针对配网中存在谐波畸变,且存在多种不确定因素的问题,在分布式电源(distributed generator,DG)优化配置模型中考虑了谐波畸变限值,并利用区间数表示不确定因素。DG优化模型以DG成本电价、网络损耗及电压稳定性为指标,并在满足配网潮流...针对配网中存在谐波畸变,且存在多种不确定因素的问题,在分布式电源(distributed generator,DG)优化配置模型中考虑了谐波畸变限值,并利用区间数表示不确定因素。DG优化模型以DG成本电价、网络损耗及电压稳定性为指标,并在满足配网潮流安全性约束的基础上增加谐波畸变限值的约束,建立多目标优化模型。最后利用基于区间TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)算法定量分析不确定因素的影响,并与非劣排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm,NSGA)相结合求出DG最优配置方案。算例验证表明该方法可有效降低谐波畸变率,实现DG发电效益和供电质量的综合最优。展开更多
文摘针对配网中存在谐波畸变,且存在多种不确定因素的问题,在分布式电源(distributed generator,DG)优化配置模型中考虑了谐波畸变限值,并利用区间数表示不确定因素。DG优化模型以DG成本电价、网络损耗及电压稳定性为指标,并在满足配网潮流安全性约束的基础上增加谐波畸变限值的约束,建立多目标优化模型。最后利用基于区间TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)算法定量分析不确定因素的影响,并与非劣排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm,NSGA)相结合求出DG最优配置方案。算例验证表明该方法可有效降低谐波畸变率,实现DG发电效益和供电质量的综合最优。
