针对光伏发电网受日照影响,导致输出功率不确定且波动,提出基于改进多种群遗传算法(multiple population genetic algorithm,MPGA)的光伏配网多目标柔性规划研究方法。通过分析光伏配网荷载特性,构建多目标柔性规划模型。利用MPGA算法...针对光伏发电网受日照影响,导致输出功率不确定且波动,提出基于改进多种群遗传算法(multiple population genetic algorithm,MPGA)的光伏配网多目标柔性规划研究方法。通过分析光伏配网荷载特性,构建多目标柔性规划模型。利用MPGA算法的局部搜索机制,将种群划分为不同子群体独立进行遗传操作,引入多种群策略到改进的MPGA中,并结合局部搜索机制,克服局部最优解。通过迭代过程,不断更新种群并评估适应度,直到满足终止条件,最终获得满足所有目标和约束的光伏配网规划方案。实验结果表明,所获取的规划方案在保证线路平均负载率为70%,且年网损费用和建设投资总费用为最低值,证明了所获取的规划方案可以实现输出功率的稳定性和准确性。展开更多
文摘针对光伏发电网受日照影响,导致输出功率不确定且波动,提出基于改进多种群遗传算法(multiple population genetic algorithm,MPGA)的光伏配网多目标柔性规划研究方法。通过分析光伏配网荷载特性,构建多目标柔性规划模型。利用MPGA算法的局部搜索机制,将种群划分为不同子群体独立进行遗传操作,引入多种群策略到改进的MPGA中,并结合局部搜索机制,克服局部最优解。通过迭代过程,不断更新种群并评估适应度,直到满足终止条件,最终获得满足所有目标和约束的光伏配网规划方案。实验结果表明,所获取的规划方案在保证线路平均负载率为70%,且年网损费用和建设投资总费用为最低值,证明了所获取的规划方案可以实现输出功率的稳定性和准确性。
