一种主动配电网分布式电源优化配置的新方法

针对分布式电源在主动配电网中的优化配置问题,给出了一种系统有功网损评价指标,建立了综合考虑分布式电源投资运行效益、系统有功损耗及电压偏差的多目标优化配置数学模型。并提出一种改进的快速非支配萤火虫优化算法用于分布式电源在主动配电网中的优化配置,即在计算过程中引入累积排序适应度赋值策略改善算法的全局搜索能力,并利用模糊隶属决策技术从最优pareto解集中选取最优方案。对IEEE 33节点配电网仿真计算表明,该方法能提供全面合理的多样性优化配置方案,有助于实际工程应用。     

一种主动配电网分布式电源优化配置新方法

针对分布式电源在主动配电网中的优化配置问题,给出了一种系统有功网损评价指标,建立了综合考虑分布式电源投资运行效益、系统有功损耗及电压偏差的多目标优化配置数学模型。并提出一种改进的快速非支配萤火虫优化算法用于分布式电源在主动配电网中的优化配置,即在计算过程中引入累积排序适应度赋值策略改善算法的全局搜索能力,并利用模糊隶属决策技术从最优pareto解集中选取最优方案。对IEEE-33节点配电网仿真计算表明,该方法能提供全面合理的多样性优化配置方案,有助于实际工程应用。     

基于改进BAS算法的配电网分布式电源位置容量优化

针对分布式电源在配电网中的位置、容量优化配置问题,文章建立了分布式电源建设运行总成本和系统网络损耗的多目标优化配置模型。鉴于基本天牛须搜索(BAS)算法收敛快,但易陷入局部最优的特点,参考自适应步长萤火虫(Auto-step Glowworm Swarm Optimization,AGSO)算法的优化机理,引入群体与竞争机制,提出了一种改进天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)算法对模型进行求解。在计算得到pareto解集后,利用交互式模糊决策技术从解集中选取最终的电源配置方案。为验证模型的合理性与方法的有效性,文章采用IEEE-33节点系统进行仿真分析,通过对比,验证了文章所提的改进算法比AGSO算法、基本BAS算法具有更好的收敛性和精确性。     

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。     

一种计及无功补偿的分布式电源优化配置方法

可再生能源以分布式电源的形式接入配电网是消纳可再生能源的重要手段,为进一步提高可再生能源的利用率,本文在分布式电源优化配置过程中考虑无功补偿设备以及储能系统的配置,建立了分布式电源、储能系统、无功补偿设备建设成本最小,系统网络损耗最小,系统电压稳定指标最优的多目标优化模型,并提出基于概率分布策略的改进遗传算法用于优化模型的求解。最后,以IEEE-33节点配电网系统为例,表明本文提出的配置方法可以改善分布式电源的波动性对配电网的不利影响,在保证系统稳定的前提下,进一步提高可再生能源利用率。     

含分布式能源的配电网双层优化运行策略

为响应“碳达峰、碳中和”的号召,兼顾分布式能源（DG）参与下配电网运行的经济性和环保性,该文构建一种含DG的配电网双层优化模型。该模型以DG投资运行成本及环境效益为上层目标对DG进行优化配置,并以网损和电压偏移度成本为下层目标对配电网进行无功优化。针对模型特点,提出改进麻雀算法进行模型求解,增加Tent混沌映射初始化种群,引入萤火虫扰动机制改进操作算子并优化越界处理机制维持种群多样性。仿真结果表明,该模型能有效提高配电网运行的经济环保性,并验证了改进麻雀算法在求解复杂非线性非凸含离散变量的复杂组合优化问题上的优势。     

基于改进PSO算法的微能源网优化配置研究

微能源网优化配置的求解算法存在易陷入局部搜索和收敛速度低两大缺陷,如何同时解决这两个缺陷是一直以来的研究难点。针对这一问题,提出了基于时变压缩因子和自适应变异的改进粒子群算法。针对经济优化配置,建立了包括多种分布式设备的微能源网架构模型和以年经济成本最低为目标,计及可靠性并含多种约束的优化配置模型。最后,结合具体算例,将改进粒子群算法运用于模型中,得到各分布式设备的配置方案和最优年经济成本,对比验证改进粒子群算法性能。实验结果表明：改进粒子群算法较好地提高了算法的收敛速度和全局收敛能力;微能源网优化配置模型实现了低经济性和高可靠性的有效结合。     

