考虑区域碳中和的分布式光伏选址定容

“双碳”目标的深入推进为我国能源建设与规划提出明确要求,推动了分布式光伏的飞速发展。分布式光伏可以有效调节区域碳排放架构,但不合理地接入容量和接入位置会对配电网造成不可逆转的冲击。针对分布式光伏入网对配电网的影响,提出了一种考虑区域碳排放的分布式光伏选址定容双层优化模型。外层优化以光伏运维成本最低、配电网有功功率损耗最小、电压偏差最小为目标,结合内层优化所得到的分布式光伏出力值,采用NSGA-II算法求解得到光伏的具体接入位置与接入容量;内层优化以系统综合运行成本最低为目标函数,结合外层光伏规划后的配电网网架结构,采用列和约束生成算法,求解获得该区域达到碳中和所需的光伏出力最小值,为外层分布式光伏规划提供限定条件,最终得到考虑规划区域碳排放的分布式光伏规划方案。最后,基于甘肃省某县级区域开展算例仿真,验证所提模型在降低区域碳排放量、规划区域分布式光伏资源、积极促进区域碳中和方面的可行性,为电网企业制定光伏发电规划提供了科学支撑。     

基于PQ控制策略的光伏电源对电网电压的影响及改善

分布式光伏发电接入配电网会对系统节点电压产生诸多影响。文章分析了分布式光伏电源接入配电网的PQ(有功/无功功率)控制原理,建立了分布式光伏电源接入配电网典型低压配电线路的模型。对于同一输电线路,先从理论上分析了分布式光伏接入对配电网网络负荷各点电压的影响,然后在Matlab/Simulink环境下验证了理论的正确性。文章详细研究了分布式光伏电源以不同容量接入和在不同位置接入对配电网的影响,并且针对分布式光伏电源接入配电网带来的电能质量问题给出了解决措施和对策。     

分布式光伏接入对西宁配电网电压的影响研究

通过理论分析分布式光伏接入对配电网电压的影响机理,得出分布式光伏接入配电网可提高配电网整体电压水平,且不同接入位置和容量对电压的影响也不尽相同。并针对西宁城区典型分布式光伏接入方案在DIg SILENT平台上搭建仿真模型,仿真结果表明:分布式光伏接入只对接入点所在馈线电压偏差有影响,且电压偏差与接入配电网的分布式光伏容量有关,容量越大影响越明显。仿真结果验证了理论分析的正确性,对指导西宁城区分布式光伏接入提供有效参考。     

分布式电源接入对配电网电压质量的影响研究

分布式电源在配电网的接入规模越来越大,但分布式电源出力的不确定性对配电网电压质量带来了严重影响。在对分布式光伏和分布式风电出力特性分析的基础上,建立了分布式电源接入配电网的仿真模型,仿真了分布式电源不同接入位置和不同接入容量下的配电网,并从电压谐波含量、电压波动两方面分析了不同接入情况下的配电网电压质量,获得了分布式电源接入对配电网电压质量的影响规律。     

满足电能质量限值的分布式光伏极限峰值容量计算

随着分布式光伏在中低压配电网分散性大量接入,配电网电能质量问题日益突出,配电网馈线可接入分布式光伏极限容量成为了焦点问题。文中探求分布式光伏接入中低压配电网对电能质量的影响因素和影响程度,提出了基于电流注入法满足电能质量限值的极限峰值容量优化计算模型。该模型以多个电能质量指标的国家标准作为优化限值约束,对新建或扩容等多种情况均能有效给出分布式电源接入极限峰值容量。通过IEEE 33节点系统和实际配电网LCX系统的算例分析,验证了模型计算结果的有效性和实用性。针对10kV典型线路,依据不同分区的不同线型给出了满足电能质量限值的分布式光伏安全可接入极限容量,为供电企业校核分布式光伏接入并网申请时提供参考。     

分布式光伏扶贫多点接入配电网最大容量分析

为解决分布式光伏扶贫项目多点接入配电网最大允许容量缺乏有效分析方法的问题,本文在总结光伏扶贫接入配电网典型模式基础上,针对分散多接入点模式,以电压偏差、线路极限传输容量及配电变压器额定容量为约束条件,建立分布式光伏扶贫接入低压配电网最大容量优化模型,提出罚函数法求解该模型的方法,针对某光伏扶贫项目最大接入容量进行定量计算。结果表明,该方法能够有效计算出低压配电网可接入的分布式光伏扶贫容量限制,可为指导分布式光伏扶贫安全、可靠接入低压配电网提供借鉴和参考。     

