PARTICLE SWARM OPTIMIZTION FOR DG PLACEMENT

资 源 简 介

PARTICLE SWARM OPTIMIZTION FOR DG PLACEMENT

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）在分布式发电（DG）布局中的应用是一种高效的智能优化方法。该算法模拟鸟群或鱼群的社会行为，通过群体协作在解空间中寻找最优方案。对于电力系统而言，合理布置DG单元能显著降低网损、改善电压稳定性并提升供电可靠性。

PSO算法的核心在于每个粒子（即潜在解）根据自身历史最优和群体历史最优动态调整位置。在DG布局问题中，粒子的位置可能代表DG的安装位置、容量或运行参数。算法的适应度函数通常设计为综合考量功率损耗、电压偏差和投资成本的多目标优化问题。

相比传统优化方法，PSO具有并行搜索、避免局部最优和无需梯度信息等优势。其实现流程包括初始化粒子群、计算适应度、更新个体/全局最优以及迭代调整速度与位置。该技术特别适合解决配电网中非线性、高维度的DG配置难题，为现代电力系统规划提供智能化工具。