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基于自适应混沌粒子群算法的分布式电源优化

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成果类型:
期刊论文
作者:
郭伟;王进;付小伟
作者机构:
长沙理工大学电气与信息工程学院,长沙,410114
[付小伟; 郭伟; 王进] 长沙理工大学
语种:
中文
关键词:
自适应混沌粒子群算法;分布式电源;选址定容
关键词(英文):
adaptive chaotic particle swarm optimization;the distributed generation;location constant volume
期刊:
电气技术
ISSN:
1673-3800
年:
2012
期:
11
页码:
14-17
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
电气与信息工程学院
摘要:
目前我国是以"大机组、大电网、高电压"为主要特征的单一供电系统,这种集中发电、远距离传输、大电网互联的方式虽然有效减少了系统的备用容量以及加强了各网络间的同步,但很难快速追踪远距离的末端负荷变化,负荷峰谷差增大将导致电荒出现,线路距离太远也加大了系统的网损。基于此,本文考虑在配电网中合理接入分布式电源进行优化,为了确定接入位置和容量,本文以分布式电源安装年费用、配电网年有功损耗及分布式电源环境效益为多目标函数;为了避免粒子群算法(PSO)容易陷入局部最优,文中采用计算速度快、收敛可靠的自适应混沌算法(ACPSO)进行计算,设计了基本计算流程;最后采用IEEE14节点系统...
摘要(英文):
At present, China is based on a large unit, large grid, high voltage single supply power system as the main feature, this centralized power generation, long-distance transmission, grid interconnection effectively reduce the system's spare capacity and strengthening of network synchronization, but difficult to fast-track the end of the long-range changes in load, peak load difference increases will lead to electricity shortage, the line is too far away also increased the net loss. Based on this, we consider reasonable access distributed generation distribution network optimization, in order to ...

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