基于模糊随机负荷建模与改进粒子群算法的分布式发电与电容器组多目标优化配置研究

为解决配电网中分布式发电（DG）和电容器组（CB）的优化配置问题，研究人员开展了一项结合模糊随机负荷建模和改进粒子群算法（IPSO）的多目标优化研究。该研究通过最小化总有功功率损耗（TAPL）、电压偏差（VD）和最大化电压稳定指数（VSI），同时考虑经济与环境效益，得出了DG和CB的最佳安装位置与容量配置方案。结果表明，该方法显著提升了配电网的运行效率、稳定性和可持续性，为可再生能源的高效集成提供了重要技术支撑。

　　

随着全球能源转型的加速，分布式发电（DG）技术已成为提升电力系统灵活性和可持续性的关键手段。然而，DG的大规模接入给配电网带来了诸多挑战，包括电压波动、功率损耗增加和稳定性下降等问题。此外，负荷需求的不确定性（如自然随机性和数据不精确性）进一步增加了系统规划的复杂性。传统优化方法往往难以同时兼顾技术、经济与环境目标，导致DG和电容器组（CB）的配置方案缺乏综合效益。为此，研究人员在《Renewable Energy Focus》发表论文，提出了一种融合模糊随机负荷建模与改进粒子群算法（IPSO）的多目标优化框架，旨在实现DG和CB的高效协同配置。

本研究主要采用以下关键技术方法：

1. 1.
   模糊随机负荷建模：结合正态分布随机数和三角模糊数（TFN）处理负荷不确定性，涵盖乐观、最可能和悲观场景。
2. 2.
   改进粒子群算法（IPSO）：通过动态惯性权重和自适应学习因子提升搜索效率，用于求解DG和CB的位置、容量与功率因数。
3. 3.
   多目标加权求和法：集成总有功功率损耗（TAPL）、电压偏差（VD）和电压稳定指数（VSI）的模糊化指标，并采用熵权-CILOS（IDOCRIW）方法确定客观权重。
4. 4.
   经济与环境效益评估：通过年货币储蓄、净现值（NPV）和温室气体（GHG）减排量化方案可行性。数据源自南非实际配电网（含住宅、商业和工业混合负荷）。

负荷不确定性建模

研究人员通过生成正态分布随机数并转换为三角模糊数（TFN），构建了考虑电压依赖特性的模糊负荷模型。该模型涵盖了 residential（居民）、commercial（商业）和 industrial（工业）负荷的权重分配（如50%居民、30%商业和20%工业），有效捕获了负荷的自然随机性与数据不精确性。

多目标优化 formulation

研究以最小化TAPL、VD和最大化VSI为核心技术目标，并引入经济（NPV）与环境（GHG减排）指标。通过加权求和法将多目标转化为单目标问题，其中权重由IDOCRIW方法动态确定，确保了决策的科学性与适应性。

改进粒子群算法（IPSO）应用

IPSO通过动态调整惯性权重（ω_new）和学习因子（C_new1, C_new2），增强了全局探索与局部开发能力。算法在处理高维决策变量（如DG位置、容量和CB配置）时表现出色，显著提升了收敛速度与解的质量。

结果分析与验证

仿真结果表明：

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  技术性能提升：DG与CB的协同配置使TAPL降低达28.5%，VD改善35.2%，VSI提高22.7%，系统电压稳定性显著增强。
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  经济与环境效益：方案年均节约成本达15.3万美元，NPV为正值，且CO₂、SO₂和NO_x排放分别减少24.8%、18.3%和16.5%。
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  鲁棒性验证：模糊随机模型在不同负荷场景下均保持稳定性能，验证了方法对不确定性的适应能力。

结论与意义

本研究通过集成模糊随机理论与多目标优化算法，解决了DG与CB配置中的技术-经济-环境协同难题。提出的IPSO框架不仅高效可靠，还为高比例可再生能源配电网的规划提供了实践指导。成果对推动能源低碳转型、提升电网智能水平具有重要参考价值，尤其适用于负荷特性复杂的发展中国家电网。