链式多智能体遗传算法在分布式电源全时序上优化配置

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分布式电源的选址与定容是微电网研究所面临的重要问题,提出一种考虑规划地区的24-h负荷时序特性和气候特点的24-h负荷变换情况下的DG优化配置;为了解决上述问题,采用链式多智能体遗传算法对其进行优化处理;首先通过算法对IEEE33节点系统进行测试,验证算法在分布式电源优化配置中的优越性,并对PG&E69节点配电网进行24-h时序的全过程模拟仿真优化,结果验证了多智能体遗传算法能在分布式电源配置上的有效性,同时提高微电网接入的预测精度,加快收敛速度,改进陷入局部最优的可能性等问题,对微电网在规划选址与定容选
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