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王韶,邓先芳,谢青洋,张成瑜,苏适.考虑电压权重的配电网分布式电源优化配置[J].电测与仪表,2020,57(8):38-44.
Wang Shao,Deng Xianfang,Xie Qingyang,Zhang chengyu,Su Shi.Optimal allocation of distributed generation in distribution network considering voltage weighting factor[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2020,57(8):38-44.
考虑电压权重的配电网分布式电源优化配置
Optimal allocation of distributed generation in distribution network considering voltage weighting factor
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2020.08.007
中文关键词:  配电网  分布式电源  电压权重因子  NSGA-II算法  灰靶决策
英文关键词:distribution  network, distributed  generation, voltage  weighting factors, non-dominated  sorting genetic  algorithm-II, grey  target decision
基金项目:
              
作者中文名作者英文名单位
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
谢青洋Xie Qingyang云南电网有限责任公司电力科学研究院
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: 1568
中文摘要:
      为更合理配置分布式电源(Distributed Generation,DG),提出考虑电压权重因子的配电网DG优化配置模型。该模型以电压总偏差和包括DG投资运行维护费、网损费、购电费的总费用为目标函数。通过在该模型的电压总偏差目标函数中引入电压权重因子来反映DG配置对各节点电压的影响和反映对用户电压质量需求的评判,从而使优化过程有利于较大电压偏差的节点或具有电压评分较高的节点的电压幅值更容易接近其期望值。基于拉丁超立方抽样得到DG和负荷的状态,采用NSGA-II算法和基于信息熵赋权的灰靶决策算法得到最优方案。仿真算例表明文中所提方法的可行性和有效性。
英文摘要:
      In order to configure distributed generation (DG) more reasonably, an optimal DG configuration model for distribution network considering voltage weighting factor is proposed. The objective functions of the model are the total voltage deviation and the total cost including DG investment cost, operation and maintenance cost, network loss cost and power purchase cost. By introducing the voltage weighting factors into the total voltage deviation objective function of the model, the influence of DG configuration on the voltage of each node and the evaluation of the voltage quality requirements of users are reflected. The voltage amplitude of the node with larger voltage deviation or with higher voltage score is easier to approach its expectation. DG and load status are obtained by Latin hypercube sampling. NSGA-II algorithm and grey target decision algorithm based on entropy weight are used to get the optimal solution. The simulation example shows the feasibility and effectiveness of the proposed method.
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