基于THCSO算法的大规模分布式光伏系统配置方法OA

为解决大规模分布式光伏(distributed photovoltaic,DPV)系统中选址不合理与容量分配不当所引发的效率低下及成本增高等问题,依托双层混合约束优化算法(two-level hybrid constraint-based optimization,THCSO)构建综合选址与容量确定的优化模型。该模型以最小化投资成本和配电网损耗为双重优化目标,旨在实现资源的最优配置。为高效求解这一复杂模型,设计双层迭代竞争粒子群优化算法,该算法通过双层迭代与竞争机制,可有效提升搜索效率与解的质量。与经典竞争群优化算法(competitive swarm optimizer,CSO)、其改进版本(learning CSO,LCSO)以及遗传算法(genetic algorithm,GA)等传统算法相比,THCSO算法在收敛速度与优化精度上均表现出显著提升。仿真结果表明,改进算法的收敛速度和优化精度显著提升,同时有效改善了电压分布,降低了性能欠佳节点的损耗。研究表明,此算法为DPV系统的科学选址与合理容量分配提供了有力支持,对提升系统整体性能、推动可再生能源高效利用具有重要意义。