基于改进非支配排序遗传算法的含DG配电网优化配置

分布式电源的接入对配电网中潮流分布、有功损耗和电压分布有很大影响。针对含DG配电网运行优化问题,建立了以DG最大出力、有功网损最小及电压偏差最小的多目标优化模型,提出一种改进的非支配排序遗传算法求解分布式电源的最优化有功出力。在NSGA-Ⅱ算法基础上改进了非支配排序策略、选择截断策略,采用改进的NSGA-II算法求解含DG配电网优化控制问题。通过IEEE33节点算例分析,结果表明该模型可以在分布式电源最大出力、有功网损最小及电压偏差最小方面,较为全面地实现配电网分布式电源的优化控制。     

基于电压灵敏度的分布式电源接入规划

考虑分布式电源接入对配电网运行电压和网损的影响,提出基于电压灵敏度的分布式电源规划思路。文章分析节点的负荷与电压之间变量关系,从而引入节点电压灵敏度,建立以DG为等效负荷的分布式电源接入容量模型,结合有功网损敏感度选址准则,规划出DG容量接入方案。采用IEEE33节点系统对方案进行验证,分析结果表明,网络损耗及电能质量均得到了明显改善,验证了该方案的有效性与可行性。     

主动式配电网电源分区布点规划关键技术研究

主动式配电网电源分区布点后网损较大,节点电压稳定性差。鉴于电力系统的现实需求,提出基于遗传算法的主动式配电网电源分区布点规划方法。综合考量网损、网络节点电压的总偏差和投资成本、潮流等关键技术,根据网损最小、投资成本最低、电压稳定性最强原则,建立目标函数,将潮流方程、线路传输功率、节点电压、接入分布式电源的总容量、反向潮流等作为目标函数的约束条件,引入遗传算法对目标函数进行求解,通过搜索寻优的方式找到主动式配电网电源分区布点规划的最佳方案。实验结果证明,与文献方法相比,布点规划技术的网损与规划费用均较低,负荷节点电压较高,增强了节点电压稳定性,综合规划效果好。     

基于SVM-MODE算法的分布式电源选址定容研究

分布式电源并网位置和容量选择不合理会导致配网电压波动、功率偏差、线路成本增加,对安全生产稳定性造成一定隐患.为了实现电能质量和经济效益之间的平衡,提出了一种自适应无功补偿多目标优化选址定容模型.首先用节点灵敏度指标来作为分布式电源选址的依据,选取灵敏度高的节点作为分布式电源并网节点,针对光伏发电量的随机性,将多目标最优分配问题转化为机会约束随机规划模型,提出了一种新的求解Pareto前沿的算法,基于支持向量机算法的多目标差分进化算法,利用支持向量机和随机模拟建立消耗成本最低、电压偏差最小、功率损耗最小的多目标网络模型,运用多目标差分进化算法求解最优接入配网容量.利用IEEE33节点系统进行仿真,验证此定容选址方法的有效性.     

考虑可再生能源的分布式机组选址定容研究

文章针对可再生能源在配网接入节点和容量进行了选址定容优化,通过节点位置指数确定机组的最佳位置。建立可再生能源机组的成本模型,考虑了电源成本、网损成本、环境成本和电压偏移成本。以总成本最小为目标建立了选址定容优化模型,并采用改进磷虾群搜索算法求解该模型,获得更优个体、提高收敛速度。最后,在IEEE 33节点系统中仿真分析了不同机组水平接入后的情况。     

基于改进微分进化算法的分布式电源优化配置

为研究分布式电源接入对配网的影响,建立了包含发电收益最优、有功耗损最低和电压稳定度的多目标优化模型,并运用改进的微分进化算法对接入配网的分布式电源进行整体寻优,该算法将自适应策略融入到传统微分进化算法中,并结合Pareto占优概念将所有代非占优解存储到外部精英存档中。通过对IEEE-33节点的标准配电网算例分析,表明分布式电源的合理配置可使配网电压水平提升、减小有功网损、提升电压稳定指标,且所提模型和算法合理、可行。     

