基于COA-EO混合算法的含DG的配电网Pareto最优规划

doi:10.3969/j.issn.1000-7229.2015.11.001

电力建设 ›› 2015, Vol. 36 ›› Issue (11): 1-9.doi: 10.3969/j.issn.1000-7229.2015.11.001

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基于COA-EO混合算法的含DG的配电网Pareto最优规划

曾鸣，彭丽霖，樊倩男，李冉

华北电力大学经济与管理学院，北京市 102206

出版日期:2015-11-01
作者简介:曾鸣（1957），男，教授，博士生导师，从事电力系统规划、需求侧管理、电力市场与技术经济研究工作；彭丽霖（1991），女，博士研究生，研究方向为电力系统规划、电力技术经济分析等；樊倩男（1994），女，硕士研究生，研究方向为电力技术经济分析等；李冉（1992），女，硕士研究生，研究方向为电力技术经济分析等。
基金资助:
国家自然科学基金项目（51277067，71271082）；中央高校基本科研业务费专项资金资助（2015XS37）；国家软科学研究计划项目（2012GXS4B064）

Pareto Optimal Planning Model of Distribution Network with DG Based on COA-EO Hybrid Algorithm

ZENG Ming, PENG Lilin, FAN Qiannan, LI Ran

School of Economics and Management, North China Electric Power University, Beijing 102206, China

Online:2015-11-01
Supported by:
Project Supported by National Natural Science Foundation of China（51277067，71271082）；The Fundamental Research Funds for the Central Universities（2015XS37）；National Soft Science Research Project（2012GXS4B064）

摘要/Abstract

摘要：

含DG的配电网规划是一种复杂的组合优化问题，随着智能配电网的发展以及波动性可再生能源的接入，对优化模型的效率提出了更高的要求。该文提出了基于混沌优化算法（chaos optimization algorithm，COA）和极值动力学优化算法（extreme dynamics optimization algorithm，EO）相互结合的多目标问题求解模型。通过算例验证，结果表明COA-EO优化算法同时利用COA算法和EO算法的优点，从而成功避免了各自缺陷，使得普通EO算法跳出局部最优，避免了算法的早熟现象，从而得到了全局最优结果。另外，为得到更好的多目标优化结果，引入Pareto最优解，并利用所提出的COA-EO算法求解Pareto最优解。计算结果亦表明COA-EO算法的优化性能优于EO算法、遗传（genetic algorithm，GA）算法、蚁群（ant colony optimization，ACO）算法、ACO-EO算法和GA-EO算法，说明COA-EO算法是解决含DG配电网规划问题的有效工具。

关键词: 配电网规划, 分布式电源, 可再生能源, COA-EO混合优化算法, Pareto最优解

Abstract:

Distribution network planning with DG is a complex combinatorial optimization problem. Along with the development of smart distribution network and fluctuant renewable energy access, it puts forward higher requirements on the efficiency of optimization model. This paper proposed COA-EO algorithm which combined chaos optimization algorithm （COA） and extreme dynamics optimization algorithm （EO） to solve the multi-objective optimization problem. The example verification results show that COA-EO optimization algorithm can take advantage of both COA and EO and manage to avoid the shortcomings, so that it can make ordinary EO escape from local optimal solution, avoid the premature phenomenon of the algorithm, and eventually obtain the globally optimal solution. In addition, in order to get a better multi-objective optimization result, this paper introduced the Pareto optimal solution, and used the proposed COA-EO algorithm to solve the Pareto optimal solution. The calculation results show that the optimization performance of COA-EO algorithm is superior to EO, genetic algorithm （GA）, ant colony optimization （ACO）, ACO-EO algorithm and GA-EO algorithm, which indicates that COA-EO algorithm is effective for distribution network planning with DG.

Key words: distribution network planning, distributed generation, renewable energy, COA-EO hybrid optimization algorithm, Pareto optimal solution

中图分类号:

TM 715

曾鸣，彭丽霖，樊倩男，李冉. 基于COA-EO混合算法的含DG的配电网Pareto最优规划[J]. 电力建设, 2015, 36(11): 1-9.

ZENG Ming, PENG Lilin, FAN Qiannan, LI Ran. Pareto Optimal Planning Model of Distribution Network with DG Based on COA-EO Hybrid Algorithm[J]. ELECTRIC POWER CONSTRUCTION, 2015, 36(11): 1-9.

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基于COA-EO混合算法的含DG的配电网Pareto最优规划

Pareto Optimal Planning Model of Distribution Network with DG Based on COA-EO Hybrid Algorithm

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