基于禁忌差分粒子群算法的分布式電源的選址和定容.pdf

1、本文重點研究了負荷需求和分布式電源輸出功率的波動性和對基本粒子群算法的改進。將改進的粒子群算法和禁忌搜索算法相結(jié)合計算分布式電源的最優(yōu)接入位置和容量，并在對分布式電源進行選址定容時計及8760h負荷需求和分布式電源輸出的功率值。本文主要做的工作有以下幾個方面：
　　 (1)首先介紹了分布式電源出現(xiàn)的背景、意義以及國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。
　　 (2)介紹了分布式電源的概念、分類方式并詳細介紹了風(fēng)力發(fā)電、太陽能光伏發(fā)電等幾種較為

2、常用的基于可再生能源的分布式電源并詳細地闡述了分布式電源并入到配電網(wǎng)后對其產(chǎn)生的影響。
　　 (3)本文采用折算到每年的分布式電源的投資及運行費用、線路運行費用、網(wǎng)損費用及購電費用最小的目標(biāo)函數(shù)，以節(jié)點電壓、導(dǎo)線電流和分布式電源運行約束為約束條件，通過懲罰因子的形式引入，建立了歸一化目標(biāo)函數(shù)。
　　 (4)研究了幾種典型行業(yè)的日負荷曲線和分布式電源的功率輸出特點，得出8760h各典型行業(yè)的負荷需求及分布式電源的輸出功率值

3、。采用分層前推回代法對含分布式電源的配電網(wǎng)進行潮流計算。
　　 (5)介紹了粒子群算法及其存在的問題，將改進后的帶差分算子的粒子群算法與禁忌搜索算法相結(jié)合，提出了禁忌差分粒子群算法。該混合算法在前期采用一種全局搜索能力很強的帶差分算子的粒子群優(yōu)化算法，后期引入具有較強局部搜索能力的禁忌搜索算法，兩種算法優(yōu)勢互補，很好地解決了粒子群優(yōu)化算法搜索后期很難收斂的問題，既加快了收斂速度，又提高了收斂精度。
　　 (6)結(jié)合33節(jié)