分布式光伏接入对配电网电能质量影响的研究

文章建立了分布式光伏电源接入配电网的仿真计算模型,对不同位置和不同并网容量下的分布式光伏接入 配电网进行了仿真分析,并从节点电压偏差和负荷电流谐波含量方面对不同接入情况下的配电网电能质量进行了分 析,获得了分布式光伏接入对配电网电能质量影响的规律。     

考虑规模化分布式光伏接入的配电网台区鲁棒优化规划方法

间歇强的分布式光伏规模化接入配电网台区具有点多面广、分散无序的特点,导致其接入方案的选址定容难,为此,考虑配电网台区接纳分布式光伏的能力,提出了一种规模化分布式光伏接入配电网的鲁棒优化规划模型。首先,设计了分布式光伏接入配电网台区的拓扑分析方法,并构建以成本最小为目标的分布式光伏接入配电网的规划模型。其次,应用鲁棒优化方法处理分布式光伏出力的不确定性,并利用遗传算法对规划模型求解,实现了一次求解即可获知分布式光伏的最佳接入点以及最优安装容量。最后,通过IEEE 33节点配电网案例,验证了所提模型在改善电能质量,提高模型优化速度方面的有效性。     

考虑分布式电源灵活接入下的配电网风险评估

随着大量分布电源接入配电网,其出力的随机性和波动性给配电网稳定运行带来不可避免的影响。基于风电、光伏等分布式电源出力的概率分布模型和半不变量法概率潮流算法,考虑分布式电源间出力的相关性,进行分布式电源灵活接入下的配电网节点电压和线路潮流分布特性分析,并提出系统综合越限风险指标,实现了配电网运行风险评估。应用IEEE 34节点系统,考虑风电、光伏2种分布式电源的接入位置、容量和安装比例等灵活性,验证了所提方法的有效性。     

分布式光伏发电对配电网电压的影响

分析了传统配电网中接入分布式光伏发电系统给配电网带来的不利因素,如逆功率流和节点过电压等。为了保证电网节点电压在规定范围内,必须限制光伏电源的最大准入容量。以IEEE13节点网络为例,在DIgSILENT中建立了仿真模型,研究了光伏电源接入容量对配电网节点电压的影响。结果表明,光伏系统对节点电压的抬升作用随接入容量的增加而上升,并得到在过电压限制下配电网对分布式光伏发电系统的接纳能力。     

基于改进粒子群算法的含DG配电网无功优化

含分布式电源(DG)配电网的无功优化是一个复杂的非线性优化问题,文中采用改进的粒子群算法(PSO)对配电网进行无功优化计算,建立以系统网损和电压平均偏离最小为目标函数,节点电压和电容器投切容量为约束条件的优化模型。在PSO中引入位置方差防止PSO陷入局部最优解,根据种群中粒子的适应度值对粒子进行变异处理,在保证算法收敛速度的基础上,改善算法性能。以含分布式电源的IEEE14节点配电系统为例进行无功优化分析,结果表明DG能增强电网运行的稳定性,所提算法具有较好的优化性能。     

计及多种分布式能源运行的配电网双层优化规划方法

在配电网分布式可再生能源(Renewable Distributed Generation, RDG)优化规划问题上,考虑可控分布式电源和可中断负荷的调度运行情况,建立RDG双层优化模型。上层模型以配电网系统电压偏移最小、网络损耗最小为目标,求解RDG接入配电网的最优位置和容量。下层模型以配电网发电综合运行成本最小为目标,求解各时段可控分布式电源和可中断负荷最优出力安排。利用场景分析方法处理多种分布式可再生能源优化中的不确定因素。为减少模型计算量,采用K-means聚类算法获取典型场景。最后,采用改进的自适应遗传算法求解,以IEEE-33节点网络系统为例对所提模型与方法的有效性进行验证。仿真结果表明,该方法能够有效提高RDG优化方案在系统实际运行中的适用性。     

基于多目标优化模型的分布式电源选址方案研究

分布式电源接入配电网是智能电网的关键。分布式电源接入配电网的位置及所注入的容量会对电网的损耗和电压的稳定性产生影响。采用多目标优化模型研究分布式电源优化选址问题。在综合考虑电压稳定的两类指标以及电网损耗的基础上,建立了多目标的优化仿真模型。同时,利用多岛遗传算法进行全局寻优求解,提高了全局最优解的可能性。对于多目标优化的可行解,运用Pareto最优解分析理论,使模型更具有实际工程意义。最后,采用配电网的标准算例对模型及算法进行了验证。表明,该模型具有优异的优化效果,有助于工程的实际应用。     

