分布式发电与D-STATCOM协同优化配电网的遗传算法研究

分布式发电与D-STATCOM（分布式静态无功补偿器）相结合优化配电网性能的研究在现代电力系统中具有重要意义。本文以《分布式电源与D-STATCOM结合提高配电网系统性能的遗传算法》为题，探讨了遗传算法在解决电力系统中配电网性能提升问题的应用。遗传算法作为一种全局优化方法，被用来在不同负荷模型（如恒功率、恒电流、恒阻抗、复合负荷和参考负荷）下，寻找最优策略，以最小化系统的总功率损耗。 研究主要关注于如何通过动态调整D-STATCOM的无功补偿能力，如在50至+50MVAR、75至+75MVAR、100至+100MVAR、125至+125MVAR以及150至+150MVAR的范围内，来改善配电网的电压分布。这些补偿范围反映了D-STATCOM能够灵活地适应电力系统的需求变化，确保电压稳定性。 作者Bindeshwar Singh和Manish Kumar Yadav来自卡马拉·尼赫鲁理工学院，印度苏丹普尔，他们在论文中使用了IEEE-75总线测试系统作为案例，展示遗传算法的有效性。这个研究不仅有助于电力公司的决策制定，也对科研人员理解分布式发电与D-STATCOM在配电网中的集成应用提供了深入见解。 随着电力需求的增长和环境压力的增加，电力系统必须保持高效且可持续。分布式发电的引入可以缓解集中式发电的压力，而D-STATCOM则在维持电压质量和频率稳定性方面发挥关键作用。通过遗传算法优化它们的协同作用，论文提出了一个实用的解决方案，这对于提升电力系统的可靠性和能源效率具有重要的现实意义。 此外，这篇论文还强调了研究的开放获取性质，遵循CC BY-NC-ND许可，允许研究人员在遵守特定条件下自由访问和使用其研究成果，促进了学术交流和知识共享。 这项研究为电力系统工程领域的专家提供了理论支持和技术工具，对于理解和优化未来配电网的运营模式具有深远影响。