分布式電源（DG）出力以及電動(dòng)汽車（EV）充電的不確定性給配電網(wǎng)規(guī)劃帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。首先,利用季節(jié)場(chǎng)景與時(shí)段劃分法構(gòu)建DG和常規(guī)負(fù)荷時(shí)序特性模型;其次,利用蒙特卡洛模擬法和交通起訖點(diǎn)分析法構(gòu)建EV充電負(fù)荷時(shí)空分布模型;最后,基于2個(gè)模型得到的配電網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)各時(shí)刻的DG出力、不同類型常規(guī)負(fù)荷及EV充電負(fù)荷,以配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商年收益最大為目標(biāo)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(gòu)建考慮時(shí)序特性含DG和EV的配電網(wǎng)機(jī)會(huì)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(jìn)化遺傳算法的方法對(duì)模型進(jìn)行求解。以某配電網(wǎng)為算例,驗(yàn)證了所提模型和算法的合理性和有效性。 

【文章來(lái)源】：電力自動(dòng)化設(shè)備. 2020,40(10)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

基于DCGA-MCS的配電網(wǎng)規(guī)劃求解流程

測(cè)試系統(tǒng)圖

圖2 測(cè)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(shì)。DCGA對(duì)兩種群的差異化處理及自適應(yīng)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(jié)果。此外，DCGA優(yōu)秀種群的設(shè)置及自適應(yīng)交叉率、變異率可有效保護(hù)優(yōu)秀基因，因此DCGA-MCS的收斂性更好。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：2978195