CAMPSO在含分布式電源的配電網(wǎng)運行優(yōu)化中的應用

目錄
第1章 緒論/1
1.1 工程背景及意義/2
1.2 含DG的配電網(wǎng)優(yōu)化問題/4
1.2.1 DG在配電網(wǎng)中的優(yōu)化配置/4
1.2.2 儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置/6
1.2.3 含DG的配電網(wǎng)絡重構(gòu)、故障恢復和無功優(yōu)化/7
1.2.4 含DG的微電網(wǎng)能量管理/9
1.3 配電網(wǎng)多目標優(yōu)化問題/10
1.4 配電網(wǎng)多目標優(yōu)化問題的傳統(tǒng)解法/11
1.5 啟發(fā)式智能多目標優(yōu)化方法/12
第2章 綜合自適應多目標粒子群優(yōu)化算法/15
2.1 引言/16
2.2 多目標優(yōu)化算法問題概述/16
2.2.1 多目標優(yōu)化算法設計原則/16
2.2.2 多目標粒子群優(yōu)化算法問題概述/18
2.3 PSO算法開拓與探索能力提升策略/19
2.3.1 慣性權(quán)重和加速因子的動態(tài)變化/19
2.3.2 隨機黑洞機制/20
2.4 領(lǐng)導粒子動態(tài)選擇及保持種群多樣性策略/22
2.4.1 基于細菌群體感應機理的擾動機制/22
2.4.2 領(lǐng)導粒子的動態(tài)選擇/23
2.5 提高Pareto解的多樣性和均勻分布性策略/24
2.5.1 NSGA-II擁擠距離排序/24
2.5.2 逐步淘汰策略/26
2.5.3 下一次迭代粒子的選擇/28
2.6 CAMPSO算法流程/29
2.7 CAMPSO算法性能驗證及分析/31
2.7.1 三種主要策略的有效性驗證/33
2.7.2 CAMPSO算法性能綜合評價/36
2.8 本章小結(jié)/39
第3章 分布式電源在配電網(wǎng)中的多目標優(yōu)化配置/41
3.1 引言/42
3.2 多目標優(yōu)化配置數(shù)學模型/44
3.2.1 目標函數(shù)/44
3.2.2 約束條件/46
3.2.3 變量及其表達式/47
3.3 偏好策略/48
3.3.1 偏好多目標優(yōu)化/48
3.3.2 電壓偏好策略和供電可靠性偏好策略/51
3.4 基于CAMPSO算法的DG多目標優(yōu)化配置求解/52
3.5 DG多目標優(yōu)化配置仿真及其分析/54
3.5.1 第一組仿真實驗/54
3.5.2 第二組仿真實驗/60
3.5.3 第三組仿真實驗：偏好策略研究/62
3.6 本章小結(jié)/64
第4章 混合儲能多目標優(yōu)化配置/67
4.1 引言/68
4.2 HESS多目標優(yōu)化配置模型/70
4.2.1 HESS數(shù)學模型/70
4.2.2 風電輸出功率平滑效果評估指標/71
4.2.3 HESS多目標優(yōu)化配置數(shù)學模型/71
4.3 HESS儲能設備參考功率計算及功率分配策略/72
4.4 基于CAMPSO算法的HESS多目標優(yōu)化配置求解/74
4.4.1 求解變量的離散化處理/74
4.4.2 求解流程/74
4.5 仿真與分析/76
4.6 本章小結(jié)/79
第5章 含分布式電源的配電網(wǎng)多目標無功優(yōu)化策略/81
5.1 引言/82
5.2 含DG的配電網(wǎng)多目標無功優(yōu)化數(shù)學模型/83
5.2.1 目標函數(shù)/83
5.2.2 約束條件及決策變量表述/84
5.2.3 無功優(yōu)化中的電壓偏好/85
5.3 基于CAMPSO算法的多目標無功優(yōu)化問題求解/86
5.3.1 離散變量的離散化/86
5.3.2 狀態(tài)變量越限及潮流計算不收斂懲罰/86
5.3.3 含DG的配電網(wǎng)多目標無功優(yōu)化求解流程/87
5.4 含DG的配電網(wǎng)多目標無功優(yōu)化算例及其分析/89
5.4.1 考慮不同目標時的無功優(yōu)化/89
5.4.2 分析與討論/93
5.5 本章小結(jié)/94
第6章 基于DEA和DAPSO算法的電動汽車充電站多目標規(guī)劃/95
6.1 引言/96
6.2 滿足充電可靠性的候選站址確定方法/96
6.2.1 OD分析/97
6.2.2 充電可靠性/99
6.3 選址定容規(guī)劃模型/100
6.3.1 經(jīng)濟性指標/100
6.3.2 系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性指標/101
6.3.3 充電服務質(zhì)量指標/101
6.3.4 充電排隊時間/102
6.3.5 多目標模型轉(zhuǎn)化為單目標模型/102
6.3.6 約束條件/103
6.4 DAPSO算法及其算例分析/104
6.4.1 DAPSO算法/104
6.4.2 算例分析/107
6.5 本章小結(jié)/113
參考文獻/115