优化了分布式发电机,电容器和电动汽车充电站在重新配置的辐射分布网络中的配置,使用增强的人工蜂鸟算法
Sumeet Sahay1, Saubhagya Ranjan Biswal2, Gauri Shankar1
1Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology (ISM), Dhanbad, Jharkhand, India.
本研究引入了一种用于优化分布式发电机,分流电容器和电动汽车充电站在发电网中的放置和尺寸的新方法. 拟议的方法显著提高了网络性能和效率.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 电力系统 电力系统
- 优化技术 优化技术
背景情况:
- 辐射分布网络 (RDNs) 需要优化以提高性能.
- 分布式发电机 (DG),分流电容器 (SC) 和电动汽车充电站 (EVCS) 的同时放置和尺寸是一个尚未探索的研究领域.
- 现有的方法缺乏在RDN中整合多个单元的综合策略.
研究的目的:
- 在重新配置的 RDN 中,为 DG,SC 和 EVCS 制定最佳的配置和大小 (OPS) 策略.
- 通过减少线路损失,改善功率因子,并最大限度地减少电压偏差来提高RDN性能.
- 调查多个单元同时集成的好处,以提高电力系统的效率.
主要方法:
- 提出了一种新的优化技术,即基于中心的对立学习人工蜂鸟算法 (COLAHA).
- COLAHA采用了一个模糊的目标功能,考虑线路损失,功率因子,电压偏差和DG透极限.
- 拟议的算法与基准函数进行验证,并与IEEE 69 和 118 总线 RDNs 上的 AHA,AOA,GA 和 WOA 等现有算法进行比较.
主要成果:
- 与其他算法相比,COLAHA表现出卓越的性能和更快的融合速度.
- 该研究成功确定了集成单位 (DG,SC,EVCS) 的最佳位置和尺寸.
- 使用拟议的COLAHA方法,在RDN性能指标上取得了显著的改善.
结论:
- 科拉哈是一个有效的元启发技术,用于解决RDN中复杂的OPS问题.
- 同时整合DG,SC和EVCS为发电系统带来了巨大的好处.
- 拟议的方法为提高RDN的效率和可靠性提供了一个强大的框架.
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