【摘 要】
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随着清洁能源的广泛使用,大量的分布式电源（Distributed Generation,DG）被接入到配电网之中。分布式电源的接入将会对配电网中的潮流、网络损耗、节点电压以及可靠性产生影响。如何应用分布式电源,如何正确的选择其接入位置和容量为配电网的运行提供优化,是需要研究并解决的一个重要问题。因此,本文对配电网分布式电源接入位置和容量的合理化应用进行研究分析,建立了综合考虑可靠性和经济性的多目标
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随着清洁能源的广泛使用,大量的分布式电源（Distributed Generation,DG）被接入到配电网之中。分布式电源的接入将会对配电网中的潮流、网络损耗、节点电压以及可靠性产生影响。如何应用分布式电源,如何正确的选择其接入位置和容量为配电网的运行提供优化,是需要研究并解决的一个重要问题。因此,本文对配电网分布式电源接入位置和容量的合理化应用进行研究分析,建立了综合考虑可靠性和经济性的多目标优化模型,提出了采用鲸鱼粒子群混合算法进行DG选址和定容的方法。论文主要完成以下研究内容:（1）将DG等效为四个节点类型,分析如何处理含DG配电网潮流计算中的节点问题并且详述使用前推回代法的计算流程。采用IEEE33节点配电系统作为算例,验证了前推回代法在含DG配电网潮流计算中的有效性及可行性,分析了不同节点类型、不同接入位置、不同接入容量DG对配电网电压水平和网络损耗造成的影响并总结其规律。仿真结果表明,合理规划DG在配电网中的接入位置与容量可以有效地减少网络损耗与电压降落。（2）本文考虑了潮流、节点电压、DG接入总容量等约束,在DG接入位置和容量未知的情况下,设置了配电网DG接入总容量和节点电压的限制区域,构建了以网络损耗、电压偏差、DG投资综合费用最小的DG选址定容目标函数。使用层次分析法根据相对重要程度计算出三个目标各自权重,并建立了三个目标协调最优的总目标函数。（3）针对传统粒子群算法和鲸鱼算法所存在的局限,本文分别从增强搜索能力、避免陷入局部最优、修复不可行解三个方向对粒子群算法和鲸鱼算法进行混合改进优化,将改进后的鲸鱼粒子群混合算法命名为（WOAPSO）。使用三类典型测试函数对鲸鱼粒子群混合算法进行仿真分析,验证所提算法具有较高的收敛速度和收敛精度。研究将鲸鱼粒子群混合算法在分布式电源选址定容中运用,并以IEEE33节点配电系统为例,分别采用粒子群算法、鲸鱼算法、鲸鱼粒子群混合算法对光伏、风电两种DG的接入方案进行求解,并将规划结果进行比较,表明了采用鲸鱼粒子群混合算法的规划结果更加合理,能够带来可观的经济效益,提高了配电网的运行可靠性。
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