Jaya算法优化DG与DSTATCOM并置：多目标优化研究

"这篇研究论文探讨了如何使用Jaya算法对分布式发电(DG)和动态静态补偿器(DSTATCOM)的联合放置进行多目标优化，以改善电力系统的功率损耗和电压稳定性。研究中，Jaya算法被应用来确定最优的DG尺寸和位置，以最大限度地降低有功和无功功率的损耗，同时提升系统的电压曲线质量。通过对比1型和3型DG与DSTATCOM的性能，该工作旨在优化电力系统的整体运行效率。" 正文: 随着电力系统的发展和负载需求的增长，分布式发电(DG)已经成为现代电力系统的重要组成部分。DG能够有效缓解传输和分配网络的扩展压力，减少功率损耗，提高供电质量。然而，DG的放置位置和容量选择对整个系统的性能影响显著，因此，如何优化DG的配置成为一个关键问题。 Jaya算法是一种参数无关的全局优化算法，以其简单和鲁棒性而受到关注。在本研究中，Jaya算法被用于解决DG的尺寸和位置优化问题，以实现最小化有功和无功功率损耗的目标。同时，考虑到电压稳定性对于电力系统的重要性，研究还旨在通过DG和DSTATCOM的联合部署来改善系统电压曲线，确保电压质量。 DSTATCOM作为一种灵活的动态无功功率补偿设备，可以实时调节系统的电压和电流，提高电能质量。结合不同类型（1型和3型）的DG，研究评估了它们与DSTATCOM的协同作用，以找到最佳配置，从而在多目标优化中取得平衡，包括最小化功率损耗和最大化电压稳定性。 论文中提到的国际会议（ICNNEE2019）是关于纳米技术和纳米材料在能源与环境领域应用的讨论平台，这表明DG和DSTATCOM的优化问题不仅限于纯电力工程领域，也涉及到新能源技术的交叉研究。通过这种多学科的交叉合作，可以为电力系统的可持续发展提供更为全面的解决方案。 这篇研究通过Jaya算法的运用，展示了如何在满足电力系统多目标优化的同时，有效地整合DG和DSTATCOM，从而提高整体运营效率和可靠性。这为未来电力系统的设计和规划提供了理论依据和技术参考，有助于推动更高效、更绿色的电力基础设施的发展。