基于改进云自适应粒子群的多DG配电网EV充电站优化配置

摘要

考虑到分布式电源（distributed generator,DG）并入配电网的未来前景,提出了电动汽车（electric vehicle,EV）充电站的模糊服务半径新概念,建立了一种计及环境代价、交通流量、电能质量和建设成本等综合因素的EV充电站选址定容的新模型,在满足多目标约束条件下求取年均利润最优。提出了一种改进的云自适应粒子群算法（ICAPSO）,使其更适用于大数据EV充电站优化模型的寻优迭代求解。将多个DG并入IEEE123节点配电网拓扑,用MATLAB仿真进行了算法对比,验证了所提优化模型和算法在多DG并网情景下的可行性和有效性,且算法具有较好的全局寻优能力和防早熟收敛特性。