基于改进花授粉算法的永磁同步电机参数辨识

针对传统花授粉算法辨识永磁同步电机参数迭代后期易陷入局部最优导致收敛速度慢和寻优精度低的缺陷,提出了一种基于t-分布扰动和高斯扰动的改进花授粉算法（tGFPA）,以实现永磁同步电机参数的高精度辨识。首先利用混沌Logistic映射对花朵个体位置进行初始化,然后在全局授粉过程中引入t-分布扰动,提高搜索空间的多样性。在局部授粉过程中加入高斯扰动,增强跳出局部最优解的能力。最后,对比仿真结果表明：基于双扰动策略的改进花授粉算法收敛速度更快、辨识精度更高,对于永磁同步电机控制性能改善具有重要意义。     

基于BAS-IGA的含分布式电源配电网故障定位

针对遗传算法解决含分布式电源配电网故障区段定位易早熟收敛的问题,提出了一种基于天牛须搜索算法和改进遗传算法相结合的故障定位方法。该方法首先利用天牛须搜索算法产生高质量的初始种群,其次通过构造遗传算法数学模型、优化3种遗传算子和调节交叉变异概率对遗传算法进行改进,最终经遗传迭代产生最优解,达到精确定位故障区段的目的。以IEEE33节点配电网模型为例,分别针对单重故障、多重故障以及信息畸变情况进行仿真。仿真结果表明,提出的优化算法定位准确率为100%,且收敛速度快、容错性好。     

用于配电网多目标无功优化的改进粒子群优化算法

针对配电网多目标无功优化的应用需求以及优化算法存在的收敛性和多样性问题,基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法,提出一种应用于多目标无功优化的改进粒子群优化算法。该算法在全局外部档案更新过程中引入冗余集策略,避免迭代过程中陷入局部最优解。将算法应用于配电网无功优化中时,采用离散变量取整方法,加快算法的收敛速度。建立网损、电压偏差及无功补偿装置投资最小的配电网多目标无功优化模型,并以IEEE 33节点配电网络为算例进行仿真,结果表明改进后的算法兼顾了优化的收敛性和多样性,能够在不同的优化要求下得到有效的无功优化方案。     

基于改进蝙蝠算法的配电网分布式电源规划

合理规划接入电网的分布式电源能够提高能源利用效率,提高电力系统运行的经济性、灵活性和可靠性。建立了以分布式电源建设和运行总费用最小、系统网损最小、静态电压稳定指标最大为优化子目标的多目标规划模型。采用了一种新的仿生算法--蝙蝠算法,并针对蝙蝠算法的不足之处进行了改进,有效地解决了该算法易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题。通过14节点配电网测试系统进行了分布式电源选址和定容仿真分析。仿真结果表明,与传统的蝙蝠算法、粒子群算法相比,采用改进的蝙蝠算法能够更好、更快地得到分布式电源接入配电网的最优规划方案,验证了算法的正确性和可行性。     

基于改进蚁狮优化算法的可再生能源分布式电源优化配置

分布式电源的合理规划能够降低配电网的功率损耗,针对可再生能源分布式电源规划配置问题,提出了一种基于改进蚁狮优化算法的可再生能源分布式电源优化配置方法。所提方法建立了以最小化实际功率损耗和改善配电网电压分布与电压稳定性为目标的多目标函数;利用改进蚁狮优化算法,通过模仿自然界中蚁狮的狩猎行为,统筹考虑损耗敏感系数和电压敏感系数,推导出不同类型的分布式电源单元的最佳总线位置和容量;以IEEE-33总线径向分布系统进行了仿真实验。实验结果表明,与其他算法相比,所提算法在降低功率损耗和电压分布方面更优,从而验证了所提算法的适应性和有效性。     

基于改进哈里斯鹰优化算法的有源配电网故障定位

针对改进的遗传算法、二进制粒子群算法等智能优化算法在复杂的有源配电网中故障定位的准确率不高、易于陷入局部最优、收敛速度慢以及定位时间长等问题,提出一种基于改进哈里斯鹰优化算法的有源配电网故障区段定位方法。首先,通过Tent混沌映射改善初始种群和将逃逸能量非线性化,以加快哈里斯鹰优化算法的收敛速度。其次,通过结合黄金正弦算法跳出局部最优。最后,所提方法在IEEE33节点有源配电网模型上进行了仿真测试验证,表明改进后的哈里斯鹰优化算法能很大程度地加快收敛速率,故障定位方法具有很高的容错率。     

遗传粒子群混合算法在配电网络重构多目标优化中的应用

针对配电网络重构多为单一性能最优重构的问题,文章提出了使配电网线损、负荷均衡、供电电压质量最佳的多目标配网优化模型。结合GA中的进化思想和粒子群算法(PSO)中的群体智能技术,采用遗传