考慮電能質(zhì)量的光伏優(yōu)化配置研究
史恒逸1，鄒德龍2
（1 南京理工大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院，江蘇 南京 210094；2 南瑞集團(tuán)有限公司(國(guó)網(wǎng)電力科學(xué)研究院有限公司)，江蘇 南京 211000）
摘 要：粒子群算法和遺傳算法是現(xiàn)在光伏規(guī)劃中常用的方法，但前者容易陷入局部最優(yōu)點(diǎn)，而后者的迭代收斂速度較慢且計(jì)算過(guò)程繁瑣。提出了一種新的混合優(yōu)化算法，即將遺傳算法與粒子群算法結(jié)合起來(lái)，用二進(jìn)制編碼的方式將光伏的接入位置加入到粒子的信息中，利用仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)考慮電能質(zhì)量的光伏優(yōu)化配置進(jìn)行了驗(yàn)證分析，并利用改進(jìn)的混合優(yōu)化算法對(duì)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行求解，仿真結(jié)果證明了改進(jìn)規(guī)劃算法的合理有效性。
關(guān)鍵詞：光伏規(guī)劃；電能質(zhì)量；配網(wǎng)規(guī)劃；規(guī)劃算法
中圖分類(lèi)號(hào)：TM615；TM715 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-3175(2020)02-0006-06
Research on Optimal Configuration of Photovoltaic System Considering Power Quality
SHI Heng-yi1, ZOU De-long2
（1 School of Automation, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China;
2 NARI Group Corporation (State Grid Electric Power Research Institute), Nanjing 211 000, China）
Abstract: Particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) are commonly used in photovoltaic programming nowadays, but the former is easy to fall into local optimum, while the latter has a slow convergence rate and a cumbersome calculation process. This paper proposed a kind of new hybrid optimization algorithm, which combined GA with PSO and used the binary coding mode to make the interconnected location of photovoltaic join the message of particle. The simulation experiment was used to carry out the check analysis to the optimal configuration of photovoltaic system considering power quality and the improved hybrid optimization algorithm was used to solve the problem of mathematic model. The simulation experiments show that the improved planning algorithm is reasonable and effective.
Key words: photovoltaic planning; power quality; distribution network planning; planning algorithm
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