分布式电源不确定性下的电力系统多目标优化模型

"这篇论文探讨了考虑分布式电源不确定性的电力系统多目标优化模型，旨在确保电力系统的经济性和可靠性，合理配置分布式电源的容量。通过分析分布式电源接入对配电网经济性和风险性的影响，建立了相应的多目标优化模型。该模型利用配电网运行状态调整算法，并通过无量纲化目标函数和混沌变异粒子群算法来求解最优配置方案。实验证明，该模型能适应不同运行状态，改善系统条件，提升运行的经济性和安全性。" 在这篇论文中，作者深入研究了如何在电力系统中考虑到分布式电源的不确定性，这对于现代电力系统的稳定运行至关重要。分布式电源，如太阳能光伏和风力发电，因其可变性和不可预测性，给电力系统的规划和运营带来了挑战。这些电源的不确定性可能导致电网的供需失衡，影响系统的稳定性。 论文提出的多目标优化模型是解决这一问题的关键工具。模型主要关注两个核心目标：经济性和风险性。经济性涉及最小化运行成本，包括分布式电源的安装、维护和运营费用，以及可能的能源损失。而风险性则关注由于分布式电源的不稳定性可能导致的电力供应中断或效率降低。 模型的设计包含了配电网的运行状态调整算法，这允许模型根据实际运行情况动态调整分布式电源的配置，以达到最优状态。此外，无量纲化目标函数处理使得模型更具通用性，不受单位差异的影响。然后，通过混沌变异粒子群算法，一个结合了混沌理论和粒子群优化的智能算法，寻找分布式电源的最优配置方案。这种算法可以有效地探索复杂的解决方案空间，找到全局最优解。 论文使用IEEE-33母线节点系统作为案例，展示了所设计模型的有效性。在不同的运行状态下，模型都能满足优化需求，提高了系统的运行条件，增强了经济性和安全性。这表明，该模型对于应对分布式电源不确定性，实现电力系统的高效、稳定运行具有重要的理论和实践价值。 这篇研究为电力系统的优化配置提供了新的思路，特别是在处理分布式电源的不确定性和复杂性方面。它强调了采用多目标优化模型的重要性，并展示了混沌变异粒子群算法在解决这类问题上的潜力，为未来的电力系统规划和管理提供了有力的工具。