CN108988385A - 一种分布式电源并网最优位置选取方法 - Google Patents
一种分布式电源并网最优位置选取方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108988385A CN108988385A CN201810827076.XA CN201810827076A CN108988385A CN 108988385 A CN108988385 A CN 108988385A CN 201810827076 A CN201810827076 A CN 201810827076A CN 108988385 A CN108988385 A CN 108988385A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- node
- voltage
- power
- generation resource
- distributed generation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 21
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims abstract description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 7
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 23
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims description 3
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims description 3
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 claims description 3
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 claims 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 abstract description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 2
- 235000006508 Nelumbo nucifera Nutrition 0.000 description 1
- 240000002853 Nelumbo nucifera Species 0.000 description 1
- 235000006510 Nelumbo pentapetala Nutrition 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H02J3/382—
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
- H02J3/04—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks for connecting networks of the same frequency but supplied from different sources
- H02J3/06—Controlling transfer of power between connected networks; Controlling sharing of load between connected networks
Abstract
本发明是一种分布式电源并网最优位置选取方法，其特点是，包括：含分布式电源的配电网模型建立、基于拟态物理学算法的分布式电源并网位置优化配置模型建立和多目标优化流程建立等内容。经过计算分析，得出分布式电源在配电网中的最优安装位置，以及在固定分布式电源的安装位置后，对其准入容量进行优化分析，具有较强的鲁棒性，适应性强，实际应用价值高。
Description
技术领域
本发明涉及发电系统规划领域，是一种分布式电源并网最优位置选取方法。
背景技术
分布式发电技术的诸多优势越来越受到国内外的广泛关注，如何选取分布式电源的安装位置是分布式发电运行与规划的一项重要课题。在配电网中合理的安装分布式电源可以有效改善配电网电压，减小系统有功损耗，提高系统负荷率；反之，如果分布式电源的配置不合理，将会影响电网的安全稳定运行。
现有的分布式电源并网位置优化方法中，一方面在解决多目标优化问题上不能达到全局优化，另一方面目标函数中只考虑了电压稳定性，不能兼顾系统网损、经济效益等因素，不能达到系统实际运行要求。
