基于SA-PSO的风电消纳经济性动态规划分析

  [目的]  电网运行规划研究在电力系统中具有十分重要的地位,对电源布局具有决策意义,其本质上是一个多约束组合优化问题,重点研究了风电运行成本的计算模型。  [方法]  该模型对电源布局规划中需要重点考虑的约束问题进行了分析,采用粒子群算法用于解决此类目标优化问题,并结合模拟退火理论对传统粒子群算法进行了优化处理。  [结果]  通过仿真计算,与遗传算法及粒子群算法进行了对比分析,证实了这种算法的优越性,可以找到满足各种约束条件的最优电网出力方案。最后,进一步分析了在不同风速下对风电并网运行成本影响。  [结论]  该模型应用于电网规划分析是可行且有效的。     

面向高比例新能源并网的双时间尺度电网电压控制

针对新能源并网带来的电网电压波动问题,该文提出一种改进双时间尺度电网电压控制方法。首先,在外层长时间尺度控制中安排电容器组参与调压,采用基于改进的多维混沌黑洞粒子群算法作为控制模型优化内核,以解决因电容器组补偿节点数量大、无功储备差异化而产生的难以在多维空间快速、高质量寻优的问题。该层可快速平抑大幅电压波动,减轻短时间尺度调节压力。其次,安排新能源厂站中连续无功补偿设备SVG参与短时间尺度调压,采用基于误差动态反馈系数的改进模型预测控制法完成短时间尺度滚动优化。最后,以我国东部某地区实际区域电网为例,对比传统双时间尺度电压控制,验证该文所提改进策略的可行性。     

基于改进粒子群算法的地区电网无功/电压实时优化控制

在建立无功/电压实时优化控制模型的基础上,提出了一种基于改进粒子群算法的地区电网无功/电压实时优化控制实现方法。该方法采用增量启动策略决定控制设备参与优化的程度;通过综合考虑负荷大小、限振系数与动作比例等因素模糊推理出表征动作代价的模糊控制成本,更加合理地限制和分配控制设备的动作次数;将粒子群算法与无功/电压控制特点相结合以改善初始粒子质量、缩小寻优空间并引入交叉算子提高算法的计算速度和效率。以某一实际地区电网为例进行无功/电压实时优化仿真计算,结果表明,所提算法和控制策略是可行和有效的。     

基于概率潮流的含风电配电网无功优化

考虑风电输出功率和负荷功率的随机波动性,建立了风电和负荷的随机模型。采用卷积计算和Cornish-Fisher级数展开来处理随机性因素,从而完成概率潮流计算;并建立以降低成本-效益比值和电压稳定指标L为目标的综合无功优化模型,基于概率潮流和多Agent系统的混沌粒子群算法(MACPSO)对该配电网进行无功优化。IEEE 33节点算例分析表明,所提无功优化求解策略有效可行,同时所提算法在无功优化中具有一定优势。     

含分布式电源的基于区间仿射算术的电网动态无功优化

为了能够准确地描述分布式电源出力的不确定性和负荷波动性,延长控制设备使用寿命,降损节能,提出了一种含分布式电源的基于区间仿射算术的电网动态无功优化方法。用区间数表示每一时段负荷、分布式电源出力的波动情况,进行了基于区间仿射算术的潮流计算。以全天24个时段总网损最小和全网所有节点电压越限惩罚最小构成目标函数,增加了控制变量连续时段动作约束。将区间仿射算术和自适应粒子群(算法结合,进行静态无功优化,形成控制设备预动作表,并进行动态调整。最后,通过改进的IEEE 30节点系统进行案例分析,仿真结果表明了该方法的有效性。     

计及电压稳定的含高比例光伏电源电网FACTS优化配置

高比例光伏电源接入电网后,输电电网的电压和潮流均会发生剧烈波动,从而增加了无功功率的优化难度。文章提出了一种基于自适应粒子群算法的柔性交流输电设备优化配置方法。该优化配置方法以电压稳定性最优、可用输电能力最大、综合费用最小为目标,建立优化模型,并采用基于分布熵改进的自适应粒子群算法确定最佳配置方案。此外,文章还把IEEE-30节点模型的模拟结果和某地区电网的实际光伏出力测量结果进行对比。分析结果表明,文章所提出的优化配置方法能够实现典型柔性交流输电设备的优化配置,该优化配置方法的寻优精度、速度均显著优于传统粒子群算法和遗传算法;利用该优化配置方法确定的最佳配置方案可显著提高电网电压的稳定性和输电能力,降低综合费用,具有工程实用价值。     

基于自适应微粒群算法的电力系统无功优化

针对当前电力系统进行无功优化采用传统的优化方法,存在诸多不足的问题,提出了一种自适应微粒群优化(APSO)算法,用以解决无功优化时控制变量一般为离散变量和标准微粒群优化(PSO)算法中参数需经多次试验确定而影响实用性的问题。APSO算法采用自适应参数策略和边界约束条件,能够取得问题的全局优化解。通过建立基于APSO算法的无功优化模型,成功解决了变量的离散问题。在Visual Studio 2008环境下,采用C#语言编写,应用在IEEE 30节点系统的无功优化程序计算结果表明,APSO算法较标准PSO算法有效地提高了收敛精度及稳定性,具有较好的自适应性和有效性,而且全局寻优能力更强。     

基于PSO算法与协同进化算法的地区电网无功优化模型

电力系统无功优化属于非线性优化范畴,传统的数学规划算法处理时存在较大的局限性,针对大规模电网全局无功电压优化控制困难,提出了基于协同进化框架的合作协同进化粒子群优化算法(PSO)的电力系统无功优化方法,构建了数学模型。实际大电网计算结果表明,该算法寻优质量高、收敛性好、计算复杂度低,适合求解大规模系统无功优化问题。     

