基于混合智能算法考虑时序性的风光电源多目标规划.pdf

第 卷 第 期 33 6 可再生能源 Vol.33 No.6 年 月 2015 6 Renewable Energy Resources Jun. 2015 基于混合智能算法考虑时序性的 风光电源多目标规划 ， ， ， 1 1 1 2 1 2 1 2 秦 磊 ， 孙 曼 ， 李 松 ， 朱 鑫 ， 王 刚 （1． 四川大学 电气信息学院， 四川 成都 610065 ； 2．智能电网四川省重点实验室， 四川 成都 610065 ） 摘 要： 随着分布式电源（Distributed Generation ，DG ）在配电网中被越来越多的应用，探究分布式电源的选址定 容问题成为研究的热点。 为降低配电网负荷及DG 出力时序特性对DG 规划的影响，文章分析了负荷和DG 出 力时序特性曲线，建立了多目标数学模型，利用层次分析法对多目标函数处理，采用遗传--模式有哪些信誉好的足球投注网站混合智能 算法（IGABPS ）进行一年全时段寻优求解。 最后采用IEEE33 节点系统对方案进行验证，算例结果表明了考虑时 序特性的规划方案更能真实反映配电网的实际运行情况。 关键词： 分布式电源规划； 时序特性； 层次分析法； 混合智能算法； 多目标优化 中图分类号： 文献标志码： 文章编号： （ ） TM711.2 A 1671-5292 2015 06-0843-08 DOI:10.13941/ki.21-1469/tk.2015.06.007 0 引言 进行了对比分析，取得了很好的效果。 文献[8]提 随着我国国民经济的快速发展， 能源消耗日 出了一种用于放射型和网状配电网结构的分布式 益加重，传统的集中供电方式所引起的能源、社会 电源最优布置策略， 但该策略计算分布式电源最 稳定性、环境及经济问题更加引起人们的重视，越 优接入位置比较复杂。 来越多的分布式电源并入电网 [1] 。 分布式电源 本文基于已有配电网研究 DG 的规划问题， （Distributed Generation ， DG ） 是指直接布置在电 首先， 对规划地区的负荷时序特性和气候特点进 网或分布在负荷附近的发电设施， 功率一般不超 行统计资料分析；其次，基于负荷和DG 出力时序 过50 MW[2] 。 DG 并网不仅能有效缓解能源矛盾， 特性建立DG 规划的多目标数学模型； 最后采用 而且很好的改善了传统发电带来的环境污染问 混合智能算法（IGABPS ）分别对光伏发电、风力发 题。 电和风光联合发电进行选址定容。 分布式电源的优化布置和容量确定是分布式 1 负荷和DG 出力时序特性 电源规划阶段需要着重考虑的问题。 国内外学者 1.1 负荷时序特性 对此做了大量的研究工作。 文献[3] ，[4]在考虑网 本文以工业、 农业与商业三类负荷为研究对 损的基础上，加入了改善节点电压质量的目标，建 象，其一年四季的负荷曲线分别如图 1 所示。 立多目标规划模