基于COA-EO混合算法的含DG的配电网Pareto最优规划

摘要：

含DG的配电网规划是一种复杂的组合优化问题,随着智能配电网的发展以及波动性可再生能源的接入,对优化模型的效率提出了更高的要求.该文提出了基于混沌优化算法(chaos optimization algorithm,COA)和极值动力学优化算法(extreme dynamics optimization algorithm,EO)相互结合的多目标问题求解模型.通过算例验证,结果表明COA-EO优化算法同时利用COA算法和EO算法的优点,从而成功避免了各自缺陷,使得普通EO算法跳出局部最优,避免了算法的早熟现象,从而得到了全局最优结果.另外,为得到更好的多目标优化结果,引入Pareto最优解,并利用所提出的COA-EO算法求解Pareto最优解.计算结果亦表明COA-EO算法的优化性能优于EO算法、遗传(genetic algorithm,GA)算法、蚁群(ant colony optimization,ACO)算法、ACO-EO算法和GA-EO算法,说明COA-EO算法是解决含DG配电网规划问题的有效工具.

关键词：配电网规划、分布式电源、可再生能源、COA-EO混合优化算法、Pareto最优解

所属期刊栏目：36

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金项目51277067,71271082;中央高校基本科研业务费专项资金资助2015XS37;国家软科学研究计划项目2012GXS4B064.Project Supported by National Natural Science Foundation of China51277067,71271082;The Fundamental Research Funds for the Central Universities2015XS37;National Soft Science Research Project2012GXS4B064

在线出版日期：2015-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1-9