EN基于外罚函数法与改进鲸鱼优化算法的配电网承载电动汽车可开放容量评估方法
An Evaluation Method for Hosting Capacity of Electric Vehicles in Distribution Networks Based on External Penalty Function Method and Improved Whale Optimization Algorithm
- 智慧电力 2026年54卷第3期 页码：48-55
- 作者机构：
1. 1.重庆大学 输变电装备技术全国重点实验室,重庆,401331
2. 现代智慧配电网技术研发和应用实验室（国网重庆市电力公司市南供电分公司）， ）,重庆,400060
- 作者简介：
- 基金信息：
DOI：10.20204/j.sp.2026.03006
中图分类号：-
纸质出版：2026
- 稿件说明：
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尹 栋,王 建,陈特炜,石钧珲,杜圣吉,欧阳金鑫.基于外罚函数法与改进鲸鱼优化算法的配电网承载电动汽车可开放容量评估方法[J].智慧电力,2026,54(3):48-55.
doi:10.20204/j.sp.2026.03006
尹 栋,王 建,陈特炜,石钧珲,杜圣吉,欧阳金鑫.基于外罚函数法与改进鲸鱼优化算法的配电网承载电动汽车可开放容量评估方法[J].智慧电力,2026,54(3):48-55. DOI： 10.20204/j.sp.2026.03006.
doi:10.20204/j.sp.2026.03006 DOI：
摘要
为应对电动汽车（EV）与分布式电源（DG）大规模接入对配电网运行造成的承载压力，提出一种基于外罚函数法与改进鲸鱼优化算法（IWOA）的配电网电动汽车可开放容量评估方法。首先，综合考虑潮流平衡、节点电压、线路电流等多重约束，以最大化系统可接纳电动汽车的总充电功率为目标，建立配电网承载电动汽车可开放容量的精细化模型。其次，通过外罚函数法，结合潮流计算模块，将模型中非线性约束问题转化为无约束优化问题进行求解。进而，在传统鲸鱼优化算法（WOA）基础上引入非线性收敛因子与动态自适应权重机制，有效提升算法的全局搜索与收敛稳定性。最后，在改进的IEEE 33节点配电网系统中进行算例验证。结果表明，所提方法能够有效评估含DG的配电网EV可开放容量，在求解精度与收敛性能上均优于WOA、遗传算法（GA）及灰狼优化算法（GWO），可为充电基础设施规划提供可靠的决策依据。
Abstract
To address the hosting pressure on distribution network operation caused by the large-scale integration of electric vehicles （EVs） and distributed generations （DGs）
an evaluation method for the hosting capacity of electric vehicles in distribution networks based on the external penalty function method and the improved whale optimization algorithm （IWOA） is proposed. Firstly
a refined model for the available hosting capacity of EVs in the distribution network is established
aiming to maximize the total charging power that the system can accommodate
while comprehensively considering multiple constraints such as power flow balance
node voltage
and line current. Secondly
by employing the external penalty function method combined with a power flow calculation module
the nonlinear constraint problem in the model is transformed into an unconstrained optimization problem for solution. Furthermore
a nonlinear convergence factor and a dynamic adaptive weight mechanism are introduced into the traditional whale optimization algorithm （WOA） to effectively enhance the algorithm's global search capability and convergence stability. Finally
a case study is conducted on a modified IEEE 33-node distribution system. The results demonstrate that the proposed method can effectively evaluate the hosting capacity of electric vehicles in distribution networks with DG. In terms of solution accuracy and convergence performance
it outperforms the traditional WOA
genetic algorithm
and grey wolf optimization algorithm
providing reliable decision-making support for charging infrastructure planning.
关键词
Keywords
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