戴　伟， 王　进

(长沙理工大学 电气与信息工程学院，湖南长沙410114)

FS算法在多类型分布式电源规划中的应用

戴伟， 王进

(长沙理工大学 电气与信息工程学院，湖南长沙410114)

摘要：针对多类型分布式电源(DG)接入配电网的合理选择以及配置问题，且充分发挥DG潜在的环境效益，建立了DG总的发电成本，有功损耗和静态电压稳定裕度的多目标规划模型，并提出一种改进的多目标自由搜索算法(IMOFS)。该算法根据进化的时期自适应调整搜索半径和搜索步来提高算法性能，并且基于综合适应度机制更新个体搜索起点，提高搜索速度。为了获取分布更加均匀的Pareto前端，采用自适应网格法对非支配解集进行维护，从而提供良好的候选方案。算例结果表明：算法能够很好地协调各目标之间的相关性，验证了模型的合理性和算法的有效性。

关键词：分布式电源；环境效益；多目标自由搜索算法；搜索半径；综合适应度

中图分类号:TM715

文献标识码:A

DOI:10.3969/j.issn.1672-0792.2015.10.006

收稿日期：2015-07-23。

作者简介：戴伟(1989-)，男，硕士研究生，研究方向为分布式电源优化，E-mail：523885644@qq.com。

Abstract：Aiming at the problems of reasonable selection and configuration of multi-type distributed generators (DG) connected to the distribution network, and giving full play to the potential environmental benefits of DG, a multi-objective programming model, which entails the total generation cost of DG，the active power loss and static voltage stability indices is established, with the improved multi-objective free search algorithm (IMOFS) proposed. The algorithm improves its performance by dynamically adjusting the search radius and the search steps according to the period of evolution, and its speed by updating the individual search starting point based on the comprehensive fitness mechanism. In order to obtain the Pareto front more evenly, the adaptive grid method is adopted to maintain the non-dominated solution set, thus providing a good candidate. The results show that the algorithm can coordinate well the relationship among various objectives, and verify the rationality of the model and the effectiveness of the algorithm.

Keywords：distributed generator；environmental benefit；multi-objective free search algorithm；search radius；comprehensive fitness

0引言

随着环境问题日益突出以及化石能源的逐渐枯竭、节能环保、可靠性高、发电灵活的分布式电源(DG)受到人们越来越多的研究和利用。分布式电源并入电网，一方面可以带来巨大的环境效益与经济效益，而另一方面，接入位置与容量不当，不仅难以发挥其潜在优势，还会降低电网运行的可靠性。因此，对分布式电源进行合理的规划显得极其重要。

针对多类型DG接入配电网的优化配置问题，主要通过采取合理的优化模型以及优化方法来解决。……