資料介紹
近年來,隨著傳統能源(煤,石油等)的快速消耗以及環境污染問題越來越突出,分布式電源(Distributed Generation。DG)因其清潔環保、安裝地點靈活、可提高供電可靠性等優點得到了快速發展。然而,風力發電機(Wind Turbine generator, WT)輸出功率因風速的隨機性存在的不確定性、光伏發電(Photovoltaic。PV)因太陽輻照度的隨機性存在的不確定性以及負荷需求的隨機性,都會對DG的選址定容產生影響。因此,科學地對DG的位置和容量進行優化,對配電網的安全經濟運行具有重要意義。
分布式風電源和光伏電源因風速和太陽輻照度的隨機性存在出力不確定性的特點,且配電網負荷水平也存在不恒定的特性。在進行配電網規劃時,該不確定性對配電網具有不可忽視的影響。將這種不確定性計及到分布式電源的優化配置問題當中,運用場景劃分的方法將一年中配電網的運行狀態劃分成8760個小時場景,并采用改進K-means聚類方法對場景進行聚類。以計及環境因素在內的年綜合費用最小為目標函數,采用改進粒子群算法對多類型分布式電源進行選址定容規劃。最后采用配電網系統算例進行仿真分析,驗證了該優化配置模型和方法的有效性。
- 【優化選址】基于模擬退火結合粒子群算法求解分布式電源定容選址問題matlab源碼
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