发明内容
本发明的目的是，提供一种以静态电压稳定指标以及综合考虑系统网损最小为多目标函数，在系统的约束条件下，实现拟态物理学算法的多目标优化，是一种具有较强的鲁棒性，适应性强，实际应用价值高的分布式电源并网最优位置选取方法。
本发明的目的是由以下技术方案来实现的：一种分布式电源并网最优位置选取方法，其特征是，它包括的内容有：
1)含分布式电源的配电网模型建立
不同种类的负荷随机分布在配电网的各个位置，所以很难利用简单的模型准确表示，为便于研究，假设馈线上各节点的负荷三相对称，即采用恒功率静态模型表示，采用功率因数恒定型的分布式电源模型计算其并网后的潮流分布，此时分布式电源可视为有功和无功值给定的负荷节点，其功率因数设定为0.9，并且将变电站高压侧视为电压源，分析计算过程中始终保持系统母线电压不变；
配电网中不接入分布式电源时，节点处的有功功率为
其中，i为节点编号，j为i节点的下一节点，P(i)为i节点有功功率，Pj为j节点有功功率，△Pj为j节点有功功率损耗，n为节点个数，Pn为n节点有功功率；
配电网中不接入分布式电源时，节点处的无功功率分别为
其中，i为节点编号，j为i节点的下一节点，Q(i)为i节点无功功率，Qj为j节点无功功率，△Qj为j节点无功功率损耗，n为节点个数，Qn为n节点无功功率；
支路的有功损耗为
其中，i为节点编号，j为i节点的下一节点，P(i)为i节点有功功率，Q(i)为i节点无功功率，Rj为j节点线路电阻，为i节点电压平方，△Pi为i节点有功功率损耗；
支路的无功损耗分别为
其中，i为节点编号，j为i节点的下一节点，P(i)为i节点有功功率，Q(i)为i节点无功功率，Xj为j节点线路电抗，为i节点电压平方，△Qi为i节点无功功率损耗；
当分布式电源在节点k处接入系统时，节点i处的有功功率为
其中，i为节点编号，k为分布式电源接入节点编号，j为i节点的下一节点，n为节点个数，P(i)为i节点有功功率，ΔPi为j节点有功功率损耗，Pj为j节点有功功率，PDG为分布式电源节点有功功率；
当分布式电源在节点k处接入系统时，节点i处的无功功率为
其中，i为节点编号，k为分布式电源接入节点编号，j为i节点的下一节点，n为节点个数，Q(i)为i节点无功功率，ΔQi为j节点无功功率损耗，Qj为j节点无功功率，QDG为分布式电源节点无功功率；
利用前推回代法从系统母线开始计算每条支路的电压值，其中，节点i处的电压为
其中，i为节点编号，P(i-1)为i-1节点有功功率，Ri为i节点线路电阻，Q(i-1)为i-1节点无功功率，Xi为i节点线路电抗，Ui为i节点电压，Ui-1为i-1节点电压；
以前后两次迭代的电压偏差作为收敛条件为
其中，为节点i第k次电压迭代结果，为节点i第k+1次电压迭代结果，ε为最小迭代允许误差；
2)基于拟态物理学算法的分布式电源并网位置优化配置模型建立
考虑静态电压稳定性对系统安全稳定运行的影响，分布式电源并网对此具有重要作用，采用电压稳定指标进行量化分析，静态电压稳定指标为
其中，UΔk为第k条支路的电压稳定指标，U0为首节点电压幅值，R和X分别为支路k的电阻和电抗，流入末节点的有功功率用Pn表示，无功功率用Qn表示；
所有支路电压稳定性指标中的最大值定义为系统的电压稳定指标，与其对应的支路称为系统最薄弱支路。也就是说当系统发生电压崩溃时，一定是从电压稳定性指标最大的支路开始，系统电压稳定的程度可以根据电压稳定指标的值与临界值的距离来判断，所以考虑分布式电源并网对配电网电压的影响应当首先分析静态电压稳定性，静态电压稳定性越小，电压稳定性越好；
静态电压稳定指标目标函数表示为
minfUΔ(X1)＝max{UΔ1，UΔ2，UΔ3，........,UΔN} (9)
其中，fUΔ(X1)为UΔ的函数，UΔ1，UΔ2，UΔ3，…….，UΔN分别为节点1，2，3，……，N的电压稳定指标，N为节点个数；
分布式电源并网运行使配电网的系统潮流分布有所改变，一般情况会减小支路潮流流动，从而有利于减小损耗，然而当分布式电源的注入容量过高时，反而可能增大支路潮流流动，进而导致损耗的增加；
所以针对分布式电源的优化配置问题，应该选择以有功损耗最小为目标函数，有功网损目标函数表示为
其中，i、j分别为支路k两端节点号，fPΔ(X2)为有功损耗函数，PΔ为系统有功损耗，N为系统支路总数，Gk(i,j)为支路k的电导，Ui、Uj分别是节点i、j的电压值，θi、θj分别为节点i、j的电压相角；
只考虑单台分布式电源并网的前提下，等式约束条件为分布式电源并网后的有功、无功潮流平衡方程为
其中，i、j分别为支路两端节点号，Pi为i节点有功功率，PDG为分布式电源节点有功功率，PLi为i节点负荷有功功率，Qi为i节点无功功率，QDG为分布式电源节点无功功率，QLi为i节点负荷无功功率，Ui、Uj分别是节点i、j的电压值，n为系统节点总数，Gij为支路的电导，Bij为支路的电纳，θij为支路的电压相角；
