基于改进磷虾群算法的配电网三相时序潮流多目标优化与清洁能源消纳研究

内容概要：本文探讨了如何利用改进的磷虾群算法（Krill Herd Algorithm）对配电网的三相时序潮流进行多目标优化，旨在提高清洁能源（如风电和光电）的消纳能力以及配电网络的有效性。文中介绍了改进的磷虾群算法，增加了动态压力控制算子，提升了算法的收敛速度和全局寻优能力。通过对IEEE 118节点系统的实证分析，验证了该方法的可行性和优越性。具体来说，通过优化，可以实现风力发电和光伏发电的互补性，从而提高清洁能源的利用率和配电网络的稳定性。 适用人群：从事电力系统优化、智能电网研究的专业人士，尤其是关注清洁能源消纳和配电网优化的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要优化配电网时序潮流、提高清洁能源消纳能力的实际工程应用场景。主要目标是通过改进的磷虾群算法，实现更高效的电力分配，确保电力供应的稳定性和高效性。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还包括具体的Matlab代码实现，便于读者理解和实际操作。未来将进一步优化算法，以适应更多类型的电力网络环境。