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基于改进正交优化群智能算法的分布式电源规划 2018年2月25日 【正式出版版本】 【曾经优先出版版本】
基于改进正交优化群智能算法的分布式电源规划
Distributed Generation Planning Based on Improved Orthogonal Optimization Swarm Intelligence Algorithm 2018年2月25日 【正式出版版本】 【曾经优先出版版本】
Distributed Generation Planning Based on Improved Orthogonal Optimization Swarm Intelligence Algorithm
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摘要： - 分布式电源(DG)的选址和定容是微电网的重要组成部分,通过建立以有功网损、电压偏移量、DG投资与运行成本为目标的多目标优化模型,提出了一种改进正交优化群智能算法对分布式电源进行规划.将分布式电源规划应用于正交试验中,并且在正交试验的DG容量方差分析中加入方差比例分析,为DG的规划提供搜索方向和搜索范围,寻求最优解.最后通过实际算例仿真计算并与遗传算法相比较,验证了该算法的有效性和优异性,为分布式电源的规划提供了新的思路.
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Abstract： - The location and sizing of distributed generation(DG) is an important part of micro grids.A multiobjective optimization model of active power loss,voltage offset and the DG's cost of investment and operation is established.An improved orthogonal optimization swarm intelligence algorithm is proposed for distributed generation planning.The DG is applied to orthogonal test.The variance ratio analysis is added to variance analysis of the DG capacity in orthogonal test.Orthogonal optimization swarm intelligence algorithm provide search direction and search scope for the planning of DG to find the optimal solution.Finally,compared with the genetic algorithm,the effectiveness and the advantages of the proposed algorithm are verified by a practical example.The orthogonal optimization swarm intelligence algorithm provides a new idea for the planning of the distributed generation.
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郭梽炜
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黄雄峰
[1]
翁杰
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| Author： | Guo Zhiwei[1] Huang Xiongfeng[1] Weng Jie[2] |
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三峡大学学报（自然科学版） ISTIC EI SCI PKU CSSCI |
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Journal of China Three Gorges University(Natural Sciences) ISTIC EI SCI PKU CSSCI |
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2018, 40(1) |
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TM715+.2 |
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分布式电源
改进正交优化群智能算法
选址和定容
多目标优化
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distributed generation(DG) improved orthogonal optimization swarm intelligence algorithm location and sizing multiobjective optimization |
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TP3 F27 |
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2018年2月1日 |
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国家自然科学基金项目 |
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