不等式约束条件为节点电压上、下限以及分布式电源容量的上、下限，分别为
Uimin≤Ui≤Uimax (14)
PDGmin≤PDG≤PDGmax (15)
其中，n为系统节点总数，m为平衡节点编号，Ui为节点i的电压值，Uimin为节点i的电压最小值，Uimax为节点i的电压最大值，PDG为分布式电源节点有功功率，PDGmin为分布式电源节点有功功率最小值，PDGmax为分布式电源节点有功功率最大值；
3)多目标优化流程建立
第一步：首先给定群体规模，随机产生每个个体的初始位置和初始速度，完成群体的初始化过程；
第二步：根据所需优化的每个目标函数计算每个个体的适应值，并用采用随机权重的方法，求出每个个体适应值的均值；
第三步：对于所给的两个目标函数分别求得两个全局最好适应值和两个全局最差适应值及其对应的个体位置；
第四步：利用赋予随机权重的方法计算出全局最好和全局最差适应值；
第五步：计算每个个体的质量，计算每个个体在每一维受到的合力；
第六步：利用所得到的个体质量和个体所受的合力更新个体的速度和位置，当达到最大迭代次数时退出，否则，返回第二步。
本发明的分布式电源并网最优位置选取方法，对含分布式电源的配电网模型进行建模及并网动态分析，以及综合考虑系统网损最小为多目标函数，在系统的约束条件下，实现拟态物理学算法的多目标优化，并给出了基于多目标的拟态物理学算法的实现流程，以及计算分布式电源并网后最优安装位置选取的优化过程。经过计算分析，得出分布式电源在配电网中的最优安装位置，以及在固定分布式电源的安装位置后，对其准入容量进行优化分析，具有更强的全局搜索能力和鲁棒性。
附图说明
图1是IEEE 33节点配电网络系统图；
图2是安装分布式电源前后节点电压的比较图。
具体实施方式
本发明的一种分布式电源并网最优位置选取方法，包括的内容有：
1)含分布式电源的配电网模型建立
不同种类的负荷随机分布在配电网的各个位置，所以很难利用简单的模型准确表示，为便于研究，假设馈线上各节点的负荷三相对称，即采用恒功率静态模型表示，采用功率因数恒定型的分布式电源模型计算其并网后的潮流分布，此时分布式电源可视为有功和无功值给定的负荷节点，其功率因数设定为0.9，并且将变电站高压侧视为电压源，分析计算过程中始终保持系统母线电压不变；
配电网中不接入分布式电源时，节点处的有功功率为
其中，i为节点编号，j为i节点的下一节点，P(i)为i节点有功功率，Pj为j节点有功功率，△Pj为j节点有功功率损耗，n为节点个数，Pn为n节点有功功率；
配电网中不接入分布式电源时，节点处的无功功率分别为
其中，i为节点编号，j为i节点的下一节点，Q(i)为i节点无功功率，Qj为j节点无功功率，△Qj为j节点无功功率损耗，n为节点个数，Qn为n节点无功功率；
支路的有功损耗为
其中，i为节点编号，j为i节点的下一节点，P(i)为i节点有功功率，Q(i)为i节点无功功率，Rj为j节点线路电阻，为i节点电压平方，△Pi为i节点有功功率损耗；
支路的无功损耗分别为
其中，i为节点编号，j为i节点的下一节点，P(i)为i节点有功功率，Q(i)为i节点无功功率，Xj为j节点线路电抗，为i节点电压平方，△Qi为i节点无功功率损耗；
当分布式电源在节点k处接入系统时，节点i处的有功功率为
其中，i为节点编号，k为分布式电源接入节点编号，j为i节点的下一节点，n为节点个数，P(i)为i节点有功功率，ΔPi为j节点有功功率损耗，Pj为j节点有功功率，PDG为分布式电源节点有功功率；
当分布式电源在节点k处接入系统时，节点i处的无功功率为
其中，i为节点编号，k为分布式电源接入节点编号，j为i节点的下一节点，n为节点个数，Q(i)为i节点无功功率，ΔQi为j节点无功功率损耗，Qj为j节点无功功率，QDG为分布式电源节点无功功率；
利用前推回代法从系统母线开始计算每条支路的电压值，其中，节点i处的电压为
其中，i为节点编号，P(i-1)为i-1节点有功功率，Ri为i节点线路电阻，Q(i-1)为i-1节点无功功率，Xi为i节点线路电抗，Ui为i节点电压，Ui-1为i-1节点电压；
以前后两次迭代的电压偏差作为收敛条件为
其中，为节点i第k次电压迭代结果，为节点i第k+1次电压迭代结果，ε为最小迭代允许误差；
2)基于拟态物理学算法的分布式电源并网位置优化配置模型建立
考虑静态电压稳定性对系统安全稳定运行的影响，分布式电源并网对此具有重要作用，采用电压稳定指标进行量化分析，静态电压稳定指标为
其中，UΔk为第k条支路的电压稳定指标，U0为首节点电压幅值，R和X分别为支路k的电阻和电抗，流入末节点的有功功率用Pn表示，无功功率用Qn表示；
所有支路电压稳定性指标中的最大值定义为系统的电压稳定指标，与其对应的支路称为系统最薄弱支路。也就是说当系统发生电压崩溃时，一定是从电压稳定性指标最大的支路开始，系统电压稳定的程度可以根据电压稳定指标的值与临界值的距离来判断，所以考虑分布式电源并网对配电网电压的影响应当首先分析静态电压稳定性，静态电压稳定性越小，电压稳定性越好；
