分布式电源在配电网中的优化配置.pdf

第４０卷第１１期２０１２年６月１日电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｖｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＶｂ１．４０Ｎ０．１１Ｊｕｎ．１．２０ｌ２分布式电源在配电网中的优化配置胡吟，韦钢，言大伟，张鑫（１．上海电力学院，上海２０００９０；２．上海浦海求实电力新技术有限公司，上海２０００９０）摘要：根据配电网节点边际容量成本和节点电压分布特性，提出了分布式电源（ＤＧ）安装位置的优选原则。针对不同类型的ＤＧ，分析了其输出功率的特点，建立了ＤＧ在配电网中优化配置的数学模型，以配电系统有功网损最小为目标函数，在此基础上形成了合适的随机潮流算法，判断配置方案是否违反约束，并采用改进遗传算法对所建模型进行了求解。以１８节点的配电系统为算例，计算了ＤＧ的最优安装位置和接入容量，验证了模型及算法的有效性和实用性。关键词：分布式电源；优化配置；网损；随机潮流；改进遗传算法ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｅｍｂｅｄｄｅｄｉｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋＨＵＹｉｎ，ＷＥＩＧａｎｇ，ＹＡＮＤａ．ｗｅｉ，ＺＨＡＮＧＸｉｎ（１．ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９０，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｈａｎｇｈａｉＰＵＨＡＩＱＩＵＳＨＩＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＮｅｗＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＬｉｍｉｔｅｄＣｏｍｐａｎｙ，Ｓｈａｎ曲ａｉ２０００９０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎａｌｍａｒｇｉｎａｌｃａｐａｃｉｔｙｃｏｓｔａｎｄｎｏｄｅｖｏｌｔａｇｅｐｒｏｆｉｌｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆＤＧｓｌｏｃａｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＴｈｅｏｕｔｐｕｔｐｏｗｅｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｓｏｆＤＧｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃｍｏｄｅｌｏｆｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆＤＧｓｅｍｂｅｄｄｅｄｉｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｉｓｂｕｉｌｔ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｏｄｅｌｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｆ‘ｍｉｎ。ｉｍｉ。。