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使用遗传算法优化分布式发电配置以减少损耗和改善电压分布
发布时间:2024/10/15 17:25:49

本文提出了一种在配电系统中优化分布式发电(DG)配置的方法。本文的目标是通过优化分布式发电的配置来改善电压分布并减少配电网络中的损耗。我们使用遗传算法(GA)作为求解工具,该算法依据两个确定的目标来定义问题并引入目标函数。考虑到遗传算法过程中适应值的敏感性,需要应用潮流计算来进行决策。潮流算法与GA适当结合,直到获得可接受的结果。

我们使用MATPOWER包进行潮流算法计算,并将其与我们的遗传算法组合。该方法在MATLAB软件中编程,并通过ETAP软件验证结果的正确性。此方法在德黑兰电力配电网络的部分区域实施,结果显示该方法改善了电压分布并减少了损耗。

 

关键词

 

分布式发电、配置、电压分布、损耗、遗传算法

 

1. 引言

 

在安装分布式发电(DG)之前,必须分别评估其对电压分布、线路损耗、短路电流、注入谐波的影响以及系统可靠性。配电系统规划需要定义多个因素,例如:最佳的技术、机组数量和容量、最佳位置以及网络连接类型等。分布式发电对系统运行特性的影响(如电力损耗、电压分布、稳定性和可靠性)需要适当评估。如果在非最佳位置安装DG单元,可能会导致系统损耗增加,进而增加成本。因此,使用能够为特定配电网络提供最佳解决方案的优化方法对系统规划工程师非常有用。

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2. 分布式发电

 

分布式发电(DG)是指直接连接到配电网络或客户计量点的电力来源。虽然DG的定义并未明确指定技术类型,但可以将其分为可再生能源和非可再生能源两大类。从配电系统规划的角度来看,DG是新容量的可行选择,特别是在竞争性的电力市场环境中,具有诸多优势,例如短建设周期、低投资风险以及可灵活安装在负荷中心。

 

3. 遗传算法(GA)

 

遗传算法是一种通用搜索技术,其基于自然系统中观察到的遗传和进化机制。其基本原理是维护一个问题解的种群,并让这些解随时间进化。通常,GA包含三个不同的搜索阶段:

 

1) 创建初始种群;

 

2) 评估适应度函数;

 

3) 生成新种群。遗传算法通过有限步的进化过程在有限解集中找到最佳解。

 

4. 问题的公式化

 

本文提出的方法的主要目标是通过最小化不同的函数来确定新分布式发电资源的最佳位置,相关目标包括减少损耗和改善电压分布。主要约束条件包括:安装DG后系统损耗应小于未安装DG时的损耗,且电压必须保持在规定范围内。

5. 所提出的算法

 

遗传算法用于解决DG配置优化问题。该算法通过有限步的进化过程,能够以高概率找到最佳解。该方法首先评估基本网络情况,然后通过遗传算法寻找安装DG的最优位置。

 

6. 案例研究

 

该方法在德黑兰配电网络的一个部分实施,使用ETAP软件进行验证。研究显示,在合适的节点上安装分布式发电资源后,电网的电压分布和损耗指标均得到了显著改善。

 

7. 结论

本文展示了应用遗传算法优化分布式发电配置的效果。该方法成功解决了DG配置问题,并通过德黑兰配电网络的实际案例验证了其有效性。

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