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和传统的发电方式不同，分布式发电可以就地发电，供给电能，为用户服务。而且发电过程中不会产生污染，十分干净卫生，能够达到环保的要求，以后一定会在社会上占据很大的市场份额。然而不是只要接入DG就可以的，还要对DG的的位置和容量进行规划，才能起到提高DG利用效率、改善电力系统在运行时的可靠性和安全性。因为如果没能够对DG的安装位置和安装容量进行很好，很合理的规划的话，反而会起到与我们预期相反的作用。不仅不能提高系统资源利用效率，还会给系统带来诸多不利影响。所以，在接入DG时，我们要进行科学合理的计划、评估，然后再得到合理的规划案后，再对系统最有利的位置和最有利的容量上接入DG。
1.2 国内外研究现状综述
2 粒子群算法在电力系统中的应用
2.1 电力网络规划
对电力网络进行规划，要考虑的因素非常多。因为电力网络里面的结构十分复杂，不单单是要规划建设用地这些非电量，更重要的是要考虑在规划时要涉及到的电量，比如必须要考虑的变电所的配置，还要考虑到线路的材料、绝缘性能等。因为输配电网络从来都是一个巨大的系统，想要对它进行完全的优化，是非常困难的，难以圆满解决。
2.2 发电机组的优化组合
进组优化组合的目的在于，调整机组容量等条件。但是都在所规定的约束条件内调整，合理的去规划机组开停机时间和周期，达到机组运行费用费用最小的效果。这是一个典型的组合优化方案[5]。由于这个问题的复杂程度，在经过长时间研究之后，到现在为止，我们并没有能够找个一个很好的办法，来解决我们遇到的这个问题。然而，当粒子群算法出现时，我们终于有了一个新的工具来试着解决这个问题。本论文中就结合了国内外今年来科研机构对DG的研究结果，得出的DG对配电网影响的结论和文献。本文系统的研究了该类问题的解决方法。主要研究内容有：
（1）主要探讨了在系统中接入DG后，系统运行时，对系统的负载能力和潮流影响。首先，介绍了使用不同类型的DG在潮流计算中的模型，然后根据列出的潮流计算公式，一步一步算出该配电网的电压稳定性指标，然后在这种电压指标的标准之下，提出以该指标为基础的DG选址方案。然后再搭建配电网节点模型，进行仿真计算。在考虑以配电网电压质量和网络损耗为目标的基础下，建立目标函数。
（2）首先介绍粒子群算法的特点，在使用时需要注意的地方、计算过程和在解决优化问题的应用。并结合在进行DG并网过程中的实际案例，进行记录研究，研究粒子群算法的具体实施方法，为之后的配网过程在未知DG位置和容量的情况下，进行选址定容优化，打下理论基础。
（3）DG在潮流计算中的模型并不是相同的。从不同的因素上来分析，DG可以分为几个大类，这里先不做介绍。在确定DG的潮流计算模型以后，通过推导计算，分析系统中某个母线的电压稳定性，这里就要引入电压稳定性指标这个量。在以下的选址中就以电压稳定性指标为准来对分布式电源进行选址。至于分布式电源的定容，我们在这里以系统网损大小和电压质量好坏为标准，来进行定容。并且以此为标准建立目标函数，最后利用粒子群算法对分布式电源的接入容量进行优化分析，找到其容量的最佳区间。
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