PSO-DE算法优化光伏配电网动态重构：降低损耗新方案

"基于PSO-DE算法的光伏配电网动态重构方法研究" 本文主要探讨了在当前电力系统中，特别是光伏配电网面临的问题及其解决方案。随着可再生能源的普及，光伏配电网在电力系统中的地位日益凸显，但由于其输出的不稳定性，给电网的运行带来了诸多挑战，包括损耗高、效率低等问题。为了改善这种情况，作者提出了基于PSO-DE（粒子群优化-差分进化）算法的光伏配电网动态重构方法。 PSO-DE算法是一种结合了粒子群优化算法（PSO）和差分进化算法（DE）的混合优化策略，常用于解决复杂的优化问题。在光伏配电网动态重构中，该算法可以有效地搜索全局最优解，优化电网结构，从而降低损耗。 首先，针对重构需求，文章构建了光伏配电网动态重构的数学模型。这个模型是优化过程的基础，它考虑了电网的物理特性、光伏输出的不稳定性以及负载变化等因素，旨在最小化网络损耗并确保系统的稳定运行。 其次，利用BP（Back Propagation）神经网络法对光伏配电网的日负荷进行预测。BP神经网络是一种广泛应用于非线性系统预测的工具，能够处理复杂的数据关系，准确预测未来负荷情况，为动态重构时段的划分提供依据。 接着，根据BP神经网络的预测结果，采用时间区间不等划分法确定动态重构时段。这种方法考虑了不同时间段光伏输出和负荷需求的差异，使得重构策略更具针对性和灵活性。 最后，应用PSO-DE算法制定动态重构流程。在每个重构时段内，算法会寻找最佳的开关操作策略，重新配置电网，以降低损耗。实验结果表明，相较于传统的动态重构方法，提出的PSO-DE算法能显著降低光伏配电网的损耗，提高了系统的经济性和可靠性。 基于PSO-DE算法的光伏配电网动态重构方法是一种创新的解决方案，它有效地解决了传统方法中存在的高损耗问题，提升了光伏配电网的运行效率和稳定性。这种研究对于推动电力行业向更绿色、更高效的模式转变具有重要意义。同时，这种方法也对其他可再生能源并网系统的优化提供了借鉴和参考。