ｚｉｎｇｔｈｅｅｘｐｅｃｔｅｄｖａｌｕｅｏｆａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｌｏｓｓｏｆｐｏｗｅｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｏｗｅｒｆｌｏｗｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｊｕｄｇｅｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅｓｃｈｅｍｅｏｆｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＭｌｏｃａｔｉｏｎｏｆＤＧｓｅｍｂｅｄｄｅｄｉｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓａｔｉｓｆｉｅｓｔｈｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ，ａｎｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｄｏｐｔｅｄａｓｔｈｅｓｏｌｖｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｐｒａｃｔｉｃａｌｓａｍｐｌｅｏｆｔｈｅ１８－ｂｕｓｐｏｗｅｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓｈｏｗｓｔｈｅｒｅａｓｏｎａｂｌｅｎｅｓｓａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｈｒｏｕｇｈｃｏｍｐｕｔｉｎｇｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆＤＧｓａｎｄｔｈｅｉｎｐｕｔｃａｐａｃｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ；ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｌｏｃａｔｉｏｎ；ｐｏｗｅｒｌｏｓｓ；ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｏｗｅｒｆｌｏｗ；ｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ中图分类号：ＴＭ７１５文献标识码：Ａ—文章编号：１６７４３４１５（２０１２）１１．０１００．０６０引言分布式发电技术凭借其可降低线路损耗、提高系统供电可靠性、降低终端用户费用、改善电能质量等优点得到了电力工业领域的广泛关注Ｌｌ。分布式发电一般包括可再生能源发电（风能、太阳能）和非可再生能源发电（微型燃气轮机、燃料电池等）１３］，当大量分布式电源（ＤＧ）接入配电网后，会使配电网的支路潮流、节点电压等发生变化，在不合理的位置接入容量不合适的ＤＧ可能会导致诸如系统网损等指标的不利改变，所以需要对ＤＧ的合理配置进行研究。近年来，国内外学者对于ＤＧ的优化配置问题基金项目：上海市教委重点学科建设项目资助（Ｊ５１３＂０３）进行了许多不错的尝试。文献【４］在ＤＧ总容量已知的情况下，以配电网损耗最小为目标，提出了利用禁忌搜索算法确定分布式电源位置和容量的分解协调方法。文献［５］考虑在ＤＧ个数、位置和容量不确定的情况下，应用遗传算法对ＤＧ的选址和定容问题进行优化。文献【６］基于改进粒子群方法，在ＤＧ位置和容量不确定的情况下，以网损最小值为目标，对于ＤＧ进行优化配置。文献［７］通过对系统网损的分析，对ＤＧ进行了选址优化，以网损为优化目标，建立ＤＧ的定容模型，通过对模型的求解，优化了原系统中网损不利的节点。文献【８．９］对于ＤＧ的优化配置进行了相关研究，但均没有很好地考虑不同类型ＤＧ输出功率的特点。本文主要研究ＤＧ在配电网中的优化配置问题，根据分布式电源（ＤＧ）安装位置的优选原则，对胡吟，等分布式电源在配电网中的优化配置．１０１．ＤＧ进行了安装位置的优选，针对不同类型ＤＧ输出功率的特点，建立了以系统有功网损最小为目标的优化配置模型，并采用相应算法进行了求解。１ＤＧ在配电网中安装位置的优选ＤＧＩＩ视为随机功率电源，所以需要对ＤＧＩＩ输出功率的不确定性进行处理。２．１ＤＧＩＩ输出功率的数学模型本文中ＤＧＩＩ的功率输出可通过风速与功率的关系模型得到，见式（４）。ＤＧ接入配电网会导致现有供电设备得不到充分利用，产生沉入成本。