基于自适应权重PSO算法的分布式光伏并网极限容量计算

被引：12

作者：

黄亚峰 ^{[1
]}

刘思驿 ^{[1
]}

庞松岭 ^{[2
]}

高昌龙 ^{[1
]}

机构：

[1] 东北电力大学电气工程学院

[2] 海南电网有限责任公司电力科学研究院

来源：

广东电力 | 2020年 / 33卷 / 04期

关键词：

分布式光伏; 配电网; 自适应权重系数; 粒子群优化算法; 收敛性; 极限容量;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM615 [太阳能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

为了提高配电网接纳光伏的能力,保证配电网的安全运行和良好的电能质量,提出一种基于自适应权重粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的分布式光伏并网极限容量计算方法。综合考虑光伏接入容量、电压偏差、线路载流、谐波畸变率、不允许功率倒送的约束条件,建立分布式光伏并网极限容量计算模型;引入自适应惯性权重系数对传统PSO算法进行改进并对模型求解;在满足约束条件的前提下,计算不同规划方式下的分布式光伏并网极限容量,并分析接入后对配电网电能质量的影响。IEEE 69节点配电网模型的仿真结果表明:所提出的方法能够高效求解光伏并网极限容量问题,提高配电网对分布式光伏的接纳能力。

引用

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页数：7

共 19 条

[1] 基于改进粒子群算法的分布式能源系统协同优化运行研究 [J].