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基于量子粒子群算法的配电网分布式电源选址和定容 被引量:16

Siting and Sizing of Distributed Generation Based on Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm
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摘要 分布式电源优化布置与定容是智能电网发展中的重要课题之一,合理地对分布式电源进行选址和定容对于配电网规划非常重要。在研究分布式电源规划的基础上,建立了以有功网损最小为目标函数的优化模型,用罚函数法将分布式电源规划问题转化为无约束问题,并首次将量子粒子群优化算法应用到分布式电源选址和定容问题的求解中。对IEEE 33节点配电测试系统进行仿真计算,将仿真结果与标准粒子群算法进行比较,验证了量子粒子群算法具有一定的收敛性和适应性。 Suitable location and optimal sizing is very important subjects in power system,especially for smart grids.It is crucially important to the planning of distribution systems.An optimal model based on distributed generation planning is proposed to minimize the power loss combined with penalty function,in which the distributed generation(DG) planning problem is transferred into a problem without constraints.Quantum-behaved particle swarm optimization algorithm(QPSO) is firstly utilized to solve the distributed generation of suitable location and optimal sizing problem.The case studies have been carried out on IEEE 33-bus distribution test system and simulation results show that the QPSO algorithm has better property of convergence and favorable self-adaptive characteristics comparing with PSO.
出处 《陕西电力》 2010年第12期24-27,共4页 Shanxi Electric Power
关键词 分布式电源 量子粒子群优化算法 有功网损 配电网 distributed generation:quantum-behaved particle swarm optimization algorithm power loss:distribution system
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