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模糊机会约束与图模型驱动的多目标配电网重构
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作者 朱红 胡子健 许洪华 《广东电力》 北大核心 2025年第9期119-129,共11页
为缓解负荷持续增长对配电网络传输能力与功率损耗带来的挑战,提出一种考虑模糊机会约束与图计算机制驱动的多目标配电网重构方法。首先,针对传输成本与运行成本之间的权衡关系,构建基于熵权法的多目标优化模型,实现配电网结构与经济性... 为缓解负荷持续增长对配电网络传输能力与功率损耗带来的挑战,提出一种考虑模糊机会约束与图计算机制驱动的多目标配电网重构方法。首先,针对传输成本与运行成本之间的权衡关系,构建基于熵权法的多目标优化模型,实现配电网结构与经济性的协同优化。其次,结合负荷预测的不确定性特征,引入模糊机会约束优化方法,在无需依赖精确概率分布的前提下,提升模型在不确定环境下的鲁棒性与适应性。最后,基于一致性理论与交替方向乘子法,设计图计算驱动的分布式求解框架,实现多区域配电网重构的高效优化,同时保障用户数据的隐私安全。仿真结果表明,所提方法在降低系统综合成本的同时,兼具良好的收敛性、鲁棒性与经济性。 展开更多
关键词 多目标配电网重构 图计算 同步型交替方向乘子法 不确定性 熵权法
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基于改进MOBPSO算法的含分布式电源的多目标配电网重构 被引量:26
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作者 卢扬 吴俊勇 郝亮亮 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期62-68,共7页
提出一种含多类分布式电源的多目标配电网重构模型。在重构时采用Pareto准则的多目标二进制粒子群优化(Multi-Objective Binary Particle Swarm Optimization,MOBPSO)算法,对算法进行了3点改进:基于环的编码方式用以降低不可行解的产生... 提出一种含多类分布式电源的多目标配电网重构模型。在重构时采用Pareto准则的多目标二进制粒子群优化(Multi-Objective Binary Particle Swarm Optimization,MOBPSO)算法,对算法进行了3点改进:基于环的编码方式用以降低不可行解的产生概率;动态变化的惯性因子和异步变化的学习因子用以提高算法的调节适应能力;在最优粒子的更新方式上提出小生境共享机制和比例选择算子相结合的策略。最后还给出了一种根据决策者偏好信息,从优化解集中选择相应重构方案的评价机制。算例结果表明:改进的MOBPSO算法在寻优效率和稳定性上均有提升;所提模型、改进算法以及评价机制互相配合,能够为决策者提供一种有效的配电网重构方案。 展开更多
关键词 多目标配电网重构 PARETO 分布式电源 改进的MOBPSO算法 评价机制
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基于连锁环网与改进离散粒子群算法的多目标配电网重构 被引量:29
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作者 徐泽 杨伟 +1 位作者 张文强 陈盛凯 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第6期114-123,共10页
配电网重构本质上是一个复杂的高维数非线性组合优化问题。为避免其不可行解的影响,同时实现快速寻优,提出了一种通过连锁环网矩阵快速判断粒子是否满足配电网拓扑约束的方法。采用基于Pareto准则的离散二进制粒子群算法(Binary Particl... 配电网重构本质上是一个复杂的高维数非线性组合优化问题。为避免其不可行解的影响,同时实现快速寻优,提出了一种通过连锁环网矩阵快速判断粒子是否满足配电网拓扑约束的方法。采用基于Pareto准则的离散二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)以求解配电网重构多目标优化问题。从三方面对BPSO算法进行改进:改进粒子更新策略以提升新代粒子的可行概率;改进sigmoid函数同时提出邻域搜索机制以强化算法后期的收敛能力;提出基于次优解保留策略的小生境共享机制以改进群体最优粒子更新方式,进而强化算法的全局搜索能力。对IEEE33系统算例进行仿真,结果表明改进BPSO算法在求解含分布式电源(Distributed Generation,DG)的配电网重构多目标优化问题时,能够更加精确高效地收敛至Pareto最优前沿。 展开更多
关键词 连锁环网矩阵 多目标配电网重构 Pareto准则 改进离散粒子群算法 次优解保留策略 小生境共享机制 邻域搜索机制
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考虑柔性开关与需求响应的多目标主动配电网优化重构
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作者 董凯元 谢敏 +3 位作者 卢颖 张世平 卢燕旋 谢宇星 《南方电网技术》 北大核心 2025年第5期37-48,共12页
针对高比例清洁能源接入配电网的背景,对柔性开关(soft open point,SOP)与需求响应(demand response,DR)接入主动配电网优化重构问题展开研究,提出了考虑SOP和DR的配电网重构策略。首先,构建配电网的SOP与DR模型,以综合考虑损耗费用、... 针对高比例清洁能源接入配电网的背景,对柔性开关(soft open point,SOP)与需求响应(demand response,DR)接入主动配电网优化重构问题展开研究,提出了考虑SOP和DR的配电网重构策略。首先,构建配电网的SOP与DR模型,以综合考虑损耗费用、运营成本与负载不均衡度为优化目标,建立计及SOP与DR的多目标主动配电网优化重构模型。然后,采用一种改进的规格化法平面约束法(normalized normal constraint,NNC)求解该三目标优化问题的完整Pareto前沿以获得折中最优解。最后以IEEE 33节点配电系统为例进行验证。结果表明综合考虑SOP与DR的配电网重构策略可以有效提升配电网的经济性,提高清洁能源的消纳能力,以及降低系统线路的负载不均衡度。 展开更多
关键词 柔性开关 需求响应 主动配电网 多目标配电网重构 PARETO前沿
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基于AMOPSO考虑分布式电源的配电网重构 被引量:6
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作者 陈丹阳 张雪霞 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期2195-2203,共9页
