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| 內容簡介： |
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含分布式电源的配电网多目标优化问题是一类复杂的工程优化问题，其目标空间是一个多维、离散并且不一定为凸的空间，需要有效的多目标优化方法求解，为决策者的决策提供有力支撑。《CAMPSO在含分布式电源的配电网运行优化中的应用》探讨综合自适应多目标粒子群优化算法及其在含分布式电源的配电网多目标优化问题中的应用。《CAMPSO在含分布式电源的配电网运行优化中的应用》第1章为绪论，即工程背景及研究意义和相关研究现状回顾。第2章为综合自适应多目标粒子群优化算法及其性能验证。第3章至第5章为综合自适应多目标粒子群优化算法在含分布式电源的配电网规划与运行多目标优化问题中的应用，包括分布式电源和混合储能的优化配置，以及含分布式电源的配电网无功优化。第6章为基于超效率数据包络分析和动态自适应粒子群优化算法的电动汽车充电站多目标规划。
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| 目錄：
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目录
第1章 绪论1
1.1 工程背景及意义2
1.2 含DG的配电网优化问题4
1.2.1 DG在配电网中的优化配置4
1.2.2 储能系统优化配置6
1.2.3 含DG的配电网络重构、故障恢复和无功优化7
1.2.4 含DG的微电网能量管理9
1.3 配电网多目标优化问题10
1.4 配电网多目标优化问题的传统解法11
1.5 启发式智能多目标优化方法12
第2章 综合自适应多目标粒子群优化算法15
2.1 引言16
2.2 多目标优化算法问题概述16
2.2.1 多目标优化算法设计原则16
2.2.2 多目标粒子群优化算法问题概述18
2.3 PSO算法开拓与探索能力提升策略19
2.3.1 惯性权重和加速因子的动态变化19
2.3.2 随机黑洞机制20
2.4 领导粒子动态选择及保持种群多样性策略22
2.4.1 基于细菌群体感应机理的扰动机制22
2.4.2 领导粒子的动态选择23
2.5 提高Pareto解的多样性和均匀分布性策略24
2.5.1 NSGA-II拥挤距离排序24
2.5.2 逐步淘汰策略26
2.5.3 下一次迭代粒子的选择28
2.6 CAMPSO算法流程29
2.7 CAMPSO算法性能验证及分析31
2.7.1 三种主要策略的有效性验证33
2.7.2 CAMPSO算法性能综合评价36
2.8 本章小结39
第3章 分布式电源在配电网中的多目标优化配置41
3.1 引言42
3.2 多目标优化配置数学模型44
3.2.1 目标函数44
3.2.2 约束条件46
3.2.3 变量及其表达式47
3.3 偏好策略48
3.3.1 偏好多目标优化48
3.3.2 电压偏好策略和供电可靠性偏好策略51
3.4 基于CAMPSO算法的DG多目标优化配置求解52
3.5 DG多目标优化配置仿真及其分析54
3.5.1 **组仿真实验54
3.5.2 第二组仿真实验60
3.5.3 第三组仿真实验：偏好策略研究62
3.6 本章小结64
第4章 混合储能多目标优化配置67
4.1 引言68
4.2 HESS多目标优化配置模型70
4.2.1 HESS数学模型70
4.2.2 风电输出功率平滑效果评估指标71
4.2.3 HESS多目标优化配置数学模型71
4.3 HESS储能设备参考功率计算及功率分配策略72
4.4 基于CAMPSO算法的HESS多目标优化配置求解74
4.4.1 求解变量的离散化处理74
4.4.2 求解流程74
4.5 仿真与分析76
4.6 本章小结79
第5章 含分布式电源的配电网多目标无功优化策略81
5.1 引言82
5.2 含DG的配电网多目标无功优化数学模型83
5.2.1 目标函数83
5.2.2 约束条件及决策变量表述84
5.2.3 无功优化中的电压偏好85
5.3 基于CAMPSO算法的多目标无功优化问题求解86
5.3.1 离散变量的离散化86
5.3.2 状态变量越限及潮流计算不收敛惩罚86
5.3.3 含DG的配电网多目标无功优化求解流程87
5.4 含DG的配电网多目标无功优化算例及其分析89
5.4.1 考虑不同目标时的无功优化89
5.4.2 分析与讨论93
5.5 本章小结94
第6章 基于DEA和DAPSO算法的电动汽车充电站多目标规划95
6.1 引言96
6.2 满足充电可靠性的候选站址确定方法96
6.2.1 OD分析97
6.2.2 充电可靠性99
6.3 选址定容规划模型100
6.3.1 经济性指标100
6.3.2 系统电压稳定性指标101
6.3.3 充电服务质量指标101
6.3.4 充电排队时间102
6.3.5 多目标模型转化为单目标模型102
6.3.6 约束条件103
6.4 DAPSO算法及其算例分析104
6.4.1 DAPSO算法104
6.4.2 算例分析107
6.5 本章小结113
参考文献115
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