本文關(guān)鍵詞：計(jì)及電動(dòng)汽車和可再生能源不確定因素的多目標(biāo)分布式電源優(yōu)化配置

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【摘要】：大規(guī)模電動(dòng)汽車(plug-in electric vehicle,PEV)和風(fēng)光等可再生能源發(fā)電并網(wǎng)使配電網(wǎng)分布式電源(distributed generation,DG)定容選址需考慮更多的不確定因素,為此,利用機(jī)會(huì)約束規(guī)劃方法建立了以環(huán)境效益、供電可靠性、DG總費(fèi)用和有功損耗最優(yōu)為目標(biāo)的DG優(yōu)化配置模型,并提出蒙特卡洛模擬嵌入改進(jìn)量子粒子群(improved quantum particle swarm optimization algorithm-Monte Carlo simulation,IQPSO-MCS)的方法進(jìn)行求解。在優(yōu)化配置中考慮了風(fēng)電、光伏、微型燃?xì)廨啓C(jī)3種DG的選址和定容;并針對(duì)輸出功率不確定的風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電和電動(dòng)汽車建立了概率模型,利用蒙特卡洛模擬法將隨機(jī)性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為確定性問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)含不確定因素的配電網(wǎng)隨機(jī)潮流計(jì)算;最后由帶自適應(yīng)變異機(jī)制的IQPSO算法全局尋優(yōu)得到最優(yōu)配置方案。以IEEE 33節(jié)點(diǎn)測(cè)試配電系統(tǒng)為例,驗(yàn)證了所提模型和方法的有效性和實(shí)用性。
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(10151009001000045)
【分類號(hào)】：TM73
【正文快照】： 節(jié)點(diǎn)測(cè)試配電系統(tǒng)為例,驗(yàn)證了所提模型和方法的有效性和實(shí)用性。0引言隨著大規(guī)模電動(dòng)汽車(plug-in electric vehicle,PEV)和分布式電源(distributed generation,DG)的并網(wǎng),其充電功率和出力的隨機(jī)特性勢(shì)必給配電系統(tǒng)帶來(lái)更多的不確定因素[1-3]。因此,有必要在考慮PEV和DG不確

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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1 呂，

本文編號(hào)：1138820