配电网节点边际容量成本（ＬＭＣＣ）可用来反映各节点现有供电容量的利用…程度ＩＪ。若ＤＧ的单位容量成本小于ＬＭＣＣ，表明ⅡＧ在该节点安装ＤＧ能有效延缓供电设备投资，否则接入ＤＧ将导致现有供电设备得不到充分利用。各节点的ＬＭＣＣ可表示为Ａｃ＝ＥＡｃ∈ｆ旃△式中：ｃ，为支路，的单位负荷增量成本；点ｆ的上游支路集合；为等年值系数。ＤＧ单位容量成本为０Ｖｉ＋ｉ１，（４）尸ＮＶｒ１，。０ＶＤ（１）—其中：ｋ１＝；ｋ２＝－ｋｌｖ。ｉ；ＰＮ为风机额定１，ｒ一１，ｃｉ为节功率；为额定风速；Ｖｃｉ为切入风速；。为切出风速。ＣｏＧ＝（ＷＸＣＲＦ＋（ｃ１一ｃ２）ｒｍ一Ｃ）（２）Ｇ（ＷＸ＋（ｃ１一Ｃ２）ｒｍ一ｃ）ｘ２（３）式中：Ｗ为单位容量ＤＧ的固定投资；Ｃ为ＤＧ发电成本；ｃ２为购电价格；Ｃ为政府补贴；为ＤＧ年最大容量利用小时数；为容量系数。式ｆ２１中的ＤＧ指如微型燃气轮机等输出功率稳定的发电机，式（３）中的ＤＧ指输出功率随机性的可再生新能源ＤＧ，如风电源。通常，在配电网中没有接入ＤＧ时，越靠近馈线末端节点电压越低【ｌ¨，在接入不从电网吸收无功的ＤＧ后，全网电压均得到提升，相同渗透率的ＤＧ，散布在馈线上比集中在同一个位置对系统电压的支撑作用大，ＤＧ位置越靠近馈线末端、ＤＧ接入容量越大系统电压提升越高，且ＤＧ对接入点及其附近的系统电压影响较大，所以需要分析在ＤＧ接入前系统的节点电压分布特性。综上，在地理位置、自然资源等可行的条件下，确定ＤＧ安装位置的优选原则：１）从ＤＧ对供电设备利用角度考虑，ＤＧ单位容量成本小于ＬＭＣＣ的节点。２）从ＤＧ对节点电压的影响角度考虑，ＤＧ接入前电压较低的节点。根据上述原则，对ＤＧ在配电网中进行安装位置的优选。２ＤＧ在配电网中的优化配置本文考虑ＤＧ类型为微型燃气轮机（ＤＧＩ）和风电源（ＤＧＩＩ）。一般将ＤＧＩ视为恒功率电源，将一般认为风速满足两参数威布尔分布，表示为，：（ｋ）（－ｖ）ｋ－１ｅｘｐ＠ｖ）ＣＣＣ式中，ｃ和ｋ分别为威布尔分布的尺度参数和形状参数。根据风速的分布，通过式（４）可以表示出ＤＧＩＩ输出功率的分布为Ⅱｆ（ＰＤＧ）＝ｌｅｘｐ（＿（６）２．２ＤＧ在配电网中优化配置的目标函数针对ＤＧＩ和ＤＧＩＩ的输出功率特点，以ＤＧ接入配电系统后有功网损最小为目标，建立ＤＧ的配电网优化配置数学模型，见式（７）。…ｎ￣＝ｍｉｎ（Ｐ，ｏ。。（，，（７）∑ＪＦ：一（ＧＵｃｏｓ００．＋ｓｉｎ０￣）＝０ｊ＝ｌ∑—Ｑｆ一ｖｊ（ＧｓｉｎＧＢｌ，ｃｏｓｏ￣）＝０ｊ＝ｌｉ（８）ｎＤＧＥｓｉ＝１尸ＤＧｆｍｉＪＦ）ＤＧｆｆｍａｘＱｏＧ打ｎｉｎＱＤＧＱｏＧｆｍ．．１０２．．电力系统保护与控制式中：Ｐ、Ｑ为各节点的注入有功、无功功率：ｖｉ为节点ｉ的电压幅值；Ｇ为支路电导；巩为支路电纳；为节点ｆ与节点．，的相角差；ｎＤＣ，为可以安装ＤＧ的节点总数；和ｉ为第ｉ个节点电压的上下限：Ｐｆｍａｘ为线路，的传输功率上限；ＳＤＧｆ第ｉ个ＤＧ容量；Ｐ【）Ｇ打ｎ）Ｇｆｍｉ为ＤＧ有功出力的上下限；ＱＤＧｆｍＱＤＣＪｉｍｉ为ＤＧ无功出力的上下限。３ＤＧ优化配置的求解方法３．１含ＤＧ的配电网随机潮流随机潮流可用于分析线路潮流、节点电压的概率分布、期望值、方差和极限值，以期对整个电网在各种运行条件下的性能有一个全面、综合的评价，并对电网存在的薄弱环节做出量化分析Ｌ１引。本文采用基于半不变量法的随机潮流来对所建模型进行约束条件的检验，与蒙特卡洛模拟法相比，其计算量大大减小。含ＤＧ的配电网随机潮流基于以下两点假设。１）各ＤＧ功率、各节点负荷注入功率之间相互独立；２）只考虑注入功率的不确定性。求解步骤：１）整理计算所需的原始数据，包括线路参数、节点负荷数据、待选ＤＧＩ安装节点的功率数据、ＤＧＩＩ安装节点的风速概率分布参数（可通过ＨＯＭＥＲ软件模拟得到）等。２）计算正常运行状态的潮流分布，从而求得节点状态变量、雅可比矩阵、支路潮流功率Ｚ０和灵敏度矩阵。３）分别计算ＤＧＩ安装节点负荷功率和ＤＧＩＩ安装节点功率的半不变量与相应负荷功率的各阶矩，根据矩和半不变量的关系及半不变量的可加性求得节点注入功率的各阶半不变量Ａｒｕ），为满足工程计算精确度和计算速度的要求，计算至八阶半不变量比较适宜。