堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的建設(shè)促進(jìn)了分布式電源（Distributed Generation,DG）并網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,DG并網(wǎng)對配網(wǎng)進(jìn)行無功優(yōu)化不僅能夠提高電壓質(zhì)量、降低有功網(wǎng)損,還增加了配網(wǎng)運(yùn)行的靈活性、經(jīng)濟(jì)性與安全性。以系統(tǒng)有功功率損耗最低與電壓偏壓量最小為雙目標(biāo)函數(shù),建立無功優(yōu)化模型。針對目前無功優(yōu)化問題尚缺乏一種能兼顧求解的高效性與全局搜索最優(yōu)性的方法,文中將一種新的啟發(fā)式算法-鯨魚優(yōu)化算法（WOA）運(yùn)用到電網(wǎng)無功優(yōu)化調(diào)度中,對多個(gè)DG接入的IEEE 33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行無功優(yōu)化仿真分析。研究表明DG并網(wǎng)增加了配網(wǎng)的穩(wěn)定性,并且證明了WOA算法在解決此問題上的魯棒性和有效性。 

【文章來源】：電測與儀表. 2019,56(13)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 多目標(biāo)無功優(yōu)化模型
    1.1 目標(biāo)函數(shù)
    1.2 約束條件
        1.2.1 等式約束條件
        1.2.2 不等式約束條件
2 多目標(biāo)無功優(yōu)化算法
    2.1 Pareto最優(yōu)解
    2.2 多目標(biāo)鯨魚算法
        2.2.1 包圍獵物
        2.2.2 狩獵行為
        2.2.3 搜索獵物
3 算列仿真及分析
    3.1 算例介紹
    3.2 Pareto前言分析
    3.3 WOA算法分析
4 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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