静态电压稳定指标目标函数表示为
minfUΔ(X1)＝max{UΔ1，UΔ2，UΔ3，........,UΔN} (9)
其中，fUΔ(X1)为UΔ的函数，UΔ1，UΔ2，UΔ3，…….，UΔN分别为节点1，2，3，……，N的电压稳定指标，N为节点个数；
分布式电源并网运行使配电网的系统潮流分布有所改变，一般情况会减小支路潮流流动，从而有利于减小损耗，然而当分布式电源的注入容量过高时，反而可能增大支路潮流流动，进而导致损耗的增加；
所以针对分布式电源的优化配置问题，应该选择以有功损耗最小为目标函数，有功网损目标函数表示为
其中，i、j分别为支路k两端节点号，fPΔ(X2)为有功损耗函数，PΔ为系统有功损耗，N为系统支路总数，Gk(i,j)为支路k的电导，Ui、Uj分别是节点i、j的电压值，θi、θj分别为节点i、j的电压相角；
只考虑单台分布式电源并网的前提下，等式约束条件为分布式电源并网后的有功、无功潮流平衡方程为
其中，i、j分别为支路两端节点号，Pi为i节点有功功率，PDG为分布式电源节点有功功率，PLi为i节点负荷有功功率，Qi为i节点无功功率，QDG为分布式电源节点无功功率，QLi为i节点负荷无功功率，Ui、Uj分别是节点i、j的电压值，n为系统节点总数，Gij为支路的电导，Bij为支路的电纳，θij为支路的电压相角；
不等式约束条件为节点电压上、下限以及分布式电源容量的上、下限，分别为
Uimin≤Ui≤Uimax (14)
PDGmin≤PDG≤PDGmax (15)
其中，n为系统节点总数，m为平衡节点编号，Ui为节点i的电压值，Uimin为节点i的电压最小值，Uimax为节点i的电压最大值，PDG为分布式电源节点有功功率，PDGmin为分布式电源节点有功功率最小值，PDGmax为分布式电源节点有功功率最大值；
3)多目标优化流程建立
第一步：首先给定群体规模，随机产生每个个体的初始位置和初始速度，完成群体的初始化过程；
第二步：根据所需优化的每个目标函数计算每个个体的适应值，并用采用随机权重的方法，求出每个个体适应值的均值；
第三步：对于所给的两个目标函数分别求得两个全局最好适应值和两个全局最差适应值及其对应的个体位置；
第四步：利用赋予随机权重的方法计算出全局最好和全局最差适应值；
第五步：计算每个个体的质量，计算每个个体在每一维受到的合力；
第六步：利用所得到的个体质量和个体所受的合力更新个体的速度和位置，当达到最大迭代次数时退出，否则，返回第二步。
下面利用附图和实施例对本发明作进一步说明。
具体实例：
图1所示为IEEE33标准节点配电网络系统，系统母线电压取10.5kV。分布式电源采用滞后的功率因数，且数值为0.9的恒功率模型。分布式电源的总容量不超过系统的总负荷。假设分布式电源的有功功率为PDG＝m×50kW，其中m为整数。分布式电源并网运行前的初始有功功率损耗为316.8768kW，系统静态电压稳定指标为0.1134。由于分布式电源的功率因数设为恒定值，可以通过有功表示其容量的大小。当分布式发电的容量取1000kW时，利用拟态物理学算法进行寻优后得出30节点为分布式电源最优安装位置，此时的静态电压稳定指标为0.0626，有功损耗为141.0157kW。
考虑到分布式电源并网对配电网电压的影响，图2比较了相同容量的分布式电源安装前后系统节点电压分布的变化情况。比较可以得出，分布式电源在30节点处并网，系统节点电压比不含DG时有了不同程度的改善。可以证明基于双目标的拟态物理学算法在分布式电源的优化选址问题中的正确应用。
以静态电压稳定性指标为目标的单目标优化，系统的安全性被充分强调，却在网损上付出了更高的经济代价；而以系统网损最小为目标函数的单目标优化，虽然损耗最终能达到最小，但在某些约束下不能改善系统电压稳定，在系统安全运行方面还有所欠缺；以静态电压稳定指标最小和系统网损最小为双目标函数，兼顾了两个方面的考虑，既能保证系统的安全稳定运行，又提高了经济效益。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举，而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (1)
1.一种分布式电源并网最优位置选取方法，包括的内容有：
1)含分布式电源的配电网模型建立
不同种类的负荷随机分布在配电网的各个位置，所以很难利用简单的模型准确表示，为便于研究，假设馈线上各节点的负荷三相对称，即采用恒功率静态模型表示，采用功率因数恒定型的分布式电源模型计算其并网后的潮流分布，此时分布式电源可视为有功和无功值给定的负荷节点，其功率因数设定为0.9，并且将变电站高压侧视为电压源，分析计算过程中始终保持系统母线电压不变；
配电网中不接入分布式电源时，节点处的有功功率为
