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谢青洋,王韶,邓先芳,张成瑜,苏适.基于灰靶决策和NSGA-II的配电系统分布式电源多目标优化[J].电测与仪表,2017,54(6):.
Xie Qingyang,Wang Shao,Deng Xianfang,Zhang Chengyu,Su Shi.Multi-objective Optimization of Distributed Generation in Distribution System Based on Grey Target Decision Making and NSGA-II[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2017,54(6):.
基于灰靶决策和NSGA-II的配电系统分布式电源多目标优化
Multi-objective Optimization of Distributed Generation in Distribution System Based on Grey Target Decision Making and NSGA-II
DOI:
中文关键词:  分布式电源  配电系统  非支配排序遗传算法-II  信息熵  灰靶决策
英文关键词:distributed  generation, distribution  system, non-dominated  sorting genetic  algorithm-II, information  entropy, grey  target decision  making
基金项目:
              
作者中文名作者英文名单位
谢青洋Xie Qingyang云南电网有限责任公司电力科学研究院
王韶Wang Shao重庆大学 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
邓先芳Deng Xianfang重庆大学 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
张成瑜Zhang Chengyu重庆大学 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
苏适Su Shi云南电网有限责任公司电力科学研究院
摘要点击次数: 1619
中文摘要:
      为优化分布式电源(Distributed Generation,DG)的安装位置和容量,以节点电压总偏差、DG投资运行维护费用、网损费用和购电费用为目标函数建立DG优化配置的多目标数学模型。模型中采用拉丁超立方抽样对DG和负荷的概率模型进行状态抽样,以计及DG出力和负荷的不确定性。运用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)算法求解建立的模型得到Pareto解集。采用基于信息熵赋权的多目标灰靶决策算法从Pareto解集中选择最优方案。对25节点配电系统进行仿真计算,结果验证了所提方法的可行性和有效性。
英文摘要:
      In order to optimize the distributed generation(DG) installation position and capacity, a multi-objective model of DG optimal allocation is established, in which the total deviation of node voltage, the investment of DG and the cost of operation and maintenance, the cost of network loss as well as the cost of purchasing power is taken as the objectives. The probabilistic model of DG and the load is sampled by Latin hypercube sampling for the purpose of taking into account the uncertainties of the distributed generation power output and the load. The multi-objective model is solved to obtain a Pareto solution set by non-dominated sorting genetic algorithm-II (NSGA-II). On the basis of information entropy weight, an algorithm of multi-objective grey target decision making with information entropy weight is applied to choose the optimal solution from the Pareto solution set. The simulation is conducted on a 25-node distribution system. The results verify the feasibility and effectiveness of the proposed method.
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