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分布式发电 (DG) 单元是发电厂，对当前电力系统网络的架构非常重要。增加这些 DG 单元的好处是增加网络的电力供应。但是，如果分配和/或大小不正确，安装这些 DG 单元可能会产生不利影响。因此，需要对它们进行最佳分配和大小调整，以避免电压不稳定和投资成本高昂等情况。本文开发了两种基于群的元启发式算法，即粒子群优化 (PSO) 和鲸鱼优化算法 (WOA)，以解决输电网络规划中 DG 单元的最佳位置和大小问题。支持技术损耗敏感度因子 (LSF) 用于识别潜在母线，以实现 DG 单元的最佳位置。在两个 IEEE 母线测试系统（14 和 30 母线）上确认了算法的可行性。比较结果表明，两种算法都能产生良好的解决方案，并且在不同指标上彼此优于对方。 IEEE 14 母线和 30 母线测试系统中，考虑技术经济因素后，WOA 实际功率损耗减少量分别为 6.14 MW 和 10.77 MW，而 PSO 实际功率损耗减少量分别为 6.47 MW 和 11.73 MW。在两个母线系统中，PSO 的总 DG 单元尺寸更小，分别为 133.45 MW 和 82.44 MW，而 WOA 分别为 152.21 MW 和 82.44 MW。本文揭示了 PSO 和 WOA 在输电网络中 DG 单元优化定型应用中的优势和劣势。
电力系统中 DG 的优化配置和定型
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