基于虚拟同步机技术的光储协控无功优化策略

分布式光储渗透率较高的电网,工业负荷占比较高时,系统电压稳定性控制难度较大。该文针对虚拟同步机（virtual synchronous generator, VSG）控制技术并网的光储新能源系统,分析了光储协控无功电压的控制机理,基于系统最佳经济性和稳定性原则提出无功优化目标函数和约束条件,采用含罚函数的粒子群优化算法进行光储VSG控制参数的求解与整定。最后分别在含高比例电动机负荷和含电弧炉冲击负荷的场景下进行电压稳定性测试与分析,并且与D-STATCOM无功补偿效果相比较,验证了该文策略对调节系统无功分配和平抑电压波动具有更好的可行性和有效性。     

基于改进粒子群算法电力系统多目标无功优化

在传统的电力系统无功优化问题的基础上,建立了同时兼顾电力系统有功网损最小和电压偏移最小的多目标无功优化模型,并且针对多目标优化问题,提出了一种改进的多目标粒子群算法,该算法利用计算非支配排序和拥挤距离方式更新粒子的个体最优值和全局最优值并保留每一次迭代后的一部分精英解集,最终结果在精英集合中找寻所需的Pareto前端;引入变异算子和动态权重算子,增强了寻优能力,降低了结果早熟和陷入局部最小值的可能,最后将该算法应用于IEEE 14节点系统进行测试,结果表明该算法不仅实现了系统经济运行同时也提高了电网的电压稳定,并且为用户提供了多样化的解集,方便用户根据实际情况灵活选择.     

基于改进的PSO算法的电力系统无功优化研究

电力系统无功优化是保证电力系统安全、经济运行的重要措施,粒子群优化算法（PSO）具有模型简单、收敛速度快、参数简洁等优点,但用于求解高维复杂优化问题时易陷入局部最优,针对此缺陷,在PSO算法的基础上提出了自适应随机变异粒子群优化算法（AMPSO）,将该算法用于求解电力系统无功优化问题,并以IEEE30标准节点系统为算例进行验证。结果表明,与PSO算法相比,AMPSO算法有效降低了系统网损,显现出良好的全局收敛特性。     

含储能的三端SOP对主动配电网的潮流优化研究

提出一种含储能的三端智能软开关(SOP)对主动配电网的潮流优化策略,建立以SOP传输的有功功率、无功功率为决策变量,多种约束条件下配电网总有功损耗最小、电压偏差最小的多目标优化数学模型,采用多目标粒子群优化算法求取全局最优解,对SOP的最优接入位置进行选取,实现主动配电网总有功损耗的降低和电压水平的改善.最后,将不同类...     

基于改进网侧控制策略的半直驱风电系统FFRT研究

  目的  为改进半直驱风电系统的故障电压穿越（Flexible Fault Ride Through, FFRT）能力,提出采用电网故障时无功优先的改进网侧控制策略。  方法  在分析传统网侧控制策略的基础上,根据最新的故障电压穿越能力测试规程在传统网侧控制加入无功优先控制,在电网暂态故障期间优先向电网注入无功电流支撑电网电压恢复。根据改进网侧控制策略,对电网深度跌落和升高时采用卸荷电路结合改进网侧控制策略实现了风电机组的FFRT仿真运行,结合某项目6 MW半直驱风电机组,采用移动故障电压穿越测试设备进行故障电压现场测试。  结果  测试和仿真结果表明,改进网侧控制策略可提升半直驱风电系统的FFRT运行,无功电流稳定控制。  结论  改进网侧控制策略可在多种对称低电压/高电压故障工况和不对称高电压故障工况下优先向电网注入对应的稳定无功电流,有利于辅助电网电压恢复和提升半直驱风电系统的FFRT能力。     

含双馈感应风电机组的配电网无功优化

考虑传统无功调节设备调节次数限制和双馈感应电机无功容量限制等约束条件,提出一种基于双馈感应电机与传统无功调节设备协调控制的分时段分层无功优化策略。首先,该策略采用谱系聚类算法对预测等效负荷曲线进行分段;其次,在每个时段采用分层调控策略进行无功优化,建立以网损和平均电压偏离度之和为目标函数的无功优化模型,上层利用改进粒子群算法计算出包括双馈感应机组在内的各种无功调节设备的优化运行状态,并预先对变压器、电容器动作;在此基础上,下层利用双馈感应机组的无功调节能力对上层优化得出的并网点电压进行自动跟踪控制,由此实现了每个时段内接入点电压控制和全局无功优化相结合,最后以IEEE33节点配电系统为算例来验证上述策略的有效性。     

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。     

基于指标关联的分布式电源并网规划策略

为解决新能源并网时的电源规划与风光消纳问题,考虑风光能源功率波动特性并计及储能单元提出一种计及风光协调出力的电网规划策略.综合考虑电压波动、新能源消纳及新能源发电效益建立多指标规划模型,采用引入指标关联策略的粒子群优化方法对模型进行求解,确定分布式电源及储能的位置和容量.进一步分析优化方案在电能质量方面的规划效果,统计...     

主动配电网中分布式光伏发电的优化配置研究

鉴于主动配电网是当前智能电网的一种发展模式,以主动配电网对分布式光伏发电(DPVG)的年消纳能力最大为目标,以多种电气限制和主动管理策略为约束条件,建立了DPVG在主动配电网中的优化配置模型,并基于双层优化思想,将其转化为双层优化模型,提出采用自适应粒子群算法和原对偶内点法相结合的混合策略对模型进行求解,最后以IEEE 33节点主动配电网为例,对提出的模型和求解策略进行了测试,分析了不同DPVG接入点和主动管理措施对年最大消纳能力的影响,结果可为主动配电网中DPVG的优化配置提供参考。