４）将节点潮流方程和支路潮流方程在基准运行点线性化，可得△‘△，）：Ｘ一＝，（，）＝（，（９）△压、支路潮流，同时利用、Ｚ的概率分布可得到Ｚ的概率分布。３．２应用改进遗传算法求解遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，在规划、可靠性评估等多方面都已应用［１４－１５］。本文采用改进遗传算法（ＩＧＡ）来进行ＤＧ的优化配置，在标准遗传算法的选择操作基础上，进行了保留策略，即将上一代种群中的若干优秀个体直接复制到本代，与选择操作配合使用，并采用了改进自适应交叉、变异算子【１引。采用ＩＧＡ对配电网中的ＤＧ进行优化配置，具体流程如图１所示，步骤如下：１）输入原始数据，对ＤＧ位置和容量进行编码。本文算例中假设已通过ＤＧ安装位置的优选原则，可将ＤＧ的可行安装方案用一组决策变量ｌ，…Ｘ２，，Ｘｉ）来表示。设为对应的额定容量，令尸ｄｘｉｅｒ，其中Ｘ是决策变量，ｘ的值为０，说明该节点ｉ没有安装ＤＧ，若Ｘ的值为１，则表示该节点ｉ上待安装ＤＧ，安装容量Ｐｒ为１×Ｐｒ。ＡＺ（ｆ）＝Ｚ－＝６ｏＳｏ￣－（，）＝门Ｐ。。式中，Ｇ。＝［Ｘ＝Ｘｏ。ｄＡ△根据式（９）、式（１０）可计算出ＡＸ、Ｚ的各阶半不变量，同时利用Ｇｒａｍ．Ｃｈａｒｌｉｅｒ级数展开可得到ＡＸ、ＡＺ的概率分布。５）ＡＸ、ＡＺ的期望值对应于其一阶半不变量，利用式（９）、式（１０）可计算出计及随机扰动的节点电２）初始化种群，按照初始种群进行随机潮流计算，不满足约束条件的舍去，最终选出满足约束条件的初代种群ｐｏｐｓｉｚｅ个。３）计算个体的适应度，对初代种群采用保留操作，将初代若干优秀个体不经过交叉、变异算子直接复制到下一代。胡吟，等分布式电源在配电网中的优化配置．１０３．４）采用轮盘赌选择算子进行选择操作，再进行自适应交叉、多变异位自适应变异操作，并计算随机潮流，不满足约束条件的舍去，最终获得新一代种群，重新计算个体的适应度，更新种群。５）重复步骤３）～４），直到达到最大迭代次数。４算例分析本文以１８节点配电网系统【Ｊ为算例，如图２所示，对ＤＧ的位置和容量进行优化配置。算例中配电网电压等级为１０ｋＶ，系统总有功负荷为５．３５５ＭＷ，总无功负荷为３．３２Ｍｖａｒ。取系统基准容量为１０ＭＶＡ，１号节点为平衡节点。通过确定的优选原则对ＤＧ进行安装位置的优选后，ＤＧ安装位置节点集合为｛８，９，１０，１３，１４，１６，１７｝，ＤＧ接入比例不超过系统最大负荷的５０％，其中ＤＧＩＩ的切入、切出、额定风速为３ｍ／ｓ、２５ｍ／ｓ、１５ｍ／ｓ，在进行确定性潮流计算时，可将ＤＧ看成负的ＰＯ节点处理，功率因数取０．９。图２１８节点配电系统Ｆｉｇ．２１８－ｎｏｄｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓｙｓｔｅｍ采用遗传算法求取最优解时，各参数为：初始群体规模为ｐｏｐ，改进自适应交叉算子．ｓｉｚｅ＝１００Ｐ。１＝ｏ．９，Ｐ￣２－－－０．６，改进自适应变异算子ｅｍｌ＝０．１，Ｐｍ２＝Ｏ．００１，终止代数为Ｔ＝１００。ＤＧ接入容量有如下选择，其中ＤＧＩ为０．３ＭＷ和０．５ＭＷ，ＤＧＩＩ为０．６ＭＷ和１．２ＭＷ。为了说明本文ＩＧＡ的收敛性，ＩＧＡ和标准遗传算法（ＳＧＡ）的收敛曲线分别如图３、图４所示。通过比较图中曲线，可以发现ＩＧＡ在引入了保留算子、改进自适应交叉算子和改进自适应变异算子后，平均适应度的收敛速度明显加快，而且有效地防止了早熟收敛。针对两类ＤＧ的输出功率特点，本文研究以下几种方案：方案１，考虑ＤＧＩＩ出力为概率平均值，采用确定潮流对所建模型进行约束条件检验；方案２，考虑ＤＧＩＩ出力为额定功率，采用确定潮流对所建模型进行约束条件检验；方案３，考虑ＤＧＩＩ出力的随机性，采用随机潮流对所建模型进行约束条件检验。迥露ｇ闭咧ｊ型露ｇ闫．２４２３＿２２．２ｌ２０ｌ９１８图３改进遗传算法收敛曲线Ｆｉｇ．３ＣｏｎｖｅｒｇｅｎｔｃｕｒｖｅｓｏｆｌＧＡ图４标准遗传算法收敛曲线Ｆｉｇ．