基于改进蚁群算法的分布式电源容量优化配置

doi:10.11930/j.issn.1004-9649.2016.09.051.05

中国电力 ›› 2016, Vol. 49 ›› Issue (9): 51-55.DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.2016.09.051.05

基于改进蚁群算法的分布式电源容量优化配置

王宗礼, 李明, 陈建, 王壮, 李芹, 黄晓萍

山东国研电力股份有限公司,山东济南 250101

收稿日期:2016-03-20 出版日期:2016-09-10 发布日期:2016-09-28
作者简介:王宗礼（1989—）,男,山东济宁人,硕士,从事智能算法在分布式电源优化配置中的应用研究、配电网经济运行分析与评价。E-mail: wzlzjut@126.com

Optimal Sitting and Sizing of DGs Based on Improved Ant Colony Algorithm

WANG Zongli, LI Ming, CHEN Jian, WANG Zhuang, LI Qin, HUANG Xiaoping

Shandong Guoyan Electirc Power Technology Co., Ltd, Jinan 250101, China

Received:2016-03-20 Online:2016-09-10 Published:2016-09-28

摘要/Abstract

摘要： 以实现配电网经济成本最低和环境污染最小为目的,设计了基于改进蚁群算法的分布式电源容量优化配置方法。首先,考虑节点环境不同因素搭建含多类分布式电源的配电网综合运行模型,明确了系统运行约束以及功率约束;其次,通过对信息素进行约束提出了改进型蚁群算法,以提高蚁群算法的收敛精度以及速度;之后,设计了基于改进型蚁群算法的配电网容量优化配置流程;最后,在Matlab平台上实现了中压配电网系统的容量优化以及选址,与相关案例结果对比分析验证了所提出方法的有效性。

关键词: 改进型蚁群算法, 配电网, 分布式电源, 容量优化

Abstract: In order to maximize economic benefit and minimize pollution, an improved ant colony algorithm is presented for optimally sitting and sizing of DGs in distribution network. Firstly, a comprehensive model for distribution network operation, which includes various distribution generations under different environments, is established. The operation and power constraints are discussed. Secondly, an improved ant colony algorithm is proposed to improve convergence speed and precision by adding a pheromone constraint. Then, the process of optimally sitting and sizing of DGs is described. Finally, the proposed method is implemented in MATLAB to optimize sizing and sitting of a medium-voltage distribution network. The feasibility of proposed algorithm is validated through comparison of relevant cases.

Key words: improved ant colony algorithm, distribution network, distribution generation, optimal sizing

中图分类号:

TM715

王宗礼, 李明, 陈建, 王壮, 李芹, 黄晓萍. 基于改进蚁群算法的分布式电源容量优化配置[J]. 中国电力, 2016, 49(9): 51-55.

WANG Zongli, LI Ming, CHEN Jian, WANG Zhuang, LI Qin, HUANG Xiaoping. Optimal Sitting and Sizing of DGs Based on Improved Ant Colony Algorithm[J]. Electric Power, 2016, 49(9): 51-55.

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