基于生物地理优化算法的BIPV多目标规划

基于生物地理优化算法的BIPV多目标规划

论文摘要

本文针对城市光伏建筑一体化(BIPV)接入城市配电网的优化规划问题,建立了以光伏发电(PV)投资的动态回收年限最小和光伏发电接入后配电系统的静态电压稳定性最好为目标的多目标优化规划模型。将NSGA-Ⅱ中的快速非支配排序策略与精英保留策略引入生物地理算法,形成多目标生物地理算法(MOBBO),并用此算法求解PV接入城市配电网的位置及容量的Pareto最优解集。最后以IEEE33节点配电系统为例进行PV的多目标优化规划,并将优化结果与NSGA-Ⅱ算法进行比较,结果表明多目标生物地理算法具有更好的收敛性能和寻优能力,最后的优化结果大大增加了PV优化配置的灵活性和科学性。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 光伏发电系统多目标优化规划模型
  •   1.1 动态回收年限
  •     1.1.1 项目投资费用
  •     1.1.2 项目年收益
  •   1.2 静态电压稳定性指标
  •   1.3 约束条件
  •     1.3.1 潮流方程约束
  •     1.3.2 节点电压与支路电流约束
  •     1.3.3 光伏发电容量的约束
  • 2 多目标生物地理算法
  •   2.1 生物地理算法
  •     2.1.1 迁移操作
  •     2.1.2 变异操作
  •   2.2 多目标生物地理学优化算法
  •     2.2.1 快速非支配排序策略
  •     2.2.2 精英保留策略
  • 3 算例分析
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 程蒙,赵双芝,韩雪龙,杨永前

    关键词: 生物地理算法,动态回收年限,最优解

    来源: 现代信息科技 2019年17期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 数学,电力工业

    单位: 国网江苏省电力工程咨询有限公司,江苏方天电力技术有限公司,衢州学院

    分类号: TM715;O221.6

    页码: 29-33

    总页数: 5

    文件大小: 1344K

    下载量: 44

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