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这篇论文的核心内容是关于双极直流不平衡配电系统中分布式发电（DG）规划方法的研究。研究考虑了静暂态电压稳定性，并提出了相应的优化策略。以下是论文的主要内容概述：
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背景与问题：随着双碳目标的提出，电力系统中分布式电源（如风电和光伏）的比例不断增加，直流配电系统成为未来配电网发展的新趋势。由于DG的接入方式、数量、容量、位置以及正负极负荷不平衡对系统的静暂态电压稳定性有不同影响，现有研究缺乏对这一问题的深入分析。
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研究目的：提出一种DG接入规划方法，旨在提高双极直流不平衡系统的静暂态电压稳定性，同时考虑经济性。
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研究方法：
- 将DG等效为受控电流源，分析DG接入方式、容量和负荷不平衡对系统静态电压不平衡的影响。
- 基于单极故障下光伏型DG与交流电网的暂态放电情况，分析DG接入方式、位置、容量与系统暂态电压稳定性的关系。
- 提出基于多目标蜣螂优化算法的DG接入方案规划方法，使用熵权TOPSIS法筛选DG接入的最佳折中方案。
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优化策略：
- 系统静态电压稳定性：以系统各母线电压不平衡度加权和作为目标函数。
- 系统暂态电压稳定性：选取改进二元表暂态电压量化指标，评估正负极暂态电压稳定裕度。
- DG接入成本：以DG接入总成本最小化为优化目标。
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仿真验证：在Matlab/Simulink平台上搭建改进的IEEE14和IEEE33双极直流配电系统模型，验证所提优化方法的有效性。
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结论：提出的DG接入规划策略能有效解决双极直流不平衡配电系统中的静态电压不平衡和暂态电压稳定性问题，为未来新型配电网的规划提供了参考。
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关键词：静暂态电压稳定性、双极直流配电网、负荷不平衡、DG选址定容、蜣螂优化算法。
这篇论文为双极直流不平衡配电系统中DG的规划提供了一种综合考虑静暂态电压稳定性和成本的方法，并通过仿真验证了其有效性。
根据论文摘要和仿真算例的描述，复现仿真实验的大致思路如下，并将用伪代码表示主要步骤：
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初始化系统模型：根据IEEE标准测试系统（例如IEEE14或IEEE33），建立双极直流配电系统的仿真模型，包括交流电网、换流器、DG单元（如光伏系统）、负荷等。
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参数配置：设置系统参数，包括线路电阻、电感、电容、DG容量、负荷特性等。
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DG接入方案优化：
- 定义优化目标，包括静态电压不平衡度、暂态电压稳定性裕度和DG接入成本。
- 确定优化算法（如蜣螂优化算法）和参数设置。
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仿真故障注入：在仿真模型中注入单极接地故障，观察系统响应。
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数据记录与分析：记录故障前后的电压数据，评估DG接入方案对系统稳定性的影响。
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优化迭代：使用优化算法迭代搜索最优DG接入方案，直到满足停止条件。
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结果验证：对比优化前后的系统性能，验证所提方法的有效性。
以下是用伪代码表示的仿真复现主要步骤：
# 初始化系统模型
def initialize_system(model_type):
if model_type == 'IEEE14':
# 初始化IEEE14系统模型
pass
elif model_type == 'IEEE33':
# 初始化IEEE33系统模型
pass
# 设置系统参数
set_system_parameters()
# 参数配置
def set_system_parameters():
# 配置线路、电容、电感等参数
configure_parameters()
# DG接入方案优化
def optimize_dg_access_planning(objectives, algorithm_params):
while not meet_stop_criteria:
# 随机生成或更新DG接入方案
dg_plan = generate_dg_plan(algorithm_params)
# 仿真故障注入
simulate_fault_injection(dg_plan)
# 记录和评估系统性能
performance = record_and_evaluate_performance()
# 更新优化算法的个体位置
update_individual_location(performance, algorithm_params)
# 返回最优DG接入方案
return best_dg_plan
# 仿真故障注入
def simulate_fault_injection(dg_plan):
# 在仿真模型中注入故障
inject_fault()
# 记录故障前后的电压数据
record_voltage_data()
# 优化算法迭代
def main():
model_type = 'IEEE14' # 或 'IEEE33'
objectives = define_objectives() # 定义优化目标
algorithm_params = define_algorithm_parameters() # 定义算法参数
initialize_system(model_type)
best_dg_plan = optimize_dg_access_planning(objectives, algorithm_params)
# 验证结果
verify_results(best_dg_plan)
if __name__ == "__main__":
main()请注意，上述伪代码仅为展示仿真复现思路的高层次概览，并不包含具体的实现细节。实际编程实现时，需要根据具体的仿真软件（如Matlab/Simulink）和编程语言（如Python、MATLAB）进行详细编写。
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