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Enhancing Distribution Network Resilience Using Genetic Algorithms
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AI
DOI：10.3390/electronics14214324.png)
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摘要
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确保现代配电网络在分布式能源资源（DERs）存在下的韧性和效率日益关键。本研究提出了一种基于遗传算法（GA）的多目标优化框架，以改善电压曲线、最小化有功功率损耗并增强放射状配电网络的韧性。采用一个简化的6节点放射状测试系统作为概念验证案例研究，其中DERs位于节点2、3和4。GA在运行和热约束条件下优化控制变量，包括DER设定点和网络重构。优化采用加权目标函数，结合电压曲线改善、损耗最小化以及韧性惩罚项，该惩罚项考虑了DER故障期间节点电压崩溃和支路过载。仿真结果表明，GA显著提升了网络性能：最低节点电压从0.92 pu升至0.97 pu，而总有功功率损耗降低了46%（从55.3 kW降至29.7 kW）。此外，在DER停运事件中，优化配置可保持100%的负荷供应，相比之下基线案例为89%。这些发现证实，GA是提高高DER渗透率下配电网络运行和韧性的有效且实用工具。未来工作将扩展该方法至更大的IEEE基准系统和时间序列场景。
AI总结
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期刊
IF:
2.6
论文数:
1.0W
被引数:
4.7W
机构
引用论文
Influence of extreme weather and climate change on the resilience of power systems: Impacts and possible mitigation strategies极端天气和气候变化对电力系统恢复能力的影响: 影响和可能的缓解策略OAAI
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