基于改进粒子群算法的分布式电源优化配置

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摘要分布式电源位置和容量的优化配置可确保其发挥更好的技术经济效用。在分析DG特性的基础上,建立了考虑含分布式电源的有功网损费用最小和综合投资成本最小的多目标优化模型;鉴于传统粒子群算法具有容易早熟,易于陷入局部最优值的缺点,将自适应调整和二次项策略融入到粒子群算法,提出了一种改进型粒子群算法;并将其应用在解决含分布式电源的配电网的布局规划问题。通过算例验证所提算法具有良好实用性和适应性,并且也验证所提模型的实际意义。

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	徐卫星

关键词 ：分布式电源, 多目标优化, 改进粒子群优化算法

Abstract：The optimal configuration of location and capacity of the distributed generation（DG）can ensure its better technical and economic utility. Based on the detailed analysis on peculiarity of DG, This paper establishes a model of DG which takes the minimal active network loss of DG into consideration. In order to overcome the defect that the Particle Swarm Optimization algorithm depends strongly on the parameter, it this paper uses the Second-selection technology and a novel self-tuned meta heuristic algorithm to adjust the Particle Swarm Optimization algorithm parameters. Finally, the effectiveness of the proposed algorithm are illustrated by experiments.

Key words： distributed generation multi-objective optimization improved particle swarm optimization

出版日期: 2015-12-09

作者简介: 3）‘社会认知’部分。是粒子个体与所以种群联系方式。粒子个体通过相互之间的比较,随时将当前位置与粒子群最优位置进行比较,以使粒子向群体最优位置靠近。徐卫星（1979-）,男,江苏省镇江市人,助理工程师,主要研究方向,分布式电源发电技术以及火力发电技术。

引用本文:

徐卫星. 基于改进粒子群算法的分布式电源优化配置[J]. 电气技术, 2015, 16(12): 71-75. Xu Weixing. Optimal Allocation of Distributed Generation based on improved PSO. Electrical Engineering, 2015, 16(12): 71-75.

链接本文:

http://dqjs.cesmedia.cn/CN/Y2015/V16/I12/71

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