其中，i为节点编号，j为i节点的下一节点，P(i)为i节点有功功率，Pj为j节点有功功率，△Pj为j节点有功功率损耗，n为节点个数，Pn为n节点有功功率；
配电网中不接入分布式电源时，节点处的无功功率分别为
其中，i为节点编号，j为i节点的下一节点，Q(i)为i节点无功功率，Qj为j节点无功功率，△Qj为j节点无功功率损耗，n为节点个数，Qn为n节点无功功率；
支路的有功损耗为
其中，i为节点编号，j为i节点的下一节点，P(i)为i节点有功功率，Q(i)为i节点无功功率，Rj为j节点线路电阻，为i节点电压平方，△Pi为i节点有功功率损耗；
支路的无功损耗分别为
其中，i为节点编号，j为i节点的下一节点，P(i)为i节点有功功率，Q(i)为i节点无功功率，Xj为j节点线路电抗，为i节点电压平方，△Qi为i节点无功功率损耗；
当分布式电源在节点k处接入系统时，节点i处的有功功率为
其中，i为节点编号，k为分布式电源接入节点编号，j为i节点的下一节点，n为节点个数，P(i)为i节点有功功率，ΔPi为j节点有功功率损耗，Pj为j节点有功功率，PDG为分布式电源节点有功功率；
当分布式电源在节点k处接入系统时，节点i处的无功功率为
其中，i为节点编号，k为分布式电源接入节点编号，j为i节点的下一节点，n为节点个数，Q(i)为i节点无功功率，ΔQi为j节点无功功率损耗，Qj为j节点无功功率，QDG为分布式电源节点无功功率；
利用前推回代法从系统母线开始计算每条支路的电压值，其中，节点i处的电压为
其中，i为节点编号，P(i-1)为i-1节点有功功率，Ri为i节点线路电阻，Q(i-1)为i-1节点无功功率，Xi为i节点线路电抗，Ui为i节点电压，Ui-1为i-1节点电压；
以前后两次迭代的电压偏差作为收敛条件为
其中，为节点i第k次电压迭代结果，为节点i第k+1次电压迭代结果，ε为最小迭代允许误差；
2)基于拟态物理学算法的分布式电源并网位置优化配置模型建立
考虑静态电压稳定性对系统安全稳定运行的影响，分布式电源并网对此具有重要作用，采用电压稳定指标进行量化分析，静态电压稳定指标为
其中，UΔk为第k条支路的电压稳定指标，U0为首节点电压幅值，R和X分别为支路k的电阻和电抗，流入末节点的有功功率用Pn表示，无功功率用Qn表示；
所有支路电压稳定性指标中的最大值定义为系统的电压稳定指标，与其对应的支路称为系统最薄弱支路。也就是说当系统发生电压崩溃时，一定是从电压稳定性指标最大的支路开始，系统电压稳定的程度可以根据电压稳定指标的值与临界值的距离来判断，所以考虑分布式电源并网对配电网电压的影响应当首先分析静态电压稳定性，静态电压稳定性越小，电压稳定性越好；
静态电压稳定指标目标函数表示为
minfUΔ(X1)＝max{UΔ1，UΔ2，UΔ3，........,UΔN} (9)
其中，fUΔ(X1)为UΔ的函数，UΔ1，UΔ2，UΔ3，…….，UΔN分别为节点1，2，3，……，N的电压稳定指标，N为节点个数；
分布式电源并网运行使配电网的系统潮流分布有所改变，一般情况会减小支路潮流流动，从而有利于减小损耗，然而当分布式电源的注入容量过高时，反而可能增大支路潮流流动，进而导致损耗的增加；
所以针对分布式电源的优化配置问题，应该选择以有功损耗最小为目标函数，有功网损目标函数表示为
其中，i、j分别为支路k两端节点号，fPΔ(X2)为有功损耗函数，PΔ为系统有功损耗，N为系统支路总数，Gk(i,j)为支路k的电导，Ui、Uj分别是节点i、j的电压值，θi、θj分别为节点i、j的电压相角；
只考虑单台分布式电源并网的前提下，等式约束条件为分布式电源并网后的有功、无功潮流平衡方程为
其中，i、j分别为支路两端节点号，Pi为i节点有功功率，PDG为分布式电源节点有功功率，PLi为i节点负荷有功功率，Qi为i节点无功功率，QDG为分布式电源节点无功功率，QLi为i节点负荷无功功率，Ui、Uj分别是节点i、j的电压值，n为系统节点总数，Gij为支路的电导，Bij为支路的电纳，θij为支路的电压相角；
不等式约束条件为节点电压上、下限以及分布式电源容量的上、下限，分别为
Uimin≤Ui≤Uimax (14)
PDGmin≤PDG≤PDGmax (15)
其中，n为系统节点总数，m为平衡节点编号，Ui为节点i的电压值，Uimin为节点i的电压最小值，Uimax为节点i的电压最大值，PDG为分布式电源节点有功功率，PDGmin为分布式电源节点有功功率最小值，PDGmax为分布式电源节点有功功率最大值；
3)多目标优化流程建立
第一步：首先给定群体规模，随机产生每个个体的初始位置和初始速度，完成群体的初始化过程；
第二步：根据所需优化的每个目标函数计算每个个体的适应值，并用采用随机权重的方法，求出每个个体适应值的均值；
第三步：对于所给的两个目标函数分别求得两个全局最好适应值和两个全局最差适应值及其对应的个体位置；
第四步：利用赋予随机权重的方法计算出全局最好和全局最差适应值；
