TY -的A2 -杨,Miin-Shen盟——Hantash Neda AU -哈提卜,温和的非盟- Khammash马赫PY - 2020 DA - 2020/09/03 TI -一种改进的粒子群优化算法forOptimal分配径向电力系统分布式发电单元的SP - 8824988六世- 2020 AB -本文提出了一种改进的粒子群优化方法(PSO)，用于优化电力系统中DG单元的大小和布置，以改善系统电压分布，降低系统有功损耗。本研究以IEEE 34配电母线系统为例进行研究。为了提高粒子群算法的性能，提出了一种新的权重惯性方程。这是通过控制影响算法中粒子更新速度的惯性权值来实现的。针对改造后的电力系统和改进的粒子群算法，开发了Matlab代码。结果表明，所提出的粒子群算法成功地找到了10号母线容量为1.6722 MW的理想DG机组的最优尺寸和位置。这使得所选母线的电压幅值等于1.0055 pu，并改善了电力系统的总体状况。应用该算法的适应度损失最小值为0.0.0406，平均运行时间为62.2325 s。此外，所提出的粒子群算法将有功功率损耗降低了31.6%。 This means that the average elapsed time is reduced by 21% by using the proposed PSO algorithm as compared to the conventional PSO algorithm that is based on the liner inertia weight equation. SN - 1687-9724 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8824988 DO - 10.1155/2020/8824988 JF - Applied Computational Intelligence and Soft Computing PB - Hindawi KW - ER -