基于多种策略改进灰狼优化算法的分布式电源优化配置

陈天宇; 李升

doi:10.19929/j.cnki.nmgdljs.2025.0050

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基于多种策略改进灰狼优化算法的分布式电源优化配置

源网荷储新型配电网协同规划及关键技术 | 更新时间：2026-02-12

- 基于多种策略改进灰狼优化算法的分布式电源优化配置
- 基于多种策略改进灰狼优化算法的分布式电源优化配置
- 内蒙古电力技术 2025年第4期页码：68-75
- 作者机构：
  
  南京工程学院电力工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  江苏省级产教融合型品牌专业建设项目“智能电网信息工程”（苏教办高函[2023]16号）;南京工程学院研究生创新训练计划项目“基于改进算法的配电网电压稳定分析控制”（TB202417048）
- DOI：10.19929/j.cnki.nmgdljs.2025.0050
  中图分类号： TM73;TP18
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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陈天宇, 李升. 基于多种策略改进灰狼优化算法的分布式电源优化配置[J]. 内蒙古电力技术, 2025,(4):68-75.

陈天宇, 李升. 基于多种策略改进灰狼优化算法的分布式电源优化配置[J]. 2025, (4): 68-75.
陈天宇, 李升. 基于多种策略改进灰狼优化算法的分布式电源优化配置[J]. 内蒙古电力技术, 2025,(4):68-75. DOI： 10.19929/j.cnki.nmgdljs.2025.0050.

陈天宇, 李升. 基于多种策略改进灰狼优化算法的分布式电源优化配置[J]. 2025, (4): 68-75. DOI： 10.19929/j.cnki.nmgdljs.2025.0050.

摘要

分布式电源多点、大规模接入电网改变了电网结构，同时也使其运行方式发生改变，不恰当的分布式电源选址定容会使配电网的电压质量下降，出现反向潮流等问题。针对该问题，建立以综合成本、有功网损和新型线路电压稳定指标值最小为目标的分布式电源优化配置模型，并采用佳点集、非线性余弦收敛因子和分布估计策略对传统灰狼优化算法进行相关改进，结合IEEE 33节点配电网进行算例分析，发现分布式电源并网后配电网运行成本降低、系统网损显著减少、电网电压稳定性有所改善，验证了改进灰狼优化算法（Improved Grey Wolf Optimization

IGWO）比传统灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization

GWO）及其他优化算法在选址定容方面更具优势。

Abstract

The large-scale integration of distributed power sources at multiple points into the power grid is fundamentally changing the structure and operational characteristics of the grid. Improper site selection and capacity determination of distributed power sources can lead to a degradation in voltage quality and the occurrence of phenomena such as reverse power flow. To address the issue

a distributed power generation optimization configuration model is established with the goal of minimizing comprehensive costs

active power network losses

and the values of novel line voltage stability index. The traditional grey wolf optimization(GWO) algorithm is improved through best point set

nonlinear cosine convergence factor

and distribution estimation strategies. Case studies are conducted using the IEEE 33-node distribution network

revealing that the integration of distributed generation leads to reduce operation costs

significant reductions in line losses

and improvements in grid voltage stability. Thus

the case studies validate that the improved grey wolf optimization(IGWO) algorithm

compared to the traditional GWO algorithm and other optimization algorithms

demonstrates superior advantages in site selection and capacity determination for distributed generations.

关键词

Keywords

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