基于AFCPOA算法的光伏-风能混合分布式发电系统在配电网中的电压稳定与损耗优化研究

为解决动态负荷下可再生能源分布式发电(RDG)并网导致的电压失稳和功率损耗问题，研究人员提出自适应模糊校园安置优化算法(AFCPOA)，通过IEEE 33节点系统验证表明：该算法使总损耗降低42.6%，电压稳定性提升5.3%，性能优于GA-Jaya等传统算法9-18%，为含高比例新能源的配电网优化提供了新思路。

　　

随着全球能源转型加速，光伏(PV)和风能等可再生能源分布式发电(DG)在配电网中的渗透率持续攀升。然而，这类电源的间歇性特性与动态负荷的时空变化，导致传统径向配电网(RDN)面临电压波动加剧、功率损耗激增等严峻挑战。尤其在季节性负荷差异显著的地区，如何实现多类型DG的协同优化调度，成为制约新能源消纳的关键瓶颈。

针对这一难题，国内研究人员在《Next Energy》发表研究，提出创新性的自适应模糊校园安置优化算法(Adaptive Fuzzy Campus Placement-based Optimization Algorithm, AFCPOA)。该研究通过构建网络拓扑基潮流计算(NTLF)模型，结合模糊逻辑与群体智能优化技术，首次实现了含PV、风能及混合系统的动态最优调度。结果表明，AFCPOA在IEEE 33节点测试系统中展现出显著优势，为解决高比例可再生能源接入导致的系统稳定性问题提供了重要技术路径。

研究团队采用三项关键技术方法：首先建立基于图论的NTLF模型，通过负载超越矩阵(LB)、路径阻抗矩阵(PI)等创新矩阵运算替代传统复杂潮流计算；其次设计AFCPOA算法，模拟校园招聘的精英选拔机制，引入模糊逻辑动态调整参数；最后构建包含4种季节(夏季、季风季、秋季、冬季)的52周动态负荷场景，验证算法在真实环境下的适应性。

高效网络拓扑基潮流求解方法
通过定义负载超越矩阵LB_(M,K-1)和路径阻抗矩阵PI_(S,M)等特殊矩阵，建立适用于径向网络的迭代求解框架。该方法避免雅可比矩阵求逆，计算效率提升30%，为后续优化提供快速准确的潮流基础。

问题建模与约束处理
以最小化总损耗和电压偏差为目标函数(式5)，设置等式约束包括节点功率平衡方程(式6-7)，不等式约束涵盖电压幅值0.95-1.05 p.u.(式8)、线路电流限值(式9)以及DG出力限制(式10-11)。通过权重系数W₁、W₂实现多目标协调优化。

AFCPOA算法设计
算法创新性地将学生校园应聘过程抽象为优化问题：初始化阶段生成候选解(式12)，笔试环节对应适应度评估(式13-15)，面试环节模拟精英选拔(式16-18)，最终通过加权总分(式19)和 probation 训练机制(式20-22)实现种群进化。模糊逻辑的引入使算法在季节性负荷突变时保持稳定收敛。

季节性动态调度验证
夏季测试显示AFCPOA使峰值损耗从0.1488 MW降至0.0895 MW(表2)，电压偏差改善40.2%(表1)；季风季算法利用风电优势，在低光照周(14-26周)仍保持损耗降低35.7%；冬季工况下，算法通过协调PV与风电互补，使最差电压节点幅值从0.95 p.u.提升至0.98 p.u.(图14)。全年综合性能较优传统算法提升9-18%。

该研究证实AFCPOA能有效应对可再生能源与负荷的双重不确定性。其创新点在于：将模糊逻辑的适应性与传统群体智能优化结合，通过校园招聘隐喻构建新型搜索机制；建立的NTLF方法为含DG的径向网络提供了高效分析工具。研究不仅为智能配电网优化提供了新算法，其季节性动态调度策略更为高比例可再生能源并网提供了重要技术参考。未来可进一步探索算法在含储能系统、交直流混合配电网等复杂场景的扩展应用。