【摘要】：針對風(fēng)力、光伏等分布式發(fā)電(DG)和電動(dòng)汽車(EV)高滲透率下主動(dòng)配電網(wǎng)的動(dòng)態(tài)重構(gòu)問題,提出一種基于信息熵時(shí)段劃分的主動(dòng)配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)重構(gòu)方法。首先采用蒙特卡洛模擬法,結(jié)合日負(fù)荷曲線、風(fēng)/光發(fā)電曲線、電動(dòng)汽車充電曲線,形成電源?負(fù)荷等效日負(fù)荷曲線,提出基于信息熵時(shí)段劃分的等效日負(fù)荷曲線分段方法;其次建立了以日損失費(fèi)用最低為目標(biāo)的動(dòng)態(tài)重構(gòu)模型,對主動(dòng)配電網(wǎng)分時(shí)段重構(gòu);然后在雜草算法的基礎(chǔ)上引入遺傳算法的交叉和變異操作,提出基于十進(jìn)制編碼的改進(jìn)雜草混合算法求解該模型。IEEE 33節(jié)點(diǎn)算例仿真結(jié)果表明,所提方法能夠自動(dòng)劃分出符合曲線變化趨勢的分段方案,動(dòng)態(tài)重構(gòu)后日損失費(fèi)用明顯降低。
[Abstract]:To solve the dynamic reconfiguration problem of active distribution network under high permeability of distributed generation (DG) and electric vehicle (EV) such as wind and photovoltaic a dynamic reconfiguration method of active distribution network based on information entropy time division is proposed. First, the Monte-Carlo simulation method is used to form the power supply by combining the daily load curve, the wind / optical generation curve and the electric vehicle charging curve. The equivalent daily load curve based on information entropy time division is proposed. Secondly, the dynamic reconfiguration model with the lowest daily loss cost is established, and the active distribution network is reconfigured in different periods. Then the crossover and mutation operation of genetic algorithm is introduced on the basis of weed algorithm, and an improved mixed weed algorithm based on decimal coding is proposed to solve the model. The proposed method can automatically divide the piecewise scheme which accords with the curve changing trend, and the cost of daily loss after dynamic reconstruction is obviously reduced.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TM711

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本文編號(hào)：2119656