曾鸣，彭丽霖，樊倩男，李冉

(华北电力大学经济与管理学院，北京市102206)

基于COA-EO混合算法的含DG的配电网Pareto最优规划

曾鸣，彭丽霖，樊倩男，李冉

(华北电力大学经济与管理学院，北京市102206)

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。

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

[编者按]在智能电网和最新最热的能源互联网中，配电网都处于关键地位，是分布式能源、互动用户等新事物与传统电力系统间的纽带，同时也是电力系统中变革最大的部分。20年来，配网投资比例大幅上升，国家又新推出了2万亿的建设改造行动计划。既要规划好发展蓝图又要利用好巨额投资，现在的配电网规划具有历史使命，并充满新的内容和挑战。基于此，本刊特邀天津大学肖峻老师担任本期“配电网规划专栏”特约主编。……