分布式电源优化：多目标规划与决策算法研究

"分布式电源并网的多目标规划与决策研究" 本文主要探讨的是分布式电源（DG）并网过程中的选址定容问题，该问题涉及到电力系统的网络损耗、电压偏差和电压稳定性等多个关键因素。分布式电源是指小规模、分散式的发电单元，如太阳能电池板、风力发电机等，它们可以并入配电网，为用户提供电力。选址定容是决定这些分布式电源应安装在哪里以及容量大小如何设定的重要决策问题。 作者熊兰、吴雄等人提出了一个综合考虑上述三个指标的多目标优化模型。他们采用了多目标规划的方法，这种模型旨在同时最小化网络损耗、减小电压偏差和增强电压稳定性，以实现整体效益的最大化。为了求解这个复杂的优化问题，他们设计了一种改进的多目标差分进化算法。差分进化算法是一种基于群体智能的全局优化算法，通过模拟自然选择和遗传机制来寻找最优解。 在传统多目标差分进化算法的基础上，他们引入了多目标排名变异算子，以提高优秀个体被选中参与变异操作的概率，从而加速算法的收敛速度和提升搜索成功率。同时，他们还采用了控制参数自适应调整策略，增强了算法对于不同问题的适应性和鲁棒性。 在找到多目标选址定容模型的解后，研究人员利用三角模糊法层次分析法（AHP）和熵权法来确定主观和客观权重。这两种方法可以帮助处理决策过程中的不确定性和信息不完全性。接着，他们通过博弈论来确定主观和客观权重的最佳组合，进一步确保决策的合理性和公正性。最后，他们运用灰色关联决策模型对各个解决方案进行评估和选择，灰色关联决策模型能够量化不同方案之间的相似度，帮助找出最接近理想状态的解决方案。 以IEEE-33节点系统为例，研究团队验证了所提出方法的有效性。IEEE-33节点系统是一个广泛用于电力系统研究的标准测试系统，它的复杂性足以反映实际电力网络的挑战。 关键词：分布式电源、选址定容、多目标进化算法、灰色关联决策 这篇论文是首发论文，展示了在解决分布式电源并网问题上的创新方法，对于电力系统规划和运行具有重要的理论和实践价值。通过综合考虑多个目标并利用先进的优化工具，该研究为实现更高效、更稳定的分布式电源并网提供了科学的决策支持。