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分布式电源在电力系统的选址与容量确定.rar

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简介：
本研究探讨了分布式电源在电力系统中的最优选址及容量配置问题，旨在提高电网运行效率和可靠性。通过分析不同场景下的技术经济指标，提出了一套综合评估方法，为实际工程应用提供了理论依据和支持。 用于加入分布式电源的电力系统选址定容方法既方便又实用。（It is convenient and practical for locating and sizing power systems with distributed generation.）相关文件包括：33节点测试系统的数据表、微电源参数等，具体如下： - 选址定容\33节点测试系统.xls - 选址定容\ddeee.asv - 选址定容\ddeee.m - 选址定容\fitness.asv - 选址定容\fitness.m - 选址定容\LDSAPSO.asv - 选址定容\PSO.m - 选址定容\Untitled.asv - 选址定容\Untitled.m - 选址定容\微电源参数.xls

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  • 分布式电源在电力系统的选址与容量确定.rar
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    本研究探讨了分布式电源在电力系统中的最优选址及容量配置问题，旨在提高电网运行效率和可靠性。通过分析不同场景下的技术经济指标，提出了一套综合评估方法，为实际工程应用提供了理论依据和支持。 用于加入分布式电源的电力系统选址定容方法既方便又实用。（It is convenient and practical for locating and sizing power systems with distributed generation.）相关文件包括：33节点测试系统的数据表、微电源参数等，具体如下： - 选址定容\33节点测试系统.xls - 选址定容\ddeee.asv - 选址定容\ddeee.m - 选址定容\fitness.asv - 选址定容\fitness.m - 选址定容\LDSAPSO.asv - 选址定容\PSO.m - 选址定容\Untitled.asv - 选址定容\Untitled.m - 选址定容\微电源参数.xls
     
  • 基于多目标遗传算法的电力系统分布式电源选址与容量确定（MATLAB程序）
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    本研究利用MATLAB编程实现了一种基于多目标遗传算法的模型，用于优化电力系统的分布式电源选址和装机容量，旨在提升电网效率及稳定性。 基于IEEE14节点的电力系统多目标优化遗传算法分布式电源选址定容对于网损、容量及电压稳定值进行目标优化。该方法将有DG（分布式发电）与无DG两种情况下的电压分布进行了对比，适合初学者学习使用，并且程序注释清晰易懂。
     
  • 基于多目标粒子群算法的分布式电源在电力系统中的选址与容量确定-MATLAB精品代码
    优质
    本作品利用MATLAB编程实现一种创新性的多目标粒子群优化算法，专门用于电力系统的分布式电源选址及最优容量配置问题。通过高效计算和仿真分析，为智能电网的发展提供技术支持和决策参考。 程序名称：基于多目标粒子群算法的电力系统分布式电源选址定容实现平台：MATLAB 简介：为了更好地解决分布式电源的选址与容量确定问题，本段落提出了一种改进的多目标粒子群优化算法。该方法综合考虑了投资成本、网络损耗以及电压稳定性三个因素，并建立了一个包含这三个方面的三目标数学模型。通过采用上述提出的多目标粒子群算法对所建模型进行求解，并利用IEEE-69节点系统进行了仿真验证，证明了此算法在分布式电源选址与容量确定问题上的有效性。 具体细节可参考《自动化与仪器仪表》2021年第5期论文《基于多目标规划的分布式电源选址定容研究》。
     
  • 基于MATLAB的多目标遗传算法在IEEE14节点电力系统的分布式电源选址与容量确定中的应用
    优质
    本研究采用MATLAB开发的多目标遗传算法，针对IEEE 14节点系统进行分布式电源的最佳位置和容量优化配置，以实现电网性能最大化。 多目标遗传算法在电力系统分布式电源选址定容中的应用（使用MATLAB程序）基于IEEE14节点的电力系统进行多目标优化。该方法通过遗传算法对网损、容量以及电压稳定性值等目标函数进行优化，从而确定分布式电源的最佳位置和容量配置。此过程同时考虑有DG（分布式发电）与无DG两种情况下的电压分布情形。程序注释清晰易懂，适合初学者学习使用。
     
  • 【微电网优化】利用粒子群算法进行分布式电源的选址与容量确定（含MATLAB代码）.zip
    优质
    本资源提供了一种基于粒子群算法的微电网中分布式电源的最优选址及容量配置方法，附有详细的MATLAB实现代码。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真。还包括无人机相关技术的仿真研究。
     
  • 基于遗传算法的分布式电源选址与容量优化改进
    优质
    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。
     
  • 关于分布式光伏在配电网中选址与容量优化的研究.pdf
    优质
    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。
     
  • 基于多目标粒子群算法的分布式能源选址与容量确定（附MATLAB程序）
    优质
    本研究提出了一种基于多目标粒子群优化算法的方法，用于解决分布式能源系统的最优选址及容量配置问题，并提供了相应的MATLAB实现代码。 本研究采用粒子群算法对电力节点进行选址定容，并通过该方法进行了电力系统潮流计算以减少电网的网络损耗。关键词包括：热电联产系统、综合能源系统、多能流、定容选址及优化配置等，适用于粒子群算法和综合能源系统的相关领域研究者参考学习。
     
  • 关于分布式电源选址定容的多目标遗传算法研究
    优质
    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。
     
  • 基于改良粒子群算法的分布式电源选址与容量优化尋求
    优质
    本研究提出了一种改进的粒子群算法，用于分布式电源的最优选址和容量规划，旨在提高电力系统的效率和可靠性。 针对配电网中的分布式电源选址与定容问题，本段落构建了一个目标函数模型，该模型考虑了分布式电源的运行维护成本、环境影响费用以及网损费用，并加入了潮流约束、电压限制及系统容量限制等条件作为优化算法的约束因素。通过改进粒子群优化方法的应用，确定最佳分布式电源位置和安装规模。在33节点配电系统的仿真计算中，该研究成功找到了较为合理的分布式电源配置方案。