本文關鍵詞： 配電網(wǎng) 風力發(fā)電機組 多階段 選址定容 相關性 模糊自適應遺傳算法　出處：《電網(wǎng)技術》2014年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：考慮到負荷和風力發(fā)電機組(wind turbine generator,WTG)之間存在定的負相關性,文章首先采用拉丁超立方采樣(Latin hypercube sampling,LHS)技術和Cholesky分解法排序產(chǎn)生相關性樣本,然后以規(guī)劃期內(nèi)總成本小為目標,建立了多階段WTG選址定容機會約束規(guī)劃模型,并采用模糊自適應遺傳算法(fuzzy adaptive genetic algorithm,FAGA)進行求解。在FAGA中,設計了種新的模糊邏輯控制器,使得算法在迭代過程中能夠動態(tài)調(diào)整控制參數(shù),增加算法對解空間的搜索能力,從而克服了基本遺傳算法容易陷入局部優(yōu)、收斂速度慢等缺點。33節(jié)點配電網(wǎng)算例的仿真分析表明,在進行WTG選址定容規(guī)劃時不能忽略負荷和WTG之間的相關性。同時,算例仿真結果也驗證了FAGA在求解規(guī)劃模型時的高效性。
[Abstract]:Considering the load and wind turbine (wind turbine, generator, WTG) there is a negative correlation between the set, this paper first uses the Latin hypercube sampling (Latin hypercube, sampling, LHS) technology and Cholesky decomposition method to sort correlation between samples, and the total cost in the planning period for small target, a multi stage WTG location a chance constrained programming model and fuzzy adaptive genetic algorithm (fuzzy adaptive genetic algorithm, FAGA) is used to solve the problem. In FAGA, a new fuzzy logic controller is designed, which makes the algorithm can dynamically adjust the control parameters in the iterative process, increase the algorithm to search the solution space, thus overcoming the basic genetic algorithm is easy to fall into bureau of quality, simulation the convergence speed is slow.33 node distribution network example analysis shows that the WTG location planning can not be ignored between load and WTG At the same time, the simulation results also verify the efficiency of FAGA in solving the planning model.

【作者單位】： 電力傳輸與功率變換控制教育部重點實驗室(上海交通大學);
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃資助項目(973項目)(2009CB219703) 國家自然科學基金資助項目(51261130473)~~
【分類號】：TM614
【正文快照】： 0引言隨著全球能源危機的不斷加劇,以風電為代表的可再生能源發(fā)電越來越受到重視。風力發(fā)電機組(wind turbine generator,WTG)并網(wǎng)運行對緩解電力緊張、改善能源結構起到了重要作用,也給包括規(guī)劃在內(nèi)的系列電力系統(tǒng)優(yōu)化問題帶來了新挑戰(zhàn)。近年來,WTG接入配電網(wǎng)的規(guī)劃方法已取

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本文編號：1492303