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基于SVM-MOPSO混合智能算法的配电网分布式电源规划研究

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针对分布式电源(Distributed Generation,DG)并网给电力系统带来的随机扰动,综合考虑配电网运行效益,计及风光时序特性,以经济性、电能质量及环保性为目标,搭建了机会约束规划模型.采用混合智能算法求解,即基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法模拟优化变量到目标函数以及约束条件映射的不确定性函数,运用多目标粒子群算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)求解模型,得出Pareto非劣决策集并给出典型解及理想解.算例结果表明,该规划方法考虑到DG的随机性特征、时序特性和并网概率分布,能提高算法执行效率,证明了所提方法的合理性和有效性,且Pareto前沿的引入,给决策者充分选择空间,更具有工程性.

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来源
《第二十五届华东六省一市电机工程（电力）学会输配电技术研讨会》|2017年|143-152|共10页
会议地点浙江嘉兴
作者
LIU Huang-huang; 刘煌煌; LEI Jin-yong; 雷金勇; CAI Run-qing; 蔡润庆; CHEN Gang; 陈钢; YANG Zhen-gang; 杨振纲; LIU Qian-jin; 刘前进;
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作者单位

华东六省一市电机工程（电力）学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电力系统规划;
关键词
配电网; 分布式电源规划; 时序特性; 支持向量机; 多目标粒子群算法;

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