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基于改进河马优化算法的含分布式电源配电网重构

来源：电工电气发布时间：2024-11-04 15:04 浏览次数：345

基于改进河马优化算法的含分布式电源配电网重构

杨驰泽，吴韡，王祥，马凡烁

(湖南工业大学电气与信息工程学院，湖南株洲 412007)

摘要：为有效解决分布式电源并入配电网的优化重构问题，达到降低系统网络损耗的目的，构建了以有功网损最小为目标的含分布式电源配电网优化重构模型，并采用改进河马优化算法进行求解。为防止算法陷入局部最优，引入高斯映射以及改进莱维飞行策略对河马优化算法进行改进，运用 IEEE 33 节点系统仿真计算，检验含分布式电源配电网重构模型求解效率。通过与灰狼优化算法及粒子群优化算法的结果比对，改进河马优化算法以最少迭代次数求得最优解，能够有效提升节点电压，并显著降低网损。

关键词： 配电网重构；分布式电源；高斯映射；改进莱维飞行策略；改进河马优化算法；节点电压；灰狼优化算法；粒子群优化算法

中图分类号：TM715 ；TM734 文献标识码：A 文章编号：1007-3175(2024)10-0001-07

The Distribution Network Reconstruction with Distribution Generation

Based on Improved Hippo Optimization Algorithm

YANG Chi-ze, WU Wei, WANG Xiang, MA Fan-shuo

（College of Electrical and Information Engineering, Hunan University of Technology, Zhuzhou 412007, China）

Abstract: To effectively solve the problem of optimal reconstruction of distributed generation integrated into distribution networks and achieve the goal of reducing system network losses, an optimal reconstruction model for distribution networks with distributed generation is constructed with the objective of minimizing active power loss, and this model is solved using an improved hippo optimizer algorithm. In order to prevent the algorithm from falling into the local optimum, the Gaussian mapping and the improved Lévy flight strategy were introduced to improve the hippo optimization algorithm, and the IEEE 33-node system simulation calculation was used to test the solution efficiency of the distribution network reconstruction model with distributed generators. By comparing the results of the grey wolf optimization algorithm and the particle swarm optimization algorithm, the improved hippo optimization algorithm obtains the optimal solution with the minimum number of iterations, which can effectively increase the node voltage and significantly reduce the network loss.

Key words: distribution network reconstruction; distributed generation; Gaussian mapping; improved Lévy flight strategy; improved hippo optimization algorithm; node voltage; grey wolf optimization algorithm; particle swarm optimization algorithm

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