华北电力大学学报（自然科学版）
華北電力大學學報（自然科學版）
화북전력대학학보（자연과학판）
Journal of North China Electric Power University
2015年
1期
39-44
,共6页
雷敏%杨万里%彭晓波%刘俊萍
雷敏%楊萬裏%彭曉波%劉俊萍
뢰민%양만리%팽효파%류준평
配电网%分布式电源%简化粒子群算法%无功优化
配電網%分佈式電源%簡化粒子群算法%無功優化
배전망%분포식전원%간화입자군산법%무공우화
distribution network%distributed generation%simple particle swarm optimization algorithm%reactive power optimization
分布式电源(Distributed Generation,DG)并网能够有效支撑电网,增加电网运行的灵活性,对含DG的配电网进行无功优化能够有效提高电能质量,降低网损,保证配电网安全、稳定、经济运行.为此,建立了以有功网损最小为目标函数的数学模型,同时,为保证节点电压和DG无功出力在各自允许范围内,分别建立了节点电压越限罚函数和DG无功出力越限罚函数.针对基本粒子群算法易早熟、收敛精度差、迭代后期收敛速度慢等问题,给出了一种惯性权重和学习因子动态变化的简化粒子群算法.该算法舍去粒子速度项,使惯性权重随迭代次数呈指数函数变化,学习因子随迭代次数呈正弦函数变化.以含DG的IEEE33节点配电系统为例进行无功优化分析,结果表明:DG能增强电网运行的稳定性,所提算法具有较好的优化性能.
分佈式電源(Distributed Generation,DG)併網能夠有效支撐電網,增加電網運行的靈活性,對含DG的配電網進行無功優化能夠有效提高電能質量,降低網損,保證配電網安全、穩定、經濟運行.為此,建立瞭以有功網損最小為目標函數的數學模型,同時,為保證節點電壓和DG無功齣力在各自允許範圍內,分彆建立瞭節點電壓越限罰函數和DG無功齣力越限罰函數.針對基本粒子群算法易早熟、收斂精度差、迭代後期收斂速度慢等問題,給齣瞭一種慣性權重和學習因子動態變化的簡化粒子群算法.該算法捨去粒子速度項,使慣性權重隨迭代次數呈指數函數變化,學習因子隨迭代次數呈正絃函數變化.以含DG的IEEE33節點配電繫統為例進行無功優化分析,結果錶明:DG能增彊電網運行的穩定性,所提算法具有較好的優化性能.
분포식전원(Distributed Generation,DG)병망능구유효지탱전망,증가전망운행적령활성,대함DG적배전망진행무공우화능구유효제고전능질량,강저망손,보증배전망안전、은정、경제운행.위차,건립료이유공망손최소위목표함수적수학모형,동시,위보증절점전압화DG무공출력재각자윤허범위내,분별건립료절점전압월한벌함수화DG무공출력월한벌함수.침대기본입자군산법역조숙、수렴정도차、질대후기수렴속도만등문제,급출료일충관성권중화학습인자동태변화적간화입자군산법.해산법사거입자속도항,사관성권중수질대차수정지수함수변화,학습인자수질대차수정정현함수변화.이함DG적IEEE33절점배전계통위례진행무공우화분석,결과표명:DG능증강전망운행적은정성,소제산법구유교호적우화성능.
