本文目录导读：
随着我国能源结构的调整和新能源的快速发展，分布式电源（DG）在配电网中的应用越来越广泛，分布式电源的接入给配电网的无功优化带来了新的挑战，本文针对含分布式电源的配电网，分析了其重构与无功优化问题，并提出了一种基于分布式电源的配电网重构与无功优化策略。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
含分布式电源的配电网重构
1、配电网重构的基本原理
配电网重构是指通过调整线路的运行状态，实现配电系统的优化运行，其基本原理是：在满足供电安全、可靠的前提下，对配电网进行重构，使系统损耗最小，电压水平合理。
2、含分布式电源的配电网重构方法
（1）基于遗传算法的配电网重构
遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法，将其应用于配电网重构，可以有效地解决配电网重构问题，具体步骤如下：
① 编码：将配电网重构问题转化为染色体编码问题，染色体代表配电网重构方案。
② 初始化种群：随机生成一定数量的染色体，构成初始种群。
③ 适应度函数：根据配电网重构的目标函数，计算每个染色体的适应度值。
④ 选择：根据适应度值，选择适应度较高的染色体作为下一代种群的父代。
⑤ 交叉与变异：通过交叉和变异操作，产生新的染色体，增加种群的多样性。
⑥ 迭代：重复选择、交叉与变异操作，直至满足终止条件。
（2）基于粒子群优化的配电网重构
粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，将其应用于配电网重构，可以快速找到最优解，具体步骤如下：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
① 初始化粒子群：随机生成一定数量的粒子，每个粒子代表一个配电网重构方案。
② 适应度函数：根据配电网重构的目标函数，计算每个粒子的适应度值。
③ 更新粒子速度与位置：根据粒子速度和位置，更新粒子的速度和位置。
④ 全局最优与个体最优：更新全局最优和个体最优。
⑤ 迭代：重复更新粒子速度与位置，直至满足终止条件。
含分布式电源的配电网无功优化
1、无功优化目标
（1）降低系统有功损耗：通过优化无功补偿装置的配置和投切策略，降低系统有功损耗。
（2）提高电压水平：通过调整无功补偿装置的配置和投切策略，提高电压水平，满足电压质量要求。
2、无功优化方法
（1）基于遗传算法的无功优化
遗传算法可以有效地解决无功优化问题，具体步骤如下：
① 编码：将无功优化问题转化为染色体编码问题，染色体代表无功补偿装置的配置和投切策略。
② 初始化种群：随机生成一定数量的染色体，构成初始种群。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
③ 适应度函数：根据无功优化目标函数，计算每个染色体的适应度值。
④ 选择、交叉与变异：与配电网重构方法相同。
⑤ 迭代：重复选择、交叉与变异操作，直至满足终止条件。
（2）基于粒子群优化的无功优化
粒子群优化可以快速找到无功优化的最优解，具体步骤如下：
① 初始化粒子群：随机生成一定数量的粒子，每个粒子代表一个无功补偿装置的配置和投切策略。
② 适应度函数：根据无功优化目标函数，计算每个粒子的适应度值。
③ 更新粒子速度与位置：与配电网重构方法相同。
④ 全局最优与个体最优：与配电网重构方法相同。
⑤ 迭代：重复更新粒子速度与位置，直至满足终止条件。
本文针对含分布式电源的配电网，分析了其重构与无功优化问题，并提出了基于遗传算法和粒子群优化的配电网重构与无功优化策略，通过仿真实验验证了所提方法的有效性，为含分布式电源的配电网优化运行提供了理论依据。
标签： #含分布式电源的配电网无功优化研究
评论列表