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含分布式发电的配电网多目标无功优化策略研究
分布式发电（DistributedGeneration,DG）是指在电力系统中分布于用户侧的小型发电设备，如太阳能光伏发电系统、风能发电系统和燃料电池发电系统等。DG的快速发展为电力系统的运行和规划带来了一系列的技术和经济问题，其中之一是无功功率优化问题。传统的无功功率控制策略已无法满足分布式发电的需求，因此需要研究基于多目标优化的配电网无功优化策略。
配电网无功功率优化的目标是最小化无功功率损耗和电压偏移，同时考虑系统的可靠性和稳定性等多个目标。面对多目标优化问题，可采用多种方法进行求解，如遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）和粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）等。下面将从以下几个方面展开对含分布式发电的配电网多目标无功优化策略的研究进行探讨。
首先，需要建立配电网的数学模型，包括负荷模型、DG模型和传输线模型等。负荷模型可采用人工神经网络或数学规划方法进行建模，DG模型可根据不同类型的分布式发电设备进行建模，传输线模型可采用等效电路法进行建模。通过数学模型的建立，可以将无功功率优化问题转化为多目标优化模型。
其次，需要确定优化目标和约束条件。优化目标即最小化无功功率损耗和电压偏移，约束条件包括无功功率容量限制、电流限制和电压限制等。无功功率容量限制主要考虑分布式发电设备的无功功率输出能力，电流限制主要考虑配电网传输线的容量限制，电压限制主要考虑配电网的电压稳定性。
然后，可采用遗传算法或粒子群优化算法等多目标优化方法进行求解。遗传算法模拟了自然界的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作对种群进行迭代搜索，从而找到最优解。粒子群优化算法模拟了鸟群觅食的行为，通过调整粒子的位置和速度等参数进行迭代搜索。这些算法在求解多目标优化问题上具有较好的性能。
最后，需要进行算法的验证和优化。可以采用配电网故障数据进行仿真实验，验证算法的有效性和鲁棒性。同时，根据仿真结果对算法进行优化，进一步提高算法的性能。
综上所述，含分布式发电的配电网多目标无功优化策略研究是当前电力系统研究的热点之一。通过建立数学模型，确定优化目标和约束条件，并采用多目标优化方法进行求解，可以实现无功功率优化的目标。未来的研究可以进一步探讨无功功率优化与谐波优化、调度策略和并网影响等问题的关联性，为实现可持续发展的电力系统提供理论和技术支持。