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马丹·莫汉·马拉维雅理工大学最新研究:考虑电动汽车充电站的网络重构分布式发电和配电静态补偿器优化配置的混合优化方法

论论资讯 | 2023-01-01 3热度

Electric Power Components and Systems

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A Novel Hybrid Optimization Approach for Optimal Allocation of Distributed Generation and Distribution Static Compensator with Network Reconfiguration in Consideration of Electric Vehicle Charging Station

Pratap A.; Tiwari P.; Maurya R.; Singh B.

Published:2023-01-01
DOI:10.1080/15325008.2023.2196673

研究背景

随着电动汽车行业的可持续发展,电动汽车充电站的基础设施建设变得至关重要。但是,充电站的安装可能会对配电系统的性能产生负面影响。因此,如何在保证电动汽车充电站正常运行的前提下,优化分布式发电和配电静态补偿器的最优配置,以提高配电网的电压稳定性是当前研究领域存在的问题。

研究内容

本文提出了一种新型混合优化方法,以解决充电站的最优配置问题。该方法综合考虑了分布式发电和配电静态补偿器的投资成本、电压偏差和实际功率损失等因素,同时通过重新配置网络来提高配电网的电压稳定性。作者提出了一种名为HAVOPS的算法,该算法结合了非洲秃鹰优化和模式搜索的优点,可以有效地解决这个问题。作者还在33个节点和136个节点的系统中,进行了5种不同的分布式发电和配电静态补偿器配置的情况下,对充电站的影响进行了研究。并将HAVOPS算法与非洲秃鹰优化算法、海洋掠食者算法、灰狼优化器、人工大猩猩部队优化器和遗传算法进行了比较。实验结果表明,HAVOPS算法在产生解决方案的优点方面优于其他方法。

研究意义

本文提出的混合优化方法,可以为电动汽车充电站的最优配置问题提供一种新的解决方案。同时,该方法可以帮助优化分布式发电和配电静态补偿器的最优配置,以提高配电网的电压稳定性。这对于电动汽车行业的可持续发展具有重要意义。此外,HAVOPS算法的提出,也为解决其他优化问题提供了一种新的思路。

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