本文選題：分布式電源 + 優(yōu)化配置��； 參考：《電測(cè)與儀表》2014年23期

【摘要】：針對(duì)配網(wǎng)中存在諧波畸變,且存在多種不確定因素的問題,在分布式電源(distributed generator,DG)優(yōu)化配置模型中考慮了諧波畸變限值,并利用區(qū)間數(shù)表示不確定因素。DG優(yōu)化模型以DG成本電價(jià)、網(wǎng)絡(luò)損耗及電壓穩(wěn)定性為指標(biāo),并在滿足配網(wǎng)潮流安全性約束的基礎(chǔ)上增加諧波畸變限值的約束,建立多目標(biāo)優(yōu)化模型。最后利用基于區(qū)間TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)算法定量分析不確定因素的影響,并與非劣排序遺傳算法(nondominated sorting genetic algorithm,NSGA)相結(jié)合求出DG最優(yōu)配置方案。算例驗(yàn)證表明該方法可有效降低諧波畸變率,實(shí)現(xiàn)DG發(fā)電效益和供電質(zhì)量的綜合最優(yōu)。
[Abstract]:Aiming at the problem of harmonic distortion and many uncertain factors in distribution network, the limit value of harmonic distortion is considered in the optimal configuration model of distributed generator DG, and the interval number is used to express the uncertainty factor. DG optimization model is used for DG cost and electricity price. The network loss and voltage stability are taken as the indexes, and the constraints of harmonic distortion limit are added on the basis of satisfying the security constraints of distribution network power flow, and a multi-objective optimization model is established. Finally, the influence of uncertain factors is quantitatively analyzed by interval TOPSIS (technique for order preference by similarity to ideal solution) algorithm, and combined with the noninferior sorting genetic algorithm (nondominated sorting genetic algorithm), the optimal DG configuration scheme is obtained. Numerical examples show that the proposed method can effectively reduce the harmonic distortion rate and realize the comprehensive optimization of DG generation efficiency and power supply quality.
【作者單位】： 廣東電力科學(xué)研究院;四川大學(xué);
【分類號(hào)】：TM711

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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