optimal location and sizing of DG inorder to reduce loss and cost by using PSO

资 源 简 介

optimal location and sizing of DG inorder to reduce loss and cost by using PSO

详 情 说 明

分布式发电(DG)在电力系统中的最优选址和容量配置是一个复杂的优化问题，需要考虑线路损耗、投资成本、运行维护等多个目标。粒子群优化(PSO)算法因其并行搜索特性，非常适合解决此类非线性问题。

在优化过程中，首先需要建立包含技术指标和经济指标的综合目标函数。技术指标主要包括系统有功损耗和电压偏差，经济指标则涉及DG的投资成本、运行维护费用以及传统发电的燃料成本。通过权重系数将多目标转化为单目标问题进行求解。

PSO算法中的每个粒子代表一个潜在的DG配置方案，包含位置坐标和容量大小。算法通过迭代更新粒子的速度和位置，逐步逼近最优解。在每次迭代中，都需要进行潮流计算以评估当前方案的技术经济指标。

对于不同类型的DG（如光伏、风电、燃气轮机等），需要设置不同的参数约束。可再生能源DG需要考虑其出力间歇性，通常采用概率模型或典型日曲线；而可控型DG则需要考虑其爬坡率和调节范围等运行约束。

有效的PSO参数设置对收敛性能至关重要。惯性权重和学习因子的动态调整策略能够平衡全局搜索和局部开发能力。同时，引入约束处理机制确保所有解都满足网络安全的硬性要求，如节点电压限制、线路载流容量等。

通过PSO优化得到的DG配置方案，通常能够显著降低系统损耗（可达20-30%），同时通过合理选址减小了线路投资需求。不同DG类型的互补配置还能提高系统供电可靠性和可再生能源渗透率。