４ＣｏｎｖｅｒｇｅｎｔｃｕｒｖｅｓｏｆＳＧＡ方案１考虑了ＤＧＩＩ出力的不确定性，但保留了一定的裕度，这就导致在对系统网损进行优化时，不能很好地计及节点注入功率随机波动等不确定性因素对网损的影响。方案２，由于假定ＤＧＩＩ出力为恒定功率，但与ＤＧＩＩ的实际运行情况不符，在方案２中对ＤＧ进行优化配置时则会出现两类可能结果：１）减少了ＤＧ接入系统的数量，即减少了ＤＧ的投资费用；２）ＤＧＩＩ的出力间歇性导致ＤＧＩＩ不能恒定输出功率，从而使得系统网损值偏大。方案３考虑了ＤＧＩＩ出力的随机性，采用随机潮流对所建模型进行约束条件检验，很好地计及节点注入功率随机波动等不确定性因素对网损的影响。从图５的结果可以看出，方案３的网损优化结果最理想，见表１。１４０１２０≥ｌＯ０８Ｏ６。０２ＯＯ图５方案优化网损值Ｆｉｇ．５ＯｐｔｉｍＭｐｏｗｅｒｌｏｓｓｏｆｓｃｈｅｍｅ一１０４．电力系统保护与控删表１ＤＧ最优配置方案Ｔａｂｌｅ１ＯｐｔｉｍａｌａｌｌｏｃａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｏｆＤＧ从表１可以看出，由于ＤＧ与配电网ＬＭＣＣ的关系以及其对线路潮流的影响，ＤＧ位于辐射线路的中末端，所求得的最优配置方案，网损减小了５５．８８％。图６给出了方案３（即ＤＧ在配电网中的最优配置方案）ＤＧ接入前后，待选节点的ＬＭＣＣ变化情况，由图可知，ＤＧ接入后，节点的ＬＭＣＣ均有不同程度地降低，下降程度与接入ＤＧ的容量有关，成正比例关系。配电网ＬＭＣＣ在ＤＧ接入前后的变化，说明本文所提出的配置方案有效地缓解了现有供电设备的闲置压力。｝Ｉ１１１：滕薯图６ＤＧ接入前后待选节点的ＬＭＣＣＦｉｇ．６ＬＭＣＣｏｆｃａｎｄｉｄａｔｅｎｏｄｅｓｗｉｔｈａｎｄｗｉｔｈｏｕｔＤＧ５结论本文分析了微型燃气轮机和风电源输出功率的不同特点，考虑了风电源输出功率的不确定性，建立的优化配置模型，以系统网损最小为优化目标，并采用改进遗传算法求解。通过计算证明了模型和方法的有效性和实用性。（１）提出的ＤＧ安装位置优选原则，保证在提高系统电压的同时，将ＤＧ配置到供电容量紧张的节点，提高供电容量的利用效率。（２）在优化目标计算中，采用随机潮流算法合理地计及了不确定因素对于网损的影响，在利用ＤＧ实现资源优化配置时，能够准确地评估ＤＧ接入配电网后对网损的影响，增强最优方案的适应性。（３）在远离主变电站的馈线中、末端分散配置ＤＧ，可以最大程度地降低网络损耗，与此同时，能够缓解现有供电设备的闲置压力，但不能避免现有供电设备的闲置。参考文献［１］张立梅，唐巍，赵云军，等．分布式发电对配电网影响的综合评估［Ｊ］．电力系统保护与控制，２０１０，３８（２１）：１３２．１３５．ＺＨＡＮＧＬｉ－ｍｅｉ，ＴＡＮＧＷｅｉ，ＺＨＡＯＹｕｎ￣ｕｎ，ｅｔａ１．Ｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｉｍｐａｃｔｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８（２１）：１３２－１３５．［２］王守相，王慧，蔡声霞．分布式发电优化配置研究综—述［Ｊ】．电力系统自动化，２００９，３３（１８）：１１０１１４．ＷＡＮＧＳｈｏｕ－ｘｉａｎｇ，ＷＡＮＧＨｕｉ，ＣＡＩＳｈｅｎｇ－ｘｉａ．Ａｒｅｖｉｅｗｏｆｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｅｍｂｅｄｄｅｄｉｎｐｏｗｅｒｇｒｉｄ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００９，３３（１８）：ｌ１０－１１４．［３］孟晓芳，朴在林，解东光，等．分布式电源在农村电力网中的优化配置方法［Ｊ］．农业工业学报，２０１０，２６（８）：２４３．２４７．—ＭＥＮＧＸｉａｏ－ｆａｎｇ，ＰＵＺａｉ－ｌｉｎ，ＸＩＥＤｏｎｇｇｕａｎｇ，ｅｔａ１．Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｐｔｉｍａｌｐｌａｃｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈｉｎｒｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＣＳＡＥ，２０１０，２６（８）：２４３．２４７．［４］ＮａｒａＫ，Ｈａｙａｓｈｉｅｔａ１．ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＴａｂｕｓｅａｒｃｈｔｏｏｐｔｉｍａｌｐｌａｃｅｍｅｎｔｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｏｒｓ［Ｃ】／／ＩＥＥＥＰＥＳＷｉｎｔｅｒＭｅｅｔｉｎｇ，Ｏｈｉｏ（ＵＳＡ），２００１：９１８－９２３．［５］ＳｉｎｇｈＲＫ，ＧｏｓｗａｍｉＳＫ，ｅｔａ１．Ｏｐｔｉｍｕｍｓｉｔｉｎｇａｎｄｓｉｚｉｎｇｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｉｎｒａｄｉａｌａｎｄｎｅｔｗｏｒｋｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＣｏｍｐｏｎｅｎｔｓａｎｄＳｙｓ￣ｍｓ，２００９，３７（２）：１２７・１４５．［６］汪兴旺，邱晓燕．基于改进粒子群算法的配电网分布式电源规划［Ｊ］．电力系统保护与控制，２００９，３７（１４）：１６－２０．—ＷＡＮＧＸｉｎｇｗａｎｇ，ＱＩＵＸｉａｏ－ｙａｎ．Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇｉｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｍｏｄｉｆｉｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙ￣ｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２００９，３７（１４）：—１６２０．［７］冯宁，王倩，马峰超，等．分布式电源的选址和定容［Ｊ］．四川电力技术，２０１０，３３（２）：５３．５６．—ＦＥＮＧＮｉｎｇ，ＷＡＮＧＱｉａｎ，ＭＡｆｅｎｇｃｈａｏ，ｅｔａ１．Ｔｈｅｓｉｔｉｎｇａｎｄｓｉｚｉｎｇｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＳｉｃｈｕａｎＥｌｅｃｔ—ｒｉｃＰｏｗｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１０，３３（２）：５３５６．［８］康勇俊，刘东，阮前途，等．计及节能调度的分布式电源优化配置及其并行运算［Ｊ］．电力系统自动化，∞∞∞∞∞∞鲫加加０事一ｂ０ｒＩ胡吟，等分布式电源在配电网中的优化配置．１０５．［９］［１０］［１１］［１２］２００８，３２（７）：９２－９６．ＫＡＮＧＹｏｎｇ－ｊｕｎ，ＬＩＵＤｏｎｇ，ＲＵＡＮＱｉａｎ－ｔｕ，ｅｔａ１．Ｏｐｔｉｍａｌａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎａｎｄｉｔｓｐａｒａｌｌｅｌｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｅｎｅｒｇｙ－ｓａｖｉｎｇｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓ，２００８，３２（７）：９２－９６．郑漳华，艾芊，顾承红，等．考虑环境因素的分布式发电多目标优化配置［Ｊ］．中国电机工程学报，２００９，２９（１３）：２３－２９．ＺＨＥＮＧＺｈａｎｇ・ｈｕａ，ＡＩＱｉａｎ，ＧＵＣｈｅｎｇ－ｈｏｎｇ，ｅｔａ１．—Ｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００９，２９（１３）：２３－２９．欧阳武，程浩忠，张秀彬．基于配电网节点边际容量成本的分布式电源规划［Ｊ】．