基于改進ABC算法的含分布式電源配電網無功優(yōu)化研究.pdf

1、配電網的無功優(yōu)化是增強網絡電壓水平、降低網絡損耗、保障電力網安全穩(wěn)定運行的一項重要手段。采用在配電網中安裝DG(Distributed Generation，分布式能源)可在一定程度上緩解目前所面臨的能源危機，達到節(jié)能減排，環(huán)保低碳的目標。但是DG加入配電網使網絡中的潮流分布發(fā)生變化，從而使配電網的規(guī)劃、運行以及控制方式發(fā)生改變。本文研究含DG的配電網的無功優(yōu)化問題，所做的主要工作如下:
　　(1)本文構建含DG配電網的無功優(yōu)化模

2、型，其以減少系統(tǒng)的網損為目標，且考慮系統(tǒng)電壓的穩(wěn)定性指標以及DG的無功調節(jié)的能力。同時基于無功裕度值的計算，確定無功補償點。模型以DG的無功出力以及電容器組投切組數作為無功優(yōu)化模型的控制變量，以網絡中負荷節(jié)點電壓作為其狀態(tài)變量，經過優(yōu)化并網DG的無功出力大小以及所配置的電容器組的無功補償量達到對含DG配電網無功優(yōu)化的目的。
　　(2)對含不同DG的潮流算法進行改進。首先將DG分別等效為不同的節(jié)點類型，通過前推回代法求解含不同DG的

3、潮流計算。在處理PV節(jié)點時，通過無功分攤原理設定無功初值，采用無功補償的方法進行功率修正。在IEEE33節(jié)點配電系統(tǒng)上，對含不同DG的配電網進行潮流計算。仿真結果表明，DG的接入能提升系統(tǒng)節(jié)點電壓。
　　(3)提出一種MABC(Modified Artificial Bee Colony，改進的人工蜂群)算法。通過借鑒DE(Differential Evolution，差分進化)算法的突變算子，使跟隨蜂的搜索策略受個體目前所獲得的

4、最優(yōu)值的引導，并加入擾動項，使算法的全局探索與局部開采能力得以平衡。此外，根據標準ABC算法中偵察蜂搜尋機制的不足，本文融合一般反向學習策略的思想，生成之前遺棄蜜源的反向解，加強了偵察蜂的搜尋經驗，進一步提高算法的搜索效率。在仿真實驗中可以發(fā)現(xiàn)，改進的算法保持了ABC算法簡單容易實現(xiàn)的特點，增強了全局收斂性，有效提高了算法的收斂速度和收斂精度。
　　(4)本文采用IEEE33以及美國PG&E69節(jié)點系統(tǒng)進行MATLAB仿真測試，分