基于Pareto准则的多目标配电网重构方法利用自适应多目标粒子群优化(AMOPSO)算法进行优化,采用基于图论的拓扑修正策略来避免迭代过程中的不可行解,保证网络的辐射性约束,提高配电网重构效率;线性变化的惯性权重和学习因子可提高算法的... 基于Pareto准则的多目标配电网重构方法利用自适应多目标粒子群优化(AMOPSO)算法进行优化,采用基于图论的拓扑修正策略来避免迭代过程中的不可行解,保证网络的辐射性约束,提高配电网重构效率;线性变化的惯性权重和学习因子可提高算法的寻优能力,保证Pareto解集的多样性。以含分布式电源(DG)的IEEE33节点系统为算例得到具有多样性的高质量Pareto解集,该结果不仅可验证所提出的多目标重构方法在解决配电网重构问题的有效性,也可证明DG的接入可减小配电网的网损、电压偏移量等。最后采用模糊决策法从Pareto解集中选出最佳调和解。 展开更多
关键词 多目标配电网重构 AMOPSO算法 PARETO 拓扑修正策略 分布式电源 模糊决策
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采用特性指标聚类和改进萤火虫算法的配电网动态重构 被引量:10
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作者 王瑞峰 侯成滨 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期3193-3201,共9页
为更好处理考虑负荷变化的配电网动态重构问题,将一种基于负荷特性指标降维的聚类方法应用于配电网负荷聚类,根据负荷特性相似性进行重构时段的划分,有效解决开关操作次数对实际配电网调度的不良影响。将最小生成树思想与改进的萤火虫... 为更好处理考虑负荷变化的配电网动态重构问题,将一种基于负荷特性指标降维的聚类方法应用于配电网负荷聚类,根据负荷特性相似性进行重构时段的划分,有效解决开关操作次数对实际配电网调度的不良影响。将最小生成树思想与改进的萤火虫算法相结合,以有功网损和负荷均衡指数最小构造目标函数,对负荷聚类后的配电网动态重构问题进行仿真验证。研究结果表明:改进的聚类算法可精确地对配电网负荷进行分类,为配电网重构提供了良好的基础,改进重构算法可快速有效地对配电网进行动态重构。 展开更多
关键词 多目标配电网重构 负荷均衡 分布式电源 负荷聚类 最小生成树 萤火虫算法
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Power loss reduction of distribution systems using BFO based optimal reconfiguration along with DG and shunt capacitor placement simultaneously in fuzzy framework 被引量:1
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作者 M.Mohammadi A.Mohammadi Rozbahani S.Bahmanyar 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第1期90-103,共14页
In distribution systems,network reconfiguration and capacitor placement are commonly used to diminish power losses and keep voltage profiles within acceptable limits.Moreover,the problem of DG allocation and sizing is... In distribution systems,network reconfiguration and capacitor placement are commonly used to diminish power losses and keep voltage profiles within acceptable limits.Moreover,the problem of DG allocation and sizing is great important.In this work,a combination of a fuzzy multi-objective approach and bacterial foraging optimization(BFO) as a meta-heuristic algorithm is used to solve the simultaneous reconfiguration and optimal sizing of DGs and shunt capacitors in a distribution system.Each objective is transferred into fuzzy domain using its membership function.Then,the overall fuzzy satisfaction function is formed and considered a fitness function inasmuch as the value of this function has to be maximized to gain the optimal solution.The numerical results show that the presented algorithm improves the performance much more than other meta-heuristic algorithms.Simulation results found that simultaneous reconfiguration with DG and shunt capacitors allocation(case 5) has 77.41%,42.15%,and 56.14%improvements in power loss reduction,load balancing,and voltage profile indices,respectively in 33-bus test system.This result found 87.27%,35.82%,and 54.34%improvements of mentioned indices respectively for 69-bus system. 展开更多
关键词 network reconfiguration distributed generation (DG) capacitor banks fuzzy framework bacterial foragingoptimization
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