计及储能接入影响的主动配电网分布式电源双层规划

提出一种计及储能接入影响的主动配电网分布式电源(DG)双层规划方法。首先,构建一种主动配电网的双层规划模型,其中,上层模型根据节点网损灵敏度原则确定DG的初始安装位置和出力,下层模型以DG投资效益最大、系统电压稳定因子最大、系统有功网损最小为目标,确定DG的安装位置和最佳出力;然后,采用混合编码多目标粒子群算法对下层模型进行优化,通过上下层迭代实现所建模型的求解;最后,针对分布式电源出力的随机性,计及储能接入影响确定DG最佳安装容量,并采用基于蒙特卡洛模拟的概率潮流进行评估。基于PGE 69节点系统的算例结果表明,所提方法可显著提高配电网对DG的消纳能力,改善系统电压水平、降低网络损耗。     

基于萤火虫优化算法的主动配电网广义电源规划模型

为进一步降低配电网系统网损、提高系统运行电压水平,将广义电源的有功和无功功率作为控制变量,考虑分布式电源出力随机波动特性对配电网广义电源优化配置的影响,从而合理规划广义电源接入,构建同时考虑配电网运行安全性和经济性的多目标无功优化规划模型,利用萤火虫优化算法解决广义电源优化规划问题,并通过改进的IEEE-33节点系统验证了所提模型和算法的可行性和优越性。     

基于遗传算法的含电力电子变压器交直流混合配电网优化配置

构建了含电力电子变压器(PET)的交直流混合配电网优化模型,基于该模型,以接入PET和分布式电源的IEEE33节点系统为例,采用遗传算法以系统网损最小为优化目标,以PET的端口量为优化变量进行优化配置,分析了优化结果 PET端口功率流动情况、分布式电源的总利用率、配电网总有功损耗及系统最末端的电压水平。算例结果表明,PET具有改善交直流配电网的潮流分布的功能。     

基于量子混合蛙跳算法的含分布式 电源配电网无功优化

将分布式电源（DG）的无功调节能力与传统的电压调节手段相结合,研究了含DG的配电网无功优化问题。建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的配电网模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用量子混合蛙跳算法求解含DG的配电网无功优化问题。最后,通过IEEE 33节点系统进行仿真计算,表明在配电网接入DG的基础上进行无功优化能较大程度地改善系统电压水平和降低系统网损,并且证明了所提算法的快速性和有效性     

基于改进FPA算法的配电网光伏消纳能力评估

配电网中接入分布式光伏电源会带来诸多不利影响,研究配电网分布式光伏的消纳能力问题对维持配电网的安全运行至关重要。文章研究了分布式光伏电源接入对配电网电能质量、短路容量及网损的影响,以分布式光伏电源接入量最大、网损最小为目标函数,以电压偏差、电压波动及短路容量为约束条件,建立了分布式光伏消纳能力评估模型。根据所建模型特点,提出了一种改进的花授粉优化算法(Flower Pollination Algorithm,FPA),并对IEEE33节点系统及实际配电网进行求解。最后验证了所建模型的正确性及算法的有效性。     

基于功率圆的分布式电源并网选址和定容研究

针对分布式电源并网运行配电网潮流及电压主要与其安装位置和容量有关的问题,基于功率圆和支路权值的概念,提出了一种新的分布式电源选址和定容方法,以改善电压水平和降低网损为目标函数,并考虑了支路功率的约束条件,同时可兼顾重要负荷的供电可靠性要求。算例分析结果表明,该方法可行,能得到分布式电源在配电网中的合理配置方案。     

考虑分布式能源综合利用的交直流混合配电网规划研究

文章建立了包括分布式光伏、负荷和换流站在内的规划模型。以交直流混合配电网扩展投资运行总费用最小为目标,建立满足节点电压、线路有功功率、分布式电源容量约束的数学模型;考虑负荷增长的需求,提出了改进GA的最小生成树规划方法,避免了不可行解,提高了优化效率;通过对分布式电源和交直流混合配电网进行选址定容和网架的综合优化,建立了考虑分布式能源综合利用的交直流混合配电网扩容优化方案。最后,采用对比分析,验证了文章所提规划方法的有效性。     

计及谐波指标影响的含分布式电源配电网多目标规划

以分布式电源给配电网带来的电能质量管理问题为研究对象,通过一种考虑谐波指标影响的配电网多目标规划方法,对分布式电源接入配电网的网损和节点谐波阻抗矩阵进行分析;然后以最小网络损耗指标和最大谐波管理指标为目标,通过构造隶属度函数,将多目标优化问题转化为对优化结果的满意度;最后采用乌鸦搜索算法进行求解,并通过对IEEE 33节点配电系统的仿真分析验证所提方法的有效性。     

