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关于分布式光伏在配电网中选址与容量优化的研究.pdf

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简介：
本研究探讨了分布式光伏在电力配网中的最优布局及装机规模策略，旨在提高能源利用效率和可再生能源接入量。 #资源达人分享计划# 这个活动旨在为参与者提供丰富的学习资源和经验分享的机会。通过参与此计划，大家可以互相交流心得、获取宝贵的资料，并从中受益成长。这是一个促进知识共享与个人能力提升的平台。

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  • 关于分布式光伏在配电网中选址与容量优化的研究.pdf
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    本研究探讨了分布式光伏在电力配网中的最优布局及装机规模策略，旨在提高能源利用效率和可再生能源接入量。 #资源达人分享计划# 这个活动旨在为参与者提供丰富的学习资源和经验分享的机会。通过参与此计划，大家可以互相交流心得、获取宝贵的资料，并从中受益成长。这是一个促进知识共享与个人能力提升的平台。
     
  • 关于配电网中分布式光伏准入容量的鲁棒优化研究
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    本文聚焦于探讨如何在不确定性条件下最大化分布式光伏发电接入量，提出了一种基于鲁棒优化理论的方法来解决配电网中的分布式光伏准入容量问题。 为解决配电网中分布式光伏最大准入容量的问题，本段落以系统安全运行为约束条件建立了分布式光伏准入容量的鲁棒模型。为了适应新型配电网的需求，并协调系统安全性与分布式光伏接入量之间的矛盾，在评估分布式电源准入容量时考虑了包含有载调压变压器和静止无功补偿装置等主动管理手段在内的网络拓扑结构，从而建立了一种鲁棒性指标来实现不确定区间内的可调节鲁棒优化。通过使用鲁棒线性优化方法将不确定性模型转化为确定性的混合整数线性规划问题进行求解。以改进的IEEE33节点为例，本段落提出的算法与随机规划算法进行了比较，验证了所建立模型的有效性和可行性。
     
  • 关于采用改良粒子群算法进行农村配电网中分布式光伏选址与容量确定的研究.pdf
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    本文探讨了利用改进型粒子群优化算法在农村电力网络中寻找适合安装分布式光伏发电系统的最佳位置及容量配置的方法。通过仿真研究，验证该方法的有效性和优越性，为促进可再生能源的高效利用提供新的思路和技术支持。 #资源达人分享计划# 该活动旨在为参与者提供丰富的学习资源与经验分享，鼓励大家相互交流、共同进步。参与方式简单易行，只需按照规则进行即可获得丰厚奖励。期待各位积极参与！
     
  • 基于MATPOWER的配电网光伏储能双层优化配置模型（选址与容量规划）关键词：选址定容、配电网、光伏储能、双层优化、粒子群算法、多目标优化...
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    本文提出了一种基于MATPOWER工具箱的配电网中光伏和储能系统的双层优化配置方法，结合粒子群算法实现多目标寻优，旨在进行有效的选址与容量规划。关键词包括选址定容、配电网、光伏储能、双层优化等。 该程序主要复现了《含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置》中的运行-规划联合双层配置模型。上层为光伏、储能的选址定容模型，即进行优化配置；下层则考虑弃光和储能出力问题，即优化调度。本研究以IEEE33节点为例，并使用粒子群算法求解上下层模型。其中，下层采用运行成本和电压偏移量作为多目标函数，在此基础上应用多目标粒子群算法得到pareto前沿解集；从这些解集中选取最优方案带入上层模型中进行迭代优化，从而实现整个双层配置系统的最优化。
     
  • 配电网中光伏与储能的双层优化配置模型（含选址和容量确定），附赠MATPOWER工具关键词：选址定...
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    本研究提出了一种针对配电网中的光伏与储能系统的双层优化配置模型，包括精准的选址和系统容量设定。利用MATPOWER工具进行仿真分析，旨在提高可再生能源利用率及经济效益。关键词：选址、容量确定、MATPOWER。 配电网光伏储能双层优化配置模型（选址定容）主要基于《含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置》一文中的方法进行复现。该程序采用IEEE 33节点系统作为示例，运用粒子群算法求解上层的光伏和储能设备的选址与容量确定问题，并通过多目标粒子群算法处理下层模型中弃光量及储能出力的问题。 具体而言，下层优化调度模型的目标是运行成本最小化以及电压偏移量最小化。该模型生成pareto前沿解集，从中选择最优方案应用于上层的光伏和储能设备配置问题。通过这种方式，上下两层模型能够各自独立求解，并在整个双层优化过程中相互迭代以实现整体性能最优化。 整个研究工作在MATLAB环境下进行仿真分析，使用了kmeans聚类等技术来辅助决策过程中的数据处理与分类任务。
     
  • 基于MATLAB的配电网光伏储能双层优化配置(选址与容量确定)模型代码
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    本代码利用MATLAB构建了针对配电网中光伏和储能设施的双层优化配置模型，旨在通过精确选址及容量设计，提升系统经济效益与运行效率。 分析系统灵活性供需关系，并建立灵活资源运行-规划联合优化双层配置模型。在运行层面，引入了灵活性不足率作为评估系统灵活性的指标，将网损和弃风弃光量纳入经济惩罚因素，以实现系统的年运行成本最低为目标；而在规划层面，则通过综合安全性指标来评价系统安全性能，并追求全年综合成本最小化的目标。使用粒子群优化算法求解该双层配置模型。最后，在IEEE 33节点配网系统中进行了仿真验证，结果表明所提出的运行-规划联合双层配置模型能够有效减少网络损耗和弃风弃光量。
     
  • 基于遗传算法的分布式电源选址与容量优化改进
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    本研究提出了一种改进的遗传算法，旨在解决分布式电源在电网中的最优选址及容量配置问题，以提高电力系统的可靠性和效率。 利用遗传算法进行分布式电源的选址与容量确定，并考虑环境因素的影响。
     
  • 分布式光伏储能微电网的设计与应用研究.pdf
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    本论文探讨了分布式光伏储能微电网的设计原理及其实际应用，分析了其在能源利用中的优势和挑战，并提出了优化方案。 #资源达人分享计划# 该计划旨在为参与者提供丰富的学习资源与经验分享，促进知识交流与技能提升。参加者将有机会获得各种实用资料，并能与其他成员互动，共同成长进步。
     
  • 关于分布式电源选址定容的多目标遗传算法研究
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    本研究聚焦于利用改进型多目标遗传算法优化分布式电源的选址与容量配置问题，旨在提高电力系统的效率和可靠性。 本研究基于多目标遗传算法探讨分布式电源的选址与容量确定问题。首先构建了包含分布式电源的基本配电网结构，并分析计算了接入前后网络损耗的变化情况。随后，以网损最小、电源容量最优及节点电压稳定性最高为优化目标，建立了多目标选址定容模型。通过改进的多目标遗传算法求解该模型，得到了最终的选址和容量配置结果以及Pareto前沿曲线。 本研究中的代码非常具有参考价值，是分布式电源定位与规模确定领域的必备工具之一。所采用的算法也较为新颖且实用，值得深入学习和应用。