电力系统自动化，２００９，３３（１８）：２８－３２．０ＵＹＡＮＧＷｕ，ＣＨＥＮＧＨａｏ－ｚｈｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＸｉｕ－ｂｉｎ．Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｌｏｃａｔｉｏｎａｌｍａｒｇｉｎａｌｃａｐａｃｉｔｙｃｏｓｔｉｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００９，３３（１８）：２８－３２．王志群，朱守真，周双喜，等．分布式发电对配电网电压分布的影响［Ｊ］．电力系统自动化，２００４，２８（１６）：５６．６０．——ＷＡＮＧＺｈｉｑｕｎ，ＺＨＵＳｈｏｕｚｈｅｎ，ＺＨＯＵＳｈｕａｎｇ－ｘｉ，ｅｔａ１．Ｉｍｐａｃｔｓｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｖｏｌｔａｇｅｐｒｏｆｉｌｅ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓ，—２００４，２８（１６）：５６６０．张节谭，程浩忠，姚良忠，等．分布式风电源选址定容规划研究［Ｊ】．中国电机工程学报，２００９，２９（１６）：１－７．——ＺＨＡＮＧＪｉｅｔａｎ，ＣＨＥＮＧＨａｏ－ｚｈｏｎｇ，ＹＡＯＬｉａｎｇｚｈｏｎｇ，ｅｔａ１．Ｓｔｕｄｙｏｎｓｉｔｉｎｇａｎｄｓｉｚｉｎｇｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｗｉｎｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００９，２９（１６）：】７．［１３］王成山，郑海峰，谢莹华，等．计及分布式发电的配电系统随机潮流计算［Ｊ］．电力系统自动化，２００５，２９（２４）：３９－４４．ＷＡＮＧＣｈｅｎｇ－ｓｈａｈ，Ｚ］旺ＮＧＨａｌ－ｆｅｎｇ．ＸＩＥＹ＇ｍｇ－ｈｕａ，ｅｔａ１．Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｏｗｅｒｆｌｏｗｃｏｎｔａｉｎｉｎｇｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ—Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００５，２９（２４）：３９４４．［１４］段玉倩，贺家李．遗传算法及其改进［Ｊ］．电力系统及其自动化学报，１９９８，１０ｆ１）：３９．５２．ＤＵＡＮＹｕ－ｑｉａｎ，ＨＥＪｉａ－ｌｉ．Ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｉｔｓｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｏｆｔｈｅＣＳＵ・ＥＰＳＡ，１９９８，１Ｏ（１）：３９－５２．［１５］李晶，王素华，谷彩连．基于遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化控制研究［Ｊ】．电力系统保护与控制，２０１０，３８ｒ６）：６０－６３．ＬＩＪｉｎｇ，ＷＡＮＧＳｕ－ｈｕａ，ＧＵＣａｉ－ｌｉａｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｒｅａｃｔｉｖｅｐｏｗｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｉｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓｂａｓｅｄｏｎｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒ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