一个修改的加权平均算法,用于最佳的反应功率调度,考虑到不确定的负载和可再生电力
Sulaiman Z Almutairi1, Mohamed Ebeed2, Ahmed T Hachemi3
1Department of Electrical Engineering, College of Engineering, Prince Sattam Bin Abdulaziz University, Al Kharj, 16278, Saudi Arabia. s.almutairi@psau.edu.sa.
一个新的修改后加权平均算法 (MWAA) 有效地解决了最佳反应功率调度 (ORPD) 和随机ORPD (SORPD) 问题. 它通过优化可再生能源集成的反应电源流量来提高电力系统性能.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 电力系统优化 电力系统优化
- 计算智能是一种计算智能.
背景情况:
- 最佳反应功率调度 (ORPD) 对于现代电力系统的效率至关重要.
- 整合光伏 (PV) 和风力轮机 (WTs) 等可再生能源引入了不确定性.
- 随机ORPD (SORPD) 解决了这些不确定性,以保持系统的稳定性和性能.
研究的目的:
- 为解决ORPD和SORPD提出一个修改的加权平均算法 (MWAA).
- 将MWAA应用于30总线IEEE系统,考虑PV和WT集成.
- 为了最大限度地减少SORPD中预期的总功率损失 (TEPL) 和预期的总电压偏差 (TEVD).
主要方法:
- 开发了MWAA,结合了健身距离平衡 (FDB),维布尔飞行和准对立式学习 (QOBL).
- 在负载需求和可再生能源发电中的模拟不确定性使用正常/逻辑正常和韦布尔概率密度函数 (PDF).
- 在标准基准函数和CEC-2019测试套件上验证了MWAA性能.
主要成果:
- MWAA展示了强大的和具有竞争力的优化能力.
- 该算法有效地解决了30总线IEEE系统上的ORPD和SORPD问题.
- 对比分析显示,在准确性和收性方面,比现有最先进的方法表现优越.
结论:
- 拟议的MWAA是一种高度有效的技术,用于在不确定性条件下实现最佳反应功率调度.
- MWAA成功地整合了可再生能源,同时最大限度地减少了功耗损失和电压偏差.
- 该算法为提高现代动力系统的性能和可靠性提供了重大进步.
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