【摘要】：為解決含非線性設(shè)備配電網(wǎng)狀態(tài)估計的優(yōu)化問題,以節(jié)點負荷值和分布式電源輸出值為狀態(tài)變量,建立了含分布式電源配電網(wǎng)的狀態(tài)估計模型,提出了一種求解狀態(tài)估計模型的變異粒子群優(yōu)化-禁忌搜索混合算法。該算法通過對個體極值進行變異操作增加粒子多樣性,在迭代后期使用禁忌搜索算法,提升粒子群優(yōu)化算法的后期搜索能力和克服早熟收斂。選用IEEE33節(jié)點配電系統(tǒng)作為仿真實例,仿真結(jié)果表明變異粒子群優(yōu)化-禁忌搜索混合算法能有效地估計出節(jié)點負荷值和分布式電源輸出,其狀態(tài)估計的個體最大相對誤差和個體最大絕對誤差均遠小于蟻群算法、粒子群優(yōu)化算法和遺傳算法的估計結(jié)果。
[Abstract]:In order to solve the optimization problem of state estimation of distribution network with nonlinear equipment, a state estimation model of distribution network with distributed power supply is established by taking node load value and distributed power output value as state variables, and a hybrid algorithm of variant particle swarm optimization and Tabu search for solving state estimation model is proposed. The algorithm increases particle diversity by mutation operation of individual extremum, and uses Tabu search algorithm in the later stage of iteration to improve the later search ability of particle swarm optimization algorithm and overcome premature convergence. The IEEE33 node distribution system is selected as a simulation example. The simulation results show that the hybrid algorithm of variant particle swarm optimization and Tabu search can effectively estimate the node load and distributed power output. The individual maximum relative error and individual maximum absolute error of state estimation are much smaller than those of ant colony algorithm, particle swarm optimization algorithm and genetic algorithm.
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【分類號】：TM711

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本文編號：2502972