本文選題：配電網(wǎng)　切入點：網(wǎng)損期望值　出處：《電網(wǎng)技術(shù)》2014年04期

【摘要】：以有功網(wǎng)損期望值最小為優(yōu)化目標(biāo),以節(jié)點電壓的合格概率大于一定的閾值為約束條件,建立了同時考慮風(fēng)能、太陽能分布式發(fā)電出力和負(fù)荷隨機(jī)波動的配電網(wǎng)無功優(yōu)化模型。目標(biāo)函數(shù)和約束項中所涉及的概率潮流由一種結(jié)合傳統(tǒng)解析法的基于全概率公式的計算方法求得。使用化學(xué)反應(yīng)算法對所建優(yōu)化模型進(jìn)行求解。在同時接入風(fēng)能、太陽能分布式電源的33節(jié)點和69節(jié)點系統(tǒng)上對所提方法進(jìn)行了驗證,得到了具有概率統(tǒng)計意義的最優(yōu)方案。通過與包括遺傳算法(genetic algorithm,GA)、Stud GA(stud genetic algorithm)、生物地理學(xué)算法(biogeography based optimization,BBO)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在內(nèi)的多個智能算法對比,驗證了所構(gòu)建的化學(xué)反應(yīng)算法在求解上述無功優(yōu)化模型時性能更加穩(wěn)定。
[Abstract]:Taking the minimum expected value of active power network loss as the optimization objective and the threshold value of the node voltage exceeding a certain threshold as the constraint condition, the wind energy is considered at the same time. The reactive power optimization model of distribution network with random fluctuation of power and load of distributed solar generation. The probabilistic power flow involved in the objective function and constraint term is obtained by a method based on the full probability formula combined with the traditional analytical method. Using chemical reaction algorithm to solve the optimization model. At the same time, connect wind energy, The proposed method is verified on 33-bus and 69-bus systems of solar distributed power generation. The optimal scheme with probability and statistic significance is obtained. By comparing it with several intelligent algorithms, including genetic algorithm, biogeography based optimization algorithm and particle swarm optimization algorithm, it is compared with many intelligent algorithms, such as genetic algorithm, biogeography based optimization algorithm and particle swarm optimization algorithm. It is verified that the proposed chemical reaction algorithm is more stable in solving the above reactive power optimization model.
【作者單位】： 南昌大學(xué)電氣與自動化系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51167012)~~
【分類號】：TM761.12

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1688254