基于改进猫群算法的分布式电源优化配置

被引：51

作者：

杨磊 ^{[1
]}

杨晓辉 ^{[1
]}

吴越 ^{[2
]}

温和昌 ^{[1
]}

朱云丰 ^{[1
]}

机构：

[1] 南昌大学信息工程学院

[2] 国网吉林省电力公司

来源：

电力系统保护与控制 | 2019年 / 47卷 / 01期

关键词：

分布式电源; 改进猫群算法; 多目标优化; 混沌理论; 配电网;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN86 [电源];

学科分类号：

080906 [电磁信息功能材料与结构];

摘要：

对分布式电源(DG)进行合理的选址和定容能使其经济效益最大化。目前用于解决分布式电源优化配置的大多算法都存在对控制参数依赖性过强的问题,导致算法容易陷入局部最优解。为解决该问题,提出了一种混沌改进的多目标猫群算法。利用混沌理论的随机性、遍历性及其规律性,对猫群算法的参数进行调整,使算法能快速得出全局最优解。在分析DG特性的基础上,建立了考虑含分布式电源的有功网损费用最小和用户购电成本最小模型。最后,以PG&E69节点配电网为例,通过将改进算法与粒子群算法及基本猫群算法的效果对比,验证改进算法对分布式电源优化配置问题的有效性。

引用

页码：95 / 100

页数：6

共 23 条

[1]

基于光学优化算法的分布式电源选址与定容 [J].