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一种改进的伞蜥算法用于求解不确定性环境下配电网络中可再生能源最优规划问题
A novel improved Frilled Lizard algorithm for solving the optimal planning problem of renewable energy sources within distribution grids under uncertainties
Badreddine Bendriss · Samir Sayah · Abdellatif Hamoud · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.326
摘要 本研究设计并提出了一种新的改进型伞蜥优化算法,以解决基于可再生能源的分布式发电在辐射状配电网中的最优规划问题。主要目标是最小化功率损耗、提升电压水平并改善电压稳定性,该问题被构建为一个多目标优化问题。在辐射状配电网中进行可再生能源的规划是一个复杂的问题,必须考虑可再生能源出力的不确定性和负荷需求波动的影响。为此,我们建立了一个合适的概率模型,基于特定时间段和地理位置收集的逐小时季节性数据(包括风速、太阳辐照度和环境温度),对可再生能源的随机发电功率进行估计。所提出的改进型伞蜥优化技术融合了...
解读: 该改进蜥蜴算法针对分布式可再生能源优化配置问题,对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器的并网规划具有重要价值。算法考虑风光出力不确定性和负荷波动,通过多目标优化降低网损70.25%、提升电压稳定性20.79%,可直接应用于iSolarCloud平台的智能选址和容量配置模块。其适应度距离平衡...