第五步：计算每个个体的质量，计算每个个体在每一维受到的合力；
第六步：利用所得到的个体质量和个体所受的合力更新个体的速度和位置，当达到最大迭代次数时退出，否则，返回第二步。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810827076.XA CN108988385A (zh) | 2018-07-25 | 2018-07-25 | 一种分布式电源并网最优位置选取方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810827076.XA CN108988385A (zh) | 2018-07-25 | 2018-07-25 | 一种分布式电源并网最优位置选取方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108988385A true CN108988385A (zh) | 2018-12-11 |
Family
ID=64550708
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810827076.XA Withdrawn CN108988385A (zh) | 2018-07-25 | 2018-07-25 | 一种分布式电源并网最优位置选取方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108988385A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110739702A (zh) * | 2019-09-17 | 2020-01-31 | 杭州电子科技大学 | 基于helm的配电网电压对变压器变比灵敏度计算方法 |
| CN111062515A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-04-24 | 深圳供电局有限公司 | 一种配电网分布式电源配置方法 |
| CN113991732A (zh) * | 2021-10-21 | 2022-01-28 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 分布式配电网双目标电压控制方法、装置 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105119279A (zh) * | 2015-08-28 | 2015-12-02 | 国家电网公司 | 一种分布式电源规划方法及其系统 |
| CN106849057A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-06-13 | 西安理工大学 | 基于现代内点法和灵敏度分析法的分布式风电源优化方法 |
| CN108258687A (zh) * | 2018-03-05 | 2018-07-06 | 南京工程学院 | 一种确定配电网中分布式电源接入位置的方法 |
-
2018
- 2018-07-25 CN CN201810827076.XA patent/CN108988385A/zh not_active Withdrawn
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105119279A (zh) * | 2015-08-28 | 2015-12-02 | 国家电网公司 | 一种分布式电源规划方法及其系统 |
| CN106849057A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-06-13 | 西安理工大学 | 基于现代内点法和灵敏度分析法的分布式风电源优化方法 |
| CN108258687A (zh) * | 2018-03-05 | 2018-07-06 | 南京工程学院 | 一种确定配电网中分布式电源接入位置的方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 冀颖 等: "基于改进微分进化算法的分布式电源优化配置", 《水电能源科学》 * |
| 张源宇: "含分布式电源的配电网潮流计算方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
| 王艳 等: "一种基于拟态物理学优化的多目标优化算法", 《控制与决策》 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110739702A (zh) * | 2019-09-17 | 2020-01-31 | 杭州电子科技大学 | 基于helm的配电网电压对变压器变比灵敏度计算方法 |