考虑随机特性的分布式电源多目标优化配置

针对分布式电源优化配置研究中存在的优化目标单一和忽略源荷侧随机特性问题,应用机会约束规划方法建立计及源荷侧随机特性的多目标优化配置模型,该模型以投资效益、电压指标和有功网损为优化目标,通过效仿细菌在觅食过程中的趋化思想,将种群多样性信息反馈机制引入粒子群算法寻优过程中,以动态调整粒子速度更新策略,结合多目标优化理论,提出一种改进的多目标粒子群算法求解优化配置模型。PGE-69系统仿真结果表明,分布式电源合理优化配置能有效提高投资效益和系统运行水平;系统薄弱节点的电压水平满足机会约束要求;分析不同负荷水平下的优化配置结果,可为后续负荷不断增长情况下的优化配置研究提供借鉴。     

孤岛式柴油机混合能源系统优化配置研究

考虑孤岛式柴油机混合能源系统供电的特点,提出一种基于人工蜂群优化机理的混合能源系统优化配置方法。首先建构基于柴油机混合能源系统的数学模型和配置优化的目标函数,然后利用人工蜂群算法优化其目标函数获得系统最优的配置。光伏/储能电池/柴油机、风电机/储能电池/柴油机、光伏/风电机/储能电池/柴油机3种混合模式能源的系统配置实验结果表示该方法具有良好的优化配置效果和性能,在解决微电网系统配置问题上有很好的工程实用价值。     

计及不确定性的综合能源系统运行效益综合评估方法

在能源互联背景下,多能互补、协同供应的综合性能源系统(Integrated Energy System,IES)将成为未来能源系统的主要形态。对综合能源系统进行运行效益综合评估,可为综合能源系统各参与主体的规划决策和运行调度提供重要判据,对引导综合能源系统高效稳定运行和有序、可持续发展具有重要意义。文章面向未来能源系统运行的低碳环境,考虑可再生能源出力波动、分布式供能设备随机故障等多种不确定因素,计及电、气、热网特性,构建了含系统运行经济性及可靠性、可再生能源消纳、环境效益等指标的综合能源系统运行效益评估体系。通过综合利用混合蒙特卡洛抽样和最优能流模拟,对RTS79-40节点综合能源测试系统进行计算分析。相关仿真结果验证了所提出方法的可行性和有效性。据此给出了不同场景下综合能源系统规划设计须重点关注的问题和分布式供能系统的配置建议。     

基于多目标的独立微电网电源容量优化设计

针对独立型水-光-柴-储微电网,综合考虑经济性、环境效益和供电可靠性,提出了微电网的电源容量多目标优化配置模型,即采用粒子群优化算法在一定的控制策略下对所提出的电源容量多目标优化配置模型进行求解,得到微网系统中储能装置和各分布式电源的容量。以我国西藏某地区为算例对微电网进行电源容量优化设计,通过对模型求解结果与柴油发电机单一供电计算结果及单目标容量优化结果的对比分析,验证了所提模型的合理性和优越性。     

基于文化粒子群算法的三亚市水资源优化配置

为解决三亚市水资源时空分布不均、部分地区缺水现象严重的问题,建立了系统总缺水量最小、供水效益最大的多目标水资源优化配置模型;并应用新型智能文化粒子群优化算法,对2010年为现状水平年,2020、2030年为规划水平年的多年平均情况下的水资源配置方案进行了模型求解。结果表明,规划水平年缺水率不断下降,基本实现了总缺水量最小的目标,可见优化配置有效缓解了三亚市用水紧张的问题,具有一定的借鉴意义。     

基于区间建模的新能源电网无功优化策略

  目的  新能源发电具有间歇性和随机性,其功率为不确定性数据,会造成电网电压和频率的变化,对电力系统安全运行构成威胁。为保证大规模新能源并网后电网电压的安全,考虑新能源发电波动不确定性,提出一种基于区间建模的新能源电网无功优化策略。  方法  该策略采用区间数描述无功优化模型中的不确定参数,进而建立区间无功优化模型,采用基于优化场景的区间潮流算法求解区间潮流方程,获取状态变量区间,确定控制变量的可行性,在此基础上采用改进的粒子群优化算法求解区间无功优化模型,在粒子群算法中加入局部搜索环节和离散变量交叉处理操作以提高算法寻优能力。为了验证所提方法的有效性和优越性,分别采用IEEE 14节点和IEEE 30节点算例进行仿真计算,与自适应遗传算法和普通粒子群算法进行对比分析。  结果  仿真结果表明:与自适应遗传算法和普通粒子群算法相比,采用改进粒子群的区间无功优化策略具有更快的收敛速度,更强的寻优能力,并且可有效处理模型中离散变量。  结论  所提策略可有效解决区间无功优化问题,能保障大规模新能源并网后电网电压的运行安全。     

