【摘要】：隨著以風電、光伏為代表的不可控型分布式電源在配電網中的滲透率日益提高,分布式電源出力的不確定性成為配電網重構中必須考量的重要因素。因此建立了以系統(tǒng)網損最小為目標,計及潮流方程、節(jié)點電壓、支路潮流和配電網開環(huán)運行約束的配電網重構隨機優(yōu)化模型。模型以機會約束描述節(jié)點電壓和支路潮流約束,采用基于拉丁超立方采樣的蒙特卡洛法隨機潮流進行檢驗。提出了基于無向生成樹的并行遺傳算法以實現(xiàn)配電網重構模型的并行求解。IEEE 33節(jié)點系統(tǒng)的測試結果驗證了模型的合理性,并將所提出的算法與基于無向生成樹的遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法、蟻群搜索算法和改進和聲搜索算法進行比較,驗證了其高效性。
[Abstract]:As the permeability of uncontrollable distributed power, represented by wind power and photovoltaic, is increasing day by day, the uncertainty of distributed power output becomes an important factor to be considered in the reconfiguration of distribution network. Therefore, a stochastic optimization model of distribution network reconfiguration is established, which is aimed at minimizing the network loss and taking into account the power flow equation, node voltage, branch power flow and open-loop operation constraints of the distribution network. The model describes node voltage and branch power flow constraints with opportunity constraints, and tests the stochastic power flow using Monte Carlo method based on Latin hypercube sampling. A parallel genetic algorithm based on undirected spanning tree is proposed to realize parallel solution of distribution network reconfiguration model. The test results of IEEE 33 node system verify the rationality of the model, and the proposed algorithm is compared with the genetic algorithm based on undirected spanning tree. Particle swarm optimization algorithm, ant swarm search algorithm and improved harmony search algorithm are compared to verify their efficiency.
【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;國網上海市電力公司電力科學研究院;
【基金】：國家科技支撐計劃資助項目(2013BAA01B04) 國家電網公司科技項目(520940120036)~~
【分類號】：TM727;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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