【摘 要】
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粒子群算法和遗传算法是现在光伏规划中常用的方法,但前者容易陷入局部最优点,而后者的迭代收敛速度较慢且计算过程繁琐。提出了一种新的混合优化算法,即将遗传算法与粒子群
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,南瑞集团有限公司（国网电力科学研究院有限公司）
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粒子群算法和遗传算法是现在光伏规划中常用的方法,但前者容易陷入局部最优点,而后者的迭代收敛速度较慢且计算过程繁琐。提出了一种新的混合优化算法,即将遗传算法与粒子群算法结合起来,用二进制编码的方式将光伏的接入位置加入到粒子的信息中,利用仿真实验对考虑电能质量的光伏优化配置进行了验证分析,并利用改进的混合优化算法对数学模型进行求解,仿真结果证明了改进规划算法的合理有效性。
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