基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容研究关键词：分布式电源 选址定容 多目标遗传算法 参考文档：《店主自写文档》基本复
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基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容研究关键词：分布式电源 选址定容 多目标遗传算法 参考文档：《店主自写文档》基本复现；仿真软件：MATLAB 研究内容：代码主要做的是基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容模型，首先构建了含义分布式电源的配电网基本结构，对分布式电源接入前后配电网的损耗进行了分析计算，其次，以网损最小、电源容量最小以及节点电压稳定性最高为目标函数，构建了分布式电源的多目标选址定容模型，模型采用多目标遗传算法进行改进求解，得到了最终的选址定容结果以及pareto前沿曲线。代码非常精品，是研究分布式电源选址定容以的必备程序，算法也比较新，值得一看 <link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89736897/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89736897/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容研究</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff2">：</span>本文通过基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容模型<span class="ff2">，</span>构建了包含分布式电源的配电网基</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本结构<span class="ff2">，</span>并分析计算了分布式电源接入前后配电网的损耗<span class="ff3">。</span>在此基础上<span class="ff2">，</span>以网损最小<span class="ff3">、</span>电源容量最小</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以及节点电压稳定性最高为目标函数<span class="ff2">，</span>利用多目标遗传算法进行求解<span class="ff2">，</span>得到了最终的选址定容结果以</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">及<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">pareto<span class="_ _1"> </span></span>前沿曲线<span class="ff3">。</span>本文的研究成果得到了仿真软件<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>的验证<span class="ff2">，</span>具有较高的可信度和实用性</div><div class="t m0 x1 h3 y6 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">引言</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着社会经济的发展和人们对能源环境的日益关注<span class="ff2">，</span>分布式电源逐渐成为电力系统中的重要组成部分</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff1">分布式电源的选址定容是将分布式电源合理地布置在配电网中<span class="ff2">，</span>并确定其合适的容量<span class="ff2">，</span>以最大程度</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">地提高系统的供电可靠性和经济性<span class="ff3">。</span>为了解决这一问题<span class="ff2">，</span>本文提出了一种基于多目标遗传算法的分布</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">式电源选址定容模型<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">分布式电源选址定容模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 yd ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.1.<span class="_"> </span><span class="ff1">分布式电源的配电网基本结构</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在本研究中<span class="ff2">，</span>我们构建了包含分布式电源的配电网基本结构<span class="ff2">，</span>该结构包括了主干线<span class="ff3">、</span>支线和末端用户</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff1">分布式电源的接入将会改变配电网的结构<span class="ff2">，</span>并对网损</span>、<span class="ff1">电源容量以及节点电压产生影响</span>。</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.2.<span class="_"> </span><span class="ff1">分布式电源接入前后配电网的损耗分析计算</span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了评估分布式电源接入前后配电网的损耗情况<span class="ff2">，</span>我们进行了相应的分析计算<span class="ff3">。</span>通过对配电网各节点</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">电压<span class="ff3">、</span>线路功率以及损耗的计算<span class="ff2">，</span>我们可以衡量分布式电源接入对系统性能的影响<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">多目标选址定容模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.1.<span class="_"> </span><span class="ff1">目标函数的定义</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了实现分布式电源的选址定容<span class="ff2">，</span>我们将网损最小<span class="ff3">、</span>电源容量最小以及节点电压稳定性最高作为目标</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">函数<span class="ff3">。</span>这些目标函数可以充分体现配电网的经济性<span class="ff3">、</span>可靠性和稳定性<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.2.<span class="_"> </span><span class="ff1">多目标遗传算法的改进求解</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文采用多目标遗传算法对选址定容模型进行求解<span class="ff3">。</span>通过改进遗传算法的选择机制<span class="ff3">、</span>交叉操作和变异</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">操作<span class="ff2">，</span>可以提高算法的搜索效率和搜索精度<span class="ff2">，</span>从而得到更优的选址定容结果<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">研究结果与讨论</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过对选址定容模型的求解<span class="ff2">，</span>我们得到了最终的选址定容结果以及<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">pareto<span class="_ _1"> </span></span>前沿曲线<span class="ff3">。</span>这些结果能够</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">帮助决策者做出合理的决策<span class="ff2">，</span>从而提高系统的供电可靠性和经济性<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">5.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">结论</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>