改进自适应多目标粒子群法优化分布式电源配置策略

本文主要探讨了在现代电力系统中分布式电源优化配置的问题，针对配电网和分布式电源的特性，提出了一个综合多目标的优化模型。这个模型旨在同时最小化配电网的网损、降低分布式电源的成本，并确保电网电压的稳定性。传统的多目标粒子群算法在解决这类问题时可能会陷入局部最优，而单目标算法则只能提供单一的配置方案，限制了解空间的探索。 为了克服这些局限性，文中提出了一种改进的自适应权重多目标粒子群算法。这种算法通过动态调整每个目标函数的权重，能够更好地平衡各个目标之间的冲突，从而提高搜索效率，更接近全局最优解。与传统方法相比，该算法不仅能够找到一个满意的配置，还能提供一组Pareto解集，即一系列不同的优化配置方案，为决策者提供了更大的灵活性和选择余地。 研究者使用IEEE 69节点的电力系统作为实验平台，进行了详细的仿真计算。结果表明，改进的自适应权重多目标粒子群算法在分布式电源的优化配置上表现出显著的优势，能够有效地处理复杂的约束条件，并且能有效提升配电网的运行效率和经济性。 关键词包括：配电网、分布式电源、多目标优化、自适应权重策略等，这些都是本文的核心关注点。该研究成果对于推动智能电网的发展，实现分布式能源的有效整合，以及提升电力系统的整体性能具有重要的理论和实践价值。 这篇文章提供了一个创新的优化方法，旨在通过自适应策略解决分布式电源在配电网中的配置问题，为未来电力系统的规划和运营提供了实用的工具和技术支持。