一种基于改进鲸鱼算法的分布式电源规划方法

    公开(公告)号:CN114329857B

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202111391347.X

    申请日:2021-11-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进鲸鱼算法的分布式电源规划方法,包括:采用LHS方法对风、光和负荷进行场景构建,得到初始场景,并通过K‑means聚类算法对初始场景进行削减,得到典型场景;以改进的电压稳定指标最小及年综合费用最小作为目标,建立分布式电源规划模型;根据改进的电压稳定指标数值大小排序,确定出分布式电源的待规划节点;采用改进的鲸鱼算法对分布式电源规划模型进行求解,得到待规划节点对应的规划结果。与现有技术相比,本发明改善了原有鲸鱼算法收敛速度慢容易陷至局部最优解的弊端,其Pareto前沿面能够提升解的多样性和均匀性,且解更靠近Pareto最优前沿,由此加快求解速度、同时避免求解陷入局部最优,使得规划结果能够保证并网后的电压稳定性。

    一种基于改进鲸鱼算法的分布式电源规划方法

    公开(公告)号:CN114329857A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111391347.X

    申请日:2021-11-23

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进鲸鱼算法的分布式电源规划方法,包括:采用LHS方法对风、光和负荷进行场景构建,得到初始场景,并通过K‑means聚类算法对初始场景进行削减,得到典型场景;以改进的电压稳定指标最小及年综合费用最小作为目标,建立分布式电源规划模型;根据改进的电压稳定指标数值大小排序,确定出分布式电源的待规划节点;采用改进的鲸鱼算法对分布式电源规划模型进行求解,得到待规划节点对应的规划结果。与现有技术相比,本发明改善了原有鲸鱼算法收敛速度慢容易陷至局部最优解的弊端,其Pareto前沿面能够提升解的多样性和均匀性,且解更靠近Pareto最优前沿,由此加快求解速度、同时避免求解陷入局部最优,使得规划结果能够保证并网后的电压稳定性。

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