-
公开(公告)号:CN117911197B
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410316042.X
申请日:2024-03-20
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于改进多目标粒子群算法的光伏选址定容方法及系统,方法包括:获取配电网历史数据,配电网历史数据包括配电网各个节点的负荷数据、线路参数以及配电网环境参数;根据配电网历史数据在预设的约束条件下以配电网网损和配电网节点电压偏差最小为目标函数构建分布式光伏选址定容优化模型;基于改进多目标粒子群算法对分布式光伏选址定容优化模型进行求解,得到分布式光伏在配电网中的并网位置和并网容量。采用新的阶段自适应惯性权重策略,使得粒子根据自身状态进行下一步迭代,提高算法中个体的能动性,以及根据自适应学习因子策略,平衡了粒子全局搜索和局部开发两个过程,在维持收敛速度的同时达到更好的寻优效果。
-
公开(公告)号:CN117911197A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410316042.X
申请日:2024-03-20
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于改进多目标粒子群算法的光伏选址定容方法及系统,方法包括:获取配电网历史数据,配电网历史数据包括配电网各个节点的负荷数据、线路参数以及配电网环境参数;根据配电网历史数据在预设的约束条件下以配电网网损和配电网节点电压偏差最小为目标函数构建分布式光伏选址定容优化模型;基于改进多目标粒子群算法对分布式光伏选址定容优化模型进行求解,得到分布式光伏在配电网中的并网位置和并网容量。采用新的阶段自适应惯性权重策略,使得粒子根据自身状态进行下一步迭代,提高算法中个体的能动性,以及根据自适应学习因子策略,平衡了粒子全局搜索和局部开发两个过程,在维持收敛速度的同时达到更好的寻优效果。
-