Renewable Energy Collection Grid Planning Based on Multi-Objective Particle Swarm Algorithm

LIU Chaonan; HUANG Yong; ZHAO Chengyong

doi:10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2026.01.011

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Renewable Energy Collection Grid Planning Based on Multi-Objective Particle Swarm Algorithm

Topology Optimization and Protection Strategy for Renewable Energy Transmission Systems | 更新时间：2026-02-24

- Renewable Energy Collection Grid Planning Based on Multi-Objective Particle Swarm Algorithm
- Southern Power System Technology Vol. 20, Issue 1, Pages: 108-118(2026)
- 作者机构：
  
  1.华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室，北京 102206
  2.国家电网有限公司特高压事业部，北京 100031
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  the National Key Research and Development Program of China(2023YFB2405900)
- DOI：10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2026.01.011
  CLC： TM715
- Received：27 March 2025，
  
  Online First：27 August 2025，
  
  Published：20 January 2026
- 稿件说明：
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刘超男,黄勇,赵成勇.基于多目标粒子群算法的新能源汇集网架规划[J].南方电网技术,2026,20(01):108-118.

LIU Chaonan,HUANG Yong,ZHAO Chengyong.Renewable Energy Collection Grid Planning Based on Multi-Objective Particle Swarm Algorithm[J].Southern Power System Technology,2026,20(01):108-118.
刘超男,黄勇,赵成勇.基于多目标粒子群算法的新能源汇集网架规划[J].南方电网技术,2026,20(01):108-118. DOI： 10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2026.01.011.

LIU Chaonan,HUANG Yong,ZHAO Chengyong.Renewable Energy Collection Grid Planning Based on Multi-Objective Particle Swarm Algorithm[J].Southern Power System Technology,2026,20(01):108-118. DOI： 10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2026.01.011.

摘要

沙戈荒大规模新能源基地交流汇集网架面临无常规电源支撑、无交流主网联络的问题，基于构网控制的换流站集中送出可为交流汇集网架提供电压支撑，通过构网换流站的优化选址可最大化提高交流网架电压强度。对此，提出了一种构网柔直提供电压支撑的新能源汇集网架电压强度评估方法，并提出采用多目标粒子群算法（multi-objective particle swarm optimization，MOPSO）实现上述场景中构网换流站优化选址，提升新能源汇集网架整体电压强度。首先，根据设备之间的电气距离与设备并网后引起的电压波动，推导出由构网型换流站提供电压支撑的新能源辐射型交流汇集网架的电压强度的评估方法。然后，将所提网架强度评估方法用于多目标粒子群算法，构建构网型换流站的优化选址算法模型，进行新能源交流汇集网架规划。最后，通过算例验证了所提网架电压强度评估方法的准确性，以及构网换流站优化选址对网架整体电压强度提升的合理性。

Abstract

Large-scale renewable energy bases in deserts

Gobi areas

and wastelands face challenges in their AC collection grid frameworks

such as lacking conventional power source support and AC main grid connections. Grid-forming converter stations configured for centralized power delivery can provide voltage support to the AC collection grid. Optimizing the placement of these grid-forming converter stations can maximize the voltage strength of the AC grid. To address this

this paper proposes a voltage strength evaluation method for renewable energy collection grids supported by grid-forming voltage-sourced converters （VSCs）. Furthermore

it introduces a multi-objective particle swarm optimization （MOPSO） algorithm to optimize the placement of grid-forming converter stations in such scenarios

thereby enhancing the overall voltage strength of the renewable energy collection grid. Firstly

based on the electrical distance between devices and the voltage fluctuations caused by their grid integration

a voltage strength evaluation method is derived for radial AC collection grids supported by grid-forming converter stations. Secondly

the proposed grid strength evaluation method is integrated into the MOPSO algorithm to construct an optimization model for the placement of grid-forming converter stations

facilitating the planning of renewable energy AC collection grids. Finally

case studies verify the accuracy of the proposed grid voltage strength evaluation method and demonstrate the rationality of optimizing converter station placement for improving overall grid voltage strength.

关键词

Keywords

references

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