基于混沌海鸥优化算法的含光伏发电系统负荷模型参数辨识

作     者：盛四清 关皓闻 雷业涛 张文朝 潘晓杰 邵冲 王逾桐 Sheng Siqing;Guan Haowen;Lei Yetao;Zhang Wenchao;Pan Xiaojie;Shao Chong;Wang Yutong

作者机构：华北电力大学电气与电子工程学院保定071003 北京科东电力控制系统有限责任公司北京100192 国家电网公司华中分部武汉430077 国家电网甘肃省电力公司兰州730000 沈阳工业大学电气工程学院沈阳110870 

出 版 物：《太阳能学报》 (Acta Energiae Solaris Sinica)

年 卷 期：2022年第43卷第7期

页      面：64-72页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 08[工学] 

基　　金：国家重点研发计划(2017YFB0902100)。 

主　　题：光伏发电 负荷模型 参数辨识 海鸥优化算法 

摘      要：针对分布式光伏发电系统广泛接入配电网,导致电力系统潮流计算速度和精度较低的问题,提出一种基于混沌海鸥优化算法的含光伏发电系统负荷模型参数辨识模型。首先,在综合负荷模型的虚拟母线上接入等效光伏发电系统的负荷模型,从而建立配电网广义负荷模型;之后,提出一种将混沌优化与海鸥优化相结合的优化算法,基于该算法完成配电网的等值,并在此基础上进行含光伏发电的综合负荷模型参数辨识。最后,通过仿真表明该文提出的算法,相比于传统的粒子群算法和单一海鸥优化算法,在计算精度和收敛速度等方面具有优越性,并可应用于负荷模型的参数优化。