基于万有引力优化算法的配电网动态优化

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种群粒子个体通过万有引力作用相互吸引,遵循动力学规律进行粒子移动,质量较大的个体在移动过程中受引力作用越大,当优化过程结束时,质量最大的个体处于空间最优位置,其所对应的位置信息为优化过程相关最优解.研究含典型风、光分布式电源的配电网动态无功优化问题,以分布式电源和电容器组的无功调节能力作为控制变量,建立了考虑电容器组投资成本、系统有功损耗及电压偏差满意度的多目标优化数学模型.将一种新型的万有引力优化算法用于有源配电网动态无功优化.对IEEE-33节点系统进行仿真计算,结果表明万有引力优化算法具有很好的全局搜索性能,验证了所提方法的合理性与可行性.“,”The population of the individual particle attracts each other by gravity and follows the kinetics of particle movement.The greater the mass of the individual,the greater the gravitational effect in the process of moving.When the optimization process is finished,the quality of the largest individual takes the best position in space,and the corresponding position information is the optimal solution of the optimization process.The question of dynamic reactive optimization of distributed generation (DG) in active distribution network is researched in this paper.The adjustment ability of DGs and the capacitor group is selected as control variables.Considering the effect of capacitor investment cost,network loss and voltage deviation satisfaction,the multi-objective optimization model is constructed.A new type of gravitational search algorithm is applied to optimal reactive power in active distribution network.The model and the algorithm are tested by IEEE 33-bus system,and the results show that the proposed algorithm has better search performance,and the corresponding method is rational and feasible.
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