基于自适应蝠鲼觅食优化算法的分布式电源选址定容

TM76; 建立了考虑有功功率损耗、电压分布、污染排放、分布式电源(DG)成本以及气象条件的DG选址定容规划模型,其中选址、定容工作分别是一个离散、连续变量,是一个高度非线性、含离散优化变量的复杂模型.因此,应用 自适应蝠鲼觅食优化(AMRFO)算法获取最优Pareto解集,其具有丰富多样的搜索机制,个体更新机制以及先进的Pareto解筛选机制,针对该模型能够获得更加优异的高质量解.为回避权重系数人为设置主观性带来的影响,采用基于马氏距离的理想决策点法进行Pareto最优解集决策.最后,基于IEEE 33,69节点配电网和孤网运行的IEEE 33,69节点配电网进行仿真分析.研究结果表明:与传统的多 目标智能优化算法相比,AMRFO算法能够获得分布更加广泛、均匀的Pareto前沿,在兼顾经济性的同时,配电网的电压分布、有功功率损耗的改善效果显著优于其他算法.