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Evaluating the Benefits of Optimal Allocation of Wind Turbines for Distribution Network Operators

机译：评估风力涡轮机对配电网络运营商的最优分配收益

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This paper proposes a hybrid optimization method for optimal allocation of wind turbines (WTs) that combines a fast and elitist multiobjective genetic algorithm (MO-GA) and the market-based optimal power flow (OPF) to jointly minimize the total energy losses and maximize the net present value associated with the WT investment over a planning horizon. The method is conceived for distributed-generator-owning distribution network operators to find the optimal numbers and sizes of WTs among different potential combinations. MO-GA is used to select, among all the candidate buses, the optimal sites and sizes of WTs. A nondominated sorting GA II procedure is used for finding multiple Pareto-optimal solutions in a multiobjective optimization problem, while market-based OPF is used to simulate an electricity market session. The effectiveness of the method is demonstrated with an 84-bus 11.4-kV radial distribution system.
机译：本文提出了一种用于风力涡轮机（WT）最优分配的混合优化方法，该方法结合了快速精英精英多目标遗传算法（MO-GA）和基于市场的最优潮流（OPF），以共同最小化总能量损失并最大化在计划范围内与WT投资相关的净现值。该方法为分布式发电机拥有的配电网络运营商构想，可在不同潜在组合中找到最优的WT数量和大小。 MO-GA用于在所有候选总线中选择WT的最佳站点和大小。非支配的排序GA II程序用于在多目标优化问题中找到多个帕累托最优解，而基于市场的OPF用于模拟电力市场​​。该方法的有效性通过84总线的11.4kV径向配电系统得到了证明。

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