CAMPSO在含分布式电源的配电网运行优化中的应用

目录
第1章 绪论/1
1.1 工程背景及意义/2
1.2 含DG的配电网优化问题/4
1.2.1 DG在配电网中的优化配置/4
1.2.2 储能系统优化配置/6
1.2.3 含DG的配电网络重构、故障恢复和无功优化/7
1.2.4 含DG的微电网能量管理/9
1.3 配电网多目标优化问题/10
1.4 配电网多目标优化问题的传统解法/11
1.5 启发式智能多目标优化方法/12
第2章 综合自适应多目标粒子群优化算法/15
2.1 引言/16
2.2 多目标优化算法问题概述/16
2.2.1 多目标优化算法设计原则/16
2.2.2 多目标粒子群优化算法问题概述/18
2.3 PSO算法开拓与探索能力提升策略/19
2.3.1 惯性权重和加速因子的动态变化/19
2.3.2 随机黑洞机制/20
2.4 领导粒子动态选择及保持种群多样性策略/22
2.4.1 基于细菌群体感应机理的扰动机制/22
2.4.2 领导粒子的动态选择/23
2.5 提高Pareto解的多样性和均匀分布性策略/24
2.5.1 NSGA-II拥挤距离排序/24
2.5.2 逐步淘汰策略/26
2.5.3 下一次迭代粒子的选择/28
2.6 CAMPSO算法流程/29
2.7 CAMPSO算法性能验证及分析/31
2.7.1 三种主要策略的有效性验证/33
2.7.2 CAMPSO算法性能综合评价/36
2.8 本章小结/39
第3章 分布式电源在配电网中的多目标优化配置/41
3.1 引言/42
3.2 多目标优化配置数学模型/44
3.2.1 目标函数/44
3.2.2 约束条件/46
3.2.3 变量及其表达式/47
3.3 偏好策略/48
3.3.1 偏好多目标优化/48
3.3.2 电压偏好策略和供电可靠性偏好策略/51
3.4 基于CAMPSO算法的DG多目标优化配置求解/52
3.5 DG多目标优化配置仿真及其分析/54
3.5.1 第一组仿真实验/54
3.5.2 第二组仿真实验/60
3.5.3 第三组仿真实验：偏好策略研究/62
3.6 本章小结/64
第4章 混合储能多目标优化配置/67
4.1 引言/68
4.2 HESS多目标优化配置模型/70
4.2.1 HESS数学模型/70
4.2.2 风电输出功率平滑效果评估指标/71
4.2.3 HESS多目标优化配置数学模型/71
4.3 HESS储能设备参考功率计算及功率分配策略/72
4.4 基于CAMPSO算法的HESS多目标优化配置求解/74
4.4.1 求解变量的离散化处理/74
4.4.2 求解流程/74
4.5 仿真与分析/76
4.6 本章小结/79
第5章 含分布式电源的配电网多目标无功优化策略/81
5.1 引言/82
5.2 含DG的配电网多目标无功优化数学模型/83
5.2.1 目标函数/83
5.2.2 约束条件及决策变量表述/84
5.2.3 无功优化中的电压偏好/85
5.3 基于CAMPSO算法的多目标无功优化问题求解/86
5.3.1 离散变量的离散化/86
5.3.2 状态变量越限及潮流计算不收敛惩罚/86
5.3.3 含DG的配电网多目标无功优化求解流程/87
5.4 含DG的配电网多目标无功优化算例及其分析/89
5.4.1 考虑不同目标时的无功优化/89
5.4.2 分析与讨论/93
5.5 本章小结/94
第6章 基于DEA和DAPSO算法的电动汽车充电站多目标规划/95
6.1 引言/96
6.2 满足充电可靠性的候选站址确定方法/96
6.2.1 OD分析/97
6.2.2 充电可靠性/99
6.3 选址定容规划模型/100
6.3.1 经济性指标/100
6.3.2 系统电压稳定性指标/101
6.3.3 充电服务质量指标/101
6.3.4 充电排队时间/102
6.3.5 多目标模型转化为单目标模型/102
6.3.6 约束条件/103
6.4 DAPSO算法及其算例分析/104
6.4.1 DAPSO算法/104
6.4.2 算例分析/107
6.5 本章小结/113
参考文献/115