【摘 要】
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现有规划方法未充分考虑分布式光伏电站(DPVG)出力与电动汽车充电站(EVCS)充电负荷的随机特性,针对该问题,文中首先基于场景概率法进行概率潮流分析,并建立基于机会约束的DPVG-EVCS联合规划模型,在确保配电系统运行工况满足机会约束的前提下,优化DPVG与EVCS的建设位置与容量,降低配电系统网损.然后,采用基于遗传算法(GA)的协同进化算法(CA)求解DPVG-EVCS联合规划模型,将待求优化问题分解为EVCS规划子问题与DPVG规划子问题,采用GA进行求解,并通过生态系统协同2个GA种群进化,直
【机 构】
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南通大学电气工程学院,江苏南通226019
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现有规划方法未充分考虑分布式光伏电站(DPVG)出力与电动汽车充电站(EVCS)充电负荷的随机特性,针对该问题,文中首先基于场景概率法进行概率潮流分析,并建立基于机会约束的DPVG-EVCS联合规划模型,在确保配电系统运行工况满足机会约束的前提下,优化DPVG与EVCS的建设位置与容量,降低配电系统网损.然后,采用基于遗传算法(GA)的协同进化算法(CA)求解DPVG-EVCS联合规划模型,将待求优化问题分解为EVCS规划子问题与DPVG规划子问题,采用GA进行求解,并通过生态系统协同2个GA种群进化,直至获得待求优化问题的最优解.最后,搭建IEEE 33节点配电系统进行仿真,结果表明文中所提模型可获得合理的规划方案,且CA求解效率高,可显著提升规划人员工作效率.
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