【摘 要】
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风机、光伏等可再生分布式电源(DG)及电动汽车(EV)的渗透率不断提高给传统配电网带来巨大挑战,主动配电网(ADN)因能采取主动控制手段解决DG、EV接入问题而得到快速发展。ADN
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风机、光伏等可再生分布式电源(DG)及电动汽车(EV)的渗透率不断提高给传统配电网带来巨大挑战,主动配电网(ADN)因能采取主动控制手段解决DG、EV接入问题而得到快速发展。ADN系统是具有高阶、不确定性、非线性等特点的复杂系统,其线路规划是一个多约束的非线性组合优化问题,迫切需要建立全面的规划模型,设计高效的优化算法。电池换电站(BSS)能够利用EV和电池可解耦性实现EV快速电池换电,并能作为柔性负荷(FL)响应电能调度计划,改善电网峰谷特性。本论文考虑BSS的可调度性,建立考虑线路成本、运维费用和碳税的多目标ADN线路规划模型,同时建立考虑EV充电模式下的ADN线路规划模型与换电模式进行对比。基于原始算法思想,提出改进二进制入侵杂草优化(IBIWO)算法进行高效的ADN线路规划优化。IBIWO算法引入sig函数实现解域离散化,使算法能够求解组合优化问题;设置多样性阈值保证杂草种群差异性,提高全局搜索能力;根据带惩罚项目标函数的特点,有针对地设计杂草繁殖进化参数,提高搜索效率。最后,以25节点系统为算例进行规划仿真。四种规划方案的对比证明了换电模式给ADN网系统带来的经济和环境效益提升;IBIWO算法与粒子群优化算法的对比证明了本论文所提IBIWO算法的全局搜索能力、稳定搜索性能和快速收敛性。
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