【摘 要】
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针对同时降低系统有功网损和改善电压水平的含分布式电源(DG)配电网多目标无功优化问题,提出一种改进非支配排序差分进化算法(I-NSDE)。在传统非支配排序差分进化算法(NSDE)
【机 构】
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西藏农牧学院电气工程学院,国网西藏电力有限公司培训中心
【基金项目】
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西藏自治区自然科学基金(XZ2019ZRG-52(Z))
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针对同时降低系统有功网损和改善电压水平的含分布式电源(DG)配电网多目标无功优化问题,提出一种改进非支配排序差分进化算法(I-NSDE)。在传统非支配排序差分进化算法(NSDE)的基础上,引入反向学习初始化种群和自适应调整控制参数策略,以增加Pareto最优解的多样性和提高算法的全局收敛能力。以IEEE 33节点配电系统为算例进行仿真分析,结果表明应用所提算法能获得一组分布均匀的Pareto最优解,同时具有较好的全局收敛性,可为电网运行人员提供多样化的无功优化方案。
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