分布式电源双目标优化方法：减少损耗，提升电压稳定性

"论文研究-分布式电源的双目标区域优化.pdf" 本文主要探讨的是在电力系统中，如何通过优化分布式电源（DG）的容量和位置来降低配电网的有功损耗并增强静态电压稳定性。分布式电源是指小规模、分散在用户侧的发电装置，如太阳能电池板、风力发电机等，它们的引入对传统配电网的管理和运行带来了新的挑战。为了应对这些挑战，文章提出了一种双目标区域优化方法。 首先，研究者建立了双目标优化模型。这个模型旨在同时考虑两个关键因素：一是减少配电网的有功损耗，这关系到能源效率和运行成本；二是提高静态电压稳定性，这对于保障电网的稳定运行至关重要。为了使优化方案更贴近实际配电网配置需求，文章中定义了区域优化矩阵和容量限制矩阵。区域优化矩阵用于确定分布式电源应部署在哪些区域，而容量限制矩阵则确保了这些电源的总安装容量不超过电网的承受能力。 接着，研究者采用了量子粒子群算法（Quantum Particle Swarm Optimization, QPSO）作为优化工具。QPSO是一种基于群体智能的优化算法，它模拟量子力学中的粒子行为来寻找全局最优解。在本研究中，QPSO被用来统一解决容量和位置的优化问题，以求得在满足约束条件下的最佳分布式电源配置。 最后，通过在IEEE 33节点配电网上的仿真优化，验证了所提方法的有效性。仿真结果显示，该分布式电源的双目标区域优化方法能够准确地优化出配电网中分布式电源的容量和位置，而且方法实施起来简单可行。这一方法不仅能够减少电力损失，提升电压稳定性，还为配电网的规划和管理提供了科学的决策支持。 关键词涉及的领域包括：分布式电源（DG）、有功损耗、静态电压稳定性、量子粒子群算法以及区域优化。这些关键词表明该研究关注的是分布式电源对配电网性能的影响，以及如何利用先进的优化算法来改善这种影响。通过双目标优化，可以实现能源利用效率和电网稳定性的双重提升，对于推进清洁能源的广泛应用和提升电网智能化水平具有重要意义。