主动配电网(active distribution network,ADN)采用主动控制和管理措施,能够有效解决高渗透率分布式能源并网的技术难题。针对多类型分布式电源(distributed generation,DG)、储能和补偿电容接入ADN的综合最优配置问题,建立了考虑综合成...主动配电网(active distribution network,ADN)采用主动控制和管理措施,能够有效解决高渗透率分布式能源并网的技术难题。针对多类型分布式电源(distributed generation,DG)、储能和补偿电容接入ADN的综合最优配置问题,建立了考虑综合成本,平均供电可靠性和温室气体排放量的多目标模型,并采用一种改进的多目标粒子群算法进行优化求解。该算法通过引入遗传算子提高算法的全局寻优能力,避免算法进入早熟;在处理DG、储能和补偿电容定容问题时,通过外部档案更新和种群全局最优解的选取,提高多目标粒子群算法优化容量分配的能力。针对获得的非劣解集,采用基于信息熵的模糊决策技术得到不受决策者偏好影响的最终方案。算例选取IEEE-33节点配电系统作为仿真对象,证明了该算法具有良好的收敛特性和全局搜索能力。展开更多
文摘主动配电网(active distribution network,ADN)采用主动控制和管理措施,能够有效解决高渗透率分布式能源并网的技术难题。针对多类型分布式电源(distributed generation,DG)、储能和补偿电容接入ADN的综合最优配置问题,建立了考虑综合成本,平均供电可靠性和温室气体排放量的多目标模型,并采用一种改进的多目标粒子群算法进行优化求解。该算法通过引入遗传算子提高算法的全局寻优能力,避免算法进入早熟;在处理DG、储能和补偿电容定容问题时,通过外部档案更新和种群全局最优解的选取,提高多目标粒子群算法优化容量分配的能力。针对获得的非劣解集,采用基于信息熵的模糊决策技术得到不受决策者偏好影响的最终方案。算例选取IEEE-33节点配电系统作为仿真对象,证明了该算法具有良好的收敛特性和全局搜索能力。