基于多群体自学习群搜索算法的分布式发电优化

为减少分布式发电(DG)对配电网电压和网络损耗的影响,在考虑DG的接入位置、接入容量及接入方法等因素对配电网影响的基础上,建立了以潮流方程及DG接入容量为约束、以配电网中电压偏差和网络损耗同时最小、以DG接入容量最大为优化目标的多目标优化模型。在此基础上,提出了一种多群体自学习群搜索算法(MSLGSO),并将其应用于求解DG优化问题。通过对IEEE33节点的标准配电网算例仿真分析,表明DG的合理配置可使配电网电压水平提升和减少有功网损,且所提算法具有良好的实用性和适应性。     

分布式光伏电源对配电网网损的影响

当配电网中接入大量的受天气条件影响而出力具有随机性、波动性和间歇性的分布式光伏电源时,必然会对配电网网损产生影响。将分布式光伏电源集中接入配电网的末端,通过仿真研究了在不同的配电网的R/X、负荷水平、负荷功率因数下,分布式光伏电源的有功出力和功率因数对配电网网损产生的影响,并提出了利用网损变化率指标来量化对配电网网损的影响程度,全面总结了含分布式光伏电源的配电网网损的变化规律。     

基于潮流灵敏度的分布式电源优化配置方法

建立分布式电源优化配置的线性规划模型,该模型以改进的综合负荷指标和全网有功网损增量作为目标函数,采用节点有功功率和无功功率的增量为待优化变量,约束条件均为增量表达形式。结合系统潮流方程线性化后的灵敏度矩阵,目标函数和约束条件均可写为带优化变量的线性表达式,从而使得分布式电源优化配置问题转化为线性规划问题,该问题可采用内点法进行求解。通过典型33节点系统的不同场景对该方法进行测试,结果表明该方法可通过优化配置分布式电源提高系统电压水平并减少系统有功网损。     

分布式电源戴维南等效及并网对系统电压影响

针对分布式电源DG接入配电网将影响系统电压的问题,提出了DG的戴维南等效模型接入配电网方法。通过对风力发电机及光伏电源工作原理的研究,利用戴维南定理求取分布式电源在潮流计算中的模型,并接入配电网,采用PQ分解法计算含DG的配电网潮流,分析其对系统电压稳定性的影响。计算结果表明:当配电网系统接入分布式电源时,系统的电压会增加,增加的大小与接入节点的位置、DG的容量和类型有关。     

基于启发式免疫遗传算法的配电网广义电源规划

在分布式电源接入配电网的规划中将广义电源的有功功率作为控制变量,考虑了广义电源无功功率对配电网分布式电源优化配置的影响,从而合理规划广义电源接入,降低系统的网络损耗,进一步提高系统运行的电压水平。针对传统优化算法在局部搜索能力和收敛性能等方面的缺陷,根据累加优化原理对系统种群进行初始优化以提高收敛速度,在疫苗接种时利用矢量矩浓度的概念进行抗体选择,依据抗体浓度和抗体适应性原则进行个体优选,提出了启发式免疫遗传算法。对IEEE-33节点系统的计算分析表明,该方法能够对广义电源在配电网中的选址和定容进行有效配置和优化,在寻优能力和收敛速度上优于传统算法。     

多分布式电源并网AVC协同控制仿真模型

随着分布式发电系统大规模接入配电网,由于接入点多、拓扑结构复杂和单相接入等因素,导致传统的自动电压控制(AVC)方法难以有效地抑制光伏功率波动带来的配电网电压稳定问题。文章提出了基于多接入点分布式发电系统协同鲁棒控制的分层预测AVC控制策略。首先,根据分布式发电系统输出功率特性,建立特定配网区域内各分布式电源的分布式模型预测控制策略;在此基础上,根据配电网拓扑结构及分布式电源接入点配置情况,建立基于动态协调鲁棒控制的配网级AVC控制模型;最后,基于ADPSS仿真平台建立了多分布式电源接入的配电网AVC仿真模型。通过仿真表明,所提出的控制策略能够有效地抑制多点分布式发电系统功率波动引起的配网节点电压波动,显著地提高配网电压稳定性。