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Evolutionary computation based wind energy integrated multi-objective optimal reactive power dispatch and economic load dispatch problem
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AI
DOI：10.1016/j.compeleceng.2025.110587.png)
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摘要
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本研究探讨了输电网络中的功率损耗和电压波动，将其与经济负荷分配问题（ELD）相结合，创建了一个新的多目标优化框架，旨在最小化这些问题同时降低发电成本。多目标函数结合了三个目标：最小化与ELD相关的发电成本、功率损耗以及与最优无功功率分配（ORPD）相关的总电压偏差（TVD）。该框架还包括一个最优位置布置的可再生能源（RES），以评估其对系统以及多目标（MO）-ELD-ORPD问题的特定目标的影响。考虑了风能的波动性，最优风能输出通过Weibull分布函数（WPDF）确定。分析针对IEEE 30节点系统使用JAYA算法进行，而基于模糊的帕累托最优方法识别最佳解决方案。此外，还考察了较大的IEEE 118节点系统的特殊情况，考虑了来自光伏（PV）和风能源的不确定功率贡献，采用基于印度斯里那加的实时RES模型。JAYA算法成功为MO-ELD-ORPD提供了最优解，与其它评估算法相比，显著降低了发电成本、功率损耗和TVD。在IEEE 30节点系统中，采用高估的风能输出导致发电成本、功率损耗和TVD分别下降了约4.97%、23.7%和31.38%。此外，在IEEE 118节点系统中纳入光伏和风能显著改善了所提出案例研究的结果，与无RES的场景相比，从而验证了该方法的有效性。
Keyword:
multi-objective optimization
economic load dispatch
optimal reactive power dispatch
renewable energy sources
voltage deviation
power loss
JAYA algorithm
fuzzy Pareto optimality
期刊
C
IF:
4.9
论文数:
6.7K
被引数:
1.3W
机构
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