【摘 要】
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主动配电网在接入带有不确定性的分布式电源(DG)和负荷时会影响配电网的重构,本文采用Wasserstein概率距离指标和K-means聚类方法处理DG与负荷的不确定性,划分出典型主动配电
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主动配电网在接入带有不确定性的分布式电源(DG)和负荷时会影响配电网的重构,本文采用Wasserstein概率距离指标和K-means聚类方法处理DG与负荷的不确定性,划分出典型主动配电网运行场景以及场景概率。通过结合典型场景的网络损耗函数和对应的场景概率,建立了主动配电网多场景重构模型,运用改进的天牛群算法对该模型的期望网络损耗函数进行优化,并提出了网络重构编码策略,提高了该算法的优化效率。最后采用修改后的IEEE33节点配电网结构进行仿真,并验证了所提策略的有效性。
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