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Optimization of Distributed Generation Integrated into Micro Grids Considering the Correlation of DGs

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJGDC) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Grid and Distributed Computing 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.6 (2015.12)바로가기
  • 페이지
    pp.105-116
  • 저자
    Zeng Pin-zhuo, Wang Ke-you, Li Guo-jie, Jiang Xiu-chen
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A267913

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원문정보

초록

영어
Optimal allocation of distributed generations (DGs) integrated into micro grids can significantly improve the stability and benefit the economy of micro grid operation. However, optimal micro grid planning is a kind of multi-dimensional and non-linear optimization problem. In this study, a multi-objective model is established by adopting the objective function which minimizes network loss, electricity price and operation cost; an improved particle swarm optimization (IPSO) algorithm with better optimizing performance is proposed by improving the initializing method and parameter control as well as average minimum and mutation factor are introduced. The proposed IPSO algorithm is then applied to a 29-node micro grid network structure. The comparison between different optimization schemes demonstrates the significance of optimal placement of DGs in micro grids. And it is also clear that the IPSO algorithm proposed in this study can effectively solve such problems.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Optimal DG Planning Based on Micro Grid
  2.1. Correlation and Location Selection Principles of Connection of Distributed Generation
  2.2. Calculation of Micro Grid Load Flow
  2.3. Placing Particular Emphasis on Economic Multi-Objective Optimization Model
  2.4. Constraint Conditions
 3. Particle Swarm Algorithm and its Improvement
  3.1. Basic Particle Swarm Algorithm
  3.2. Improved Particle Swarm Algorithm
 4. DG optimization Solving Process based on IPSO Algorithm
  4.1. Improved Particle Swarm Algorithm
  4.2. Flow Diagram of Optimal Solution
 5. Analysis of Examples
 6. Comparison of Optimization Performance between IPSO and PSO
 7. Conclusion
 References

키워드

Micro grid distributed generation multi-objective optimization improved particle swarm optimization algorithm mutation operator

저자

  • Zeng Pin-zhuo [ Key Laboratory of Control of Power Transmission and Transformation, Ministry of Education (Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University), Shanghai 200240, China ]
  • Wang Ke-you [ Key Laboratory of Control of Power Transmission and Transformation, Ministry of Education (Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University), Shanghai 200240, China ]
  • Li Guo-jie [ Key Laboratory of Control of Power Transmission and Transformation, Ministry of Education (Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University), Shanghai 200240, China ]
  • Jiang Xiu-chen [ Key Laboratory of Control of Power Transmission and Transformation, Ministry of Education (Department of Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University), Shanghai 200240, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJGDC) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJGDC)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Grid and Distributed Computing
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4262
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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