基于蚁狮算法的风电集群储能容量配置优化方法

随着风电渗透率提高,风电并网对电网安全稳定运行影响更加显著。风电配备储能可有效改善风电出力波动性和不确定性,增强可调度性。该文建立以风电集群联合储能系统售电收益最高为优化目标的模型,采用蚁狮算法算法进行求解,得到风电集群功率备用、储能功率和容量最优配置方案,对比蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法优化结果,分析储能电池单位成本和寿命对优化结果影响。最后以中国东北某风电集群作为算例,验证了所提算法与模型的有效性。     

基于HOMER和SA-PSO算法的风光氢储系统的优化匹配

优化匹配是风光氢储系统在一定经济约束下安全可靠运行的关键和基础。以某通信基站为供电对象,以系统最小成本支出和最大负荷支撑为优化目标进行配置。首先利用HOMER模拟得到总净现成本最低的配置方案;然后将HOMER优化结果输出来初始化粒子群,以负荷缺电率为目标函数,采用基于轮盘赌输策略的模拟退火粒子群算法进行求解,得到兼具经济性和可靠性的最优配置组合,同时验证了风光氢储系统的优越性;最后依据风光资源不同将河北省分为四类典型地区,利用所提算法求取各个地区的系统最优化配置组合。结果表明,与其他地区相比,第一类地区能以最低成本的容量配置满足系统可靠性的要求。     

基于随机潮流的分布式电源多目标优化配置

风光等间歇性分布式电源(DG)出力具有随机性和波动性,在规划过程中采用确定性变量和约束处理间歇性DG出力与实际发电情况不符,难以得到真实的规划结果,同时也会造成不必要的资源浪费。对此,采用机会约束规划方法,建立综合投资效益、网损和电压偏差的DG多目标优化配置模型,采用基于半不变量法的随机潮流结果对相关机会约束进行概率校验,并将累积排序操作、精英保留操作和拥挤距离操作引入随机黑洞粒子群算法,提出一种改进多目标粒子群算法对模型求解。PGE-33节点配电系统仿真结果表明,DG合理接入与优化配置能有效提高电网运行经济性和供电可靠性,且从概率角度分析源荷侧不确定因素对电压水平的影响,评估规划方案与实际电网运行契合度,辅助规划人员进行科学决策。     

基于双层优化模型的风-光-储互补发电系统优化配置

提出一种基于双层优化模型的风-光-储互补发电系统优化配置方法,外层优化以互补发电系统年净收益最大化为目标、通过量子粒子群算法优化风-光-储容量配置;内层优化以互补发电系统日出力波动率和日出力峰谷差最小化为目标、通过8760 h生产模拟优化储能充放电功率。实际算例仿真计算结果表明,所提算法能有效解决风-光-储互补发电系统在规划阶段的优化配置问题。     

基于混合算法的配电网中电池储能的多目标优化配置研究

基于随机会约束规划理论,计及系统的不确定性因素提出配电网储能电站多目标选址定容模型。首先分析配电网的经济性和可靠性特征,接着基于随机机会约束规划建立储能电站的优化模型。采用二进制粒子群算法和改进粒子群算法的混合算法对模型进行求解。最后利用研究模型,结合IEEE 33标准节点系统建立配电网储能电站优化算例,对离网模式和并网模式2种模式进行仿真,对优化配置结果进行对比和分析。     

基于智能电网的电动汽车充放电分时电价及引导策略

为了以绿色、环保能源满足全球可持续发展的需求,可再生能源和电动汽车在全球范围内受到广泛推崇。在此情形下,高比例可再生能源发电和大规模电动汽车无序分散接入电网必将导致供求曲线的不稳定。为此,借助云存储技术和智能电网,提出了一种基于供求曲线的电动汽车充放电分时电价,并在制定充放电价格时考虑充电站的空闲率。以实现充电站和用户最大利益为目标函数,建立了电动汽车充放电价格模型。采用粒子群算法对该模型进行求解,并通过算例进行分析,验证了该模型的有效性和合理性。     

基于风光荷时序特性和主动管理的配电网分布式电源准入容量模型及应用

在考虑风光荷时序特性的基础上,引入含需求侧响应的主动管理技术建立了一种新的分布式电源准入容量数学模型,并进行了仿真研究,即先采用K-均值聚类多场景分析法得到四季风光荷典型日时序功率曲线;然后引入含需求侧响应的主动管理方式,考虑电网静态安全约束和主动管理约束,建立分布式电源准入容量计算模型,并采用改进粒子群算法对准入容量进行求解;根据系统净负荷曲线,引入净负荷率指标对接入分布式电源后的配电网进行综合评价,以验证模型的优越性。该模型对IEEE33节点配电网系统的仿真表明,考虑含需求侧响应的主动管理系统可接纳更多新能源,有效降低系统负荷峰谷差,为实际配电网工程提供了依据。