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基于改進河馬優化算法的含分布式電源配電網重構

來源：電工電氣發布時間：2024-11-04 15:04 瀏覽次數：516

基于改進河馬優化算法的含分布式電源配電網重構

楊馳澤，吳韡，王祥，馬凡爍

(湖南工業大學電氣與信息工程學院，湖南株洲 412007)

摘要：為有效解決分布式電源并入配電網的優化重構問題，達到降低系統網絡損耗的目的，構建了以有功網損最小為目標的含分布式電源配電網優化重構模型，并采用改進河馬優化算法進行求解。為防止算法陷入局部最優，引入高斯映射以及改進萊維飛行策略對河馬優化算法進行改進，運用 IEEE 33 節點系統仿真計算，檢驗含分布式電源配電網重構模型求解效率。通過與灰狼優化算法及粒子群優化算法的結果比對，改進河馬優化算法以最少迭代次數求得最優解，能夠有效提升節點電壓，并顯著降低網損。

關鍵詞： 配電網重構；分布式電源；高斯映射；改進萊維飛行策略；改進河馬優化算法；節點電壓；灰狼優化算法；粒子群優化算法

中圖分類號：TM715 ；TM734 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2024)10-0001-07

The Distribution Network Reconstruction with Distribution Generation

Based on Improved Hippo Optimization Algorithm

YANG Chi-ze, WU Wei, WANG Xiang, MA Fan-shuo

（College of Electrical and Information Engineering, Hunan University of Technology, Zhuzhou 412007, China）

Abstract: To effectively solve the problem of optimal reconstruction of distributed generation integrated into distribution networks and achieve the goal of reducing system network losses, an optimal reconstruction model for distribution networks with distributed generation is constructed with the objective of minimizing active power loss, and this model is solved using an improved hippo optimizer algorithm. In order to prevent the algorithm from falling into the local optimum, the Gaussian mapping and the improved Lévy flight strategy were introduced to improve the hippo optimization algorithm, and the IEEE 33-node system simulation calculation was used to test the solution efficiency of the distribution network reconstruction model with distributed generators. By comparing the results of the grey wolf optimization algorithm and the particle swarm optimization algorithm, the improved hippo optimization algorithm obtains the optimal solution with the minimum number of iterations, which can effectively increase the node voltage and significantly reduce the network loss.

Key words: distribution network reconstruction; distributed generation; Gaussian mapping; improved Lévy flight strategy; improved hippo optimization algorithm; node voltage; grey wolf optimization algorithm; particle swarm optimization algorithm

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