遗传算法优化分布式电源配置：多目标配电系统性能研究

在当前全球能源转型背景下，分布式电源(Distributed Generation, DG)在配电网中的合理规划已成为关键问题。本研究由Bindeshwar Singha、V.Mukherjee和Prabhakar Tiwari三位学者合作，他们分别来自印度北方邦苏丹普尔卡姆拉·尼赫鲁理工学院、印度矿业学校和大诺伊达Galvana工程技术学院，于2016年在《电气系统与信息技术学报》发表了一篇关于"基于遗传算法的配电网含分布式电源(Distributed Load Models, DLMs)的多目标优化"的文章。 文章首先将分布式电源根据其功率传输特性分为四类(T1、T2、T3和T4)，并针对每种类型的特点采用了不同的负荷模型进行深入分析。研究的核心目标是通过遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化配电网的性能，特别关注的是系统总有效功损耗的最小化。此外，研究还考虑了环境影响因素，如二氧化碳(CO2)、二氧化硫(SO2)、氮氧化物(NOx)排放以及在故障情况下系统的应急响应能力。 文中提到，遗传算法的应用有助于解决复杂而多目标的规划问题，它能够有效地平衡各种性能指标，如有功功率损耗、无功功率损耗、电压稳定性、短路电流减少以及环境影响等。在IEEE-37节点配电测试系统上，研究者验证了这一方法的有效性，并发现不同类型的DG在电力系统综合性能指标(PLI、QLI、SCCI和EIRI)的表现有所不同。结果表明，T2型DG在系统总有效功损耗最小的角度下表现出优于T1、T3和T4型DG的综合性能。 值得注意的是，这项工作是在开放获取环境下发布的，遵循CCBY-NC-ND许可协议，这使得其他研究者可以自由地访问和利用研究成果。此外，B.Singh是通讯作者，提供了联系信息供读者进一步交流和引用。 总结来说，这篇文章探讨了遗传算法在配电网规划中的应用，特别是在考虑分布式电源的多种性能特性和环境影响的情况下，展示了如何通过优化策略提升电力系统的整体效率和可持续性。这对于推动绿色能源发展和智能电网技术具有重要意义。