分布式電源（DG）出力以及電動汽車（EV）充電的不確定性給配電網(wǎng)規(guī)劃帶來巨大挑戰(zhàn)。首先,利用季節(jié)場景與時段劃分法構建DG和常規(guī)負荷時序特性模型;其次,利用蒙特卡洛模擬法和交通起訖點分析法構建EV充電負荷時空分布模型;最后,基于2個模型得到的配電網(wǎng)各節(jié)點各時刻的DG出力、不同類型常規(guī)負荷及EV充電負荷,以配電網(wǎng)運營商年收益最大為目標函數(shù),充分考慮網(wǎng)架新建、網(wǎng)架替換和DG選址定容等因素,構建考慮時序特性含DG和EV的配電網(wǎng)機會約束規(guī)劃模型,并采用蒙特卡洛模擬嵌入雙種群協(xié)同進化遺傳算法的方法對模型進行求解。以某配電網(wǎng)為算例,驗證了所提模型和算法的合理性和有效性。 

【文章來源】：電力自動化設備. 2020,40(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

基于DCGA-MCS的配電網(wǎng)規(guī)劃求解流程

測試系統(tǒng)圖

圖2 測試系統(tǒng)圖由圖3可知，DCGA-MCS在搜索能力和收斂速度上均有優(yōu)勢。DCGA對兩種群的差異化處理及自適應變異率與交叉率增加了種群的多樣性，因此DCGA-MCS能產(chǎn)生更優(yōu)的結果。此外，DCGA優(yōu)秀種群的設置及自適應交叉率、變異率可有效保護優(yōu)秀基因，因此DCGA-MCS的收斂性更好。

【參考文獻】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：2978195