基于海象优化算法的大型不平衡配电网多类型分布式发电机组最优渗透新方法

为解决不平衡配电网(PDN)中分布式发电(DG)集成导致的功率损耗和电压稳定性问题，研究人员提出了一种基于海象优化算法(WO)的新型方法，用于优化DG的位置、容量和功率因数。研究采用IEEE 123总线系统作为测试案例，通过OpenDSS和MATLAB联合仿真平台，实现了70.48%-84.72%的功率损耗降低和18.44%-32.15%的电压偏差改善。该方法显著优于现有优化算法，为不平衡配电网的DG集成提供了可靠工具。

　　

随着全球电力需求的增长和电力市场自由化的发展，配电网面临着负荷增加带来的技术挑战，包括电流值过高、功率损耗过大、电压跌落和电压质量下降等问题。分布式发电(DG)作为替代传统化石燃料电厂的重要选择，近年来在配电网中得到了广泛应用。然而，DG的不当配置可能导致反向功率流动，反而恶化配电网的技术性能。特别是，实际配电网本质上多为三相不平衡系统，这给DG的优化配置带来了更大挑战。

目前大多数研究集中在平衡网络中优化DG配置，忽视了不平衡三相系统的复杂性。此外，现有方法通常只考虑单一类型DG，且多针对小规模配电网，缺乏对大规模不平衡系统的研究。传统优化算法还存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。针对这些研究空白，Mohamed Khamies等人在《Engineering Science and Technology, an International Journal》发表的研究提出了一种基于海象优化算法(Walrus Optimizer, WO)的新方法，用于优化不平衡配电网中多类型DG的配置。

研究人员采用MATLAB-OpenDSS联合仿真平台，将WO算法与四种现有优化算法(SOA、GTO、OOA和EO)进行对比。研究以IEEE 123总线不平衡配电网为测试系统，考虑了三种DG类型：仅提供有功功率的I型DG、仅提供无功功率的II型DG，以及同时提供有功和无功功率的III型DG。通过建立包含电压、电流、电压调节器分接头位置等多重约束的优化模型，以最小化网络总有功损耗为目标函数。

在技术方法方面，研究主要采用了几种关键技术：1) 基于OpenDSS的不平衡配电网建模与仿真；2) MATLAB实现的WO优化算法；3) 通过ActiveX COM接口实现的MATLAB-OpenDSS联合仿真；4) 三相不平衡潮流计算；5) 多目标优化框架。这些技术的结合确保了研究的准确性和实用性。

研究结果显示，在I型DG配置场景中，WO算法实现了67.34%-78.01%的功率损耗降低。最优配置方案包括在67号总线安装2400 kW DG，使功率损耗从95.97671 kW降至31.3438 kW。在II型DG(电容器组)配置中，WO算法实现了5.53%-7.68%的功率损耗降低，最佳方案是在18号总线安装982.8191 kVar电容器。对于III型DG，WO表现最为突出，实现了70.48%-84.72%的功率损耗降低，最优配置为在67号总线安装2408.004 kW、功率因数0.9776的DG。

研究还发现，WO算法在电压改善方面同样表现优异。在I型DG配置中，电压偏差改善了15.89%-16.81%；II型DG配置改善了7.13%-14.39%；III型DG配置则实现了18.44%-32.15%的电压偏差改善。这些结果均显著优于对比算法。统计分析的Kruskal-Wallis、Friedman ANOVA和ANOVA测试结果(p<0.05)进一步验证了WO算法的优越性。

在计算效率方面，WO算法展现出明显优势。对于I型、II型和III型DG的优化问题，WO分别仅需25.71秒、66.66秒和320.89秒，远快于其他算法。这种高效率使其特别适合大规模不平衡配电网的实时优化。

这项研究的重要意义在于：首先，提出的WO算法有效解决了传统方法在收敛速度和局部最优规避方面的局限性；其次，建立的MATLAB-OpenDSS联合仿真平台为不平衡电网研究提供了高效工具；第三，研究全面考虑了多种DG类型，更符合实际应用需求；最后，研究成果为电力公司优化DG配置提供了可靠方法，有助于提高电网效率和稳定性。

Mohamed Khamies等人的工作为不平衡配电网中的DG优化配置提供了创新解决方案。未来研究可以进一步考虑不同类型DG的详细模型、经济性分析，以及更复杂的运行场景，以提升方法的实用性和普适性。该研究为智能配电网的规划和运行提供了重要参考，对推动可再生能源的高效集成具有积极意义。