| CN111062515A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-04-24 | 深圳供电局有限公司 | 一种配电网分布式电源配置方法 |
| CN111062515B (zh) * | 2019-11-18 | 2022-10-14 | 深圳供电局有限公司 | 一种配电网分布式电源配置方法 |
| CN113991732A (zh) * | 2021-10-21 | 2022-01-28 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 分布式配电网双目标电压控制方法、装置 |
| CN113991732B (zh) * | 2021-10-21 | 2023-11-28 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 分布式配电网双目标电压控制方法、装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104539221B (zh) | 光伏发电系统控制参数全局优化方法 | |
| CN103914741A (zh) | 一种配电网的线损智能评价及辅助决策系统 | |
| CN106295160B (zh) | 交直流互联电网戴维南等值参数在线计算方法 | |
| CN103020853A (zh) | 一种短期交易计划安全校核的方法 | |
| CN108988385A (zh) | 一种分布式电源并网最优位置选取方法 | |
| CN107145707A (zh) | 一种计及光伏出力不确定性和全寿命周期成本的配电网变压器规划方法 | |
| CN109066694A (zh) | 含线间潮流控制器的电力系统的多目标潮流优化方法 | |
| CN107069733A (zh) | 能源互联网的谐波潮流计算的方法 | |
| CN109066693A (zh) | 一种具有高阶收敛速率的柔性系统潮流计算方法 | |
| CN109638810A (zh) | 一种基于电力系统暂态稳定的储能规划方法及系统 | |
| Xiao et al. | Optimal sizing and siting of soft open point for improving the three phase unbalance of the distribution network | |
| Chen et al. | Distribution system state estimation: A survey of some relevant work | |
| Mei et al. | Recent advances on smart grid technology and renewable energy integration | |
| CN105894108A (zh) | 微电网运行规划方法及系统 | |
| CN115828489A (zh) | 基于关键量测布点位置搜索的感知设备部署方法及系统 | |
| CN109802448A (zh) | 一种可再生能源最大消纳容量分析计算方法 | |
| CN110348598A (zh) | 一种电网网架规划方法 | |
| Devi et al. | A new analytical method for the sizing and siting of DG in radial system to minimize real power losses | |
| CN112688332B (zh) | 基于序分量坐标的混合交直流微电网潮流分析方法及系统 | |
| CN104167755A (zh) | 一种确定单相短路导致换相失败区域的方法 | |
| Hartmann et al. | Development of steady state and dynamic energy storage models for DIgSILENT PowerFactory | |
| CN112736913A (zh) | 含分布式电源的配电网功率优化模式影响因素分析方法 | |
| CN103473615B (zh) | 一种特高压交直流落点自动选择方法及装置 | |
| Wu et al. | Optimal placement of distributed generations with semidefinite optimization technique | |
| CN106374455B (zh) | 一种220kV城市电网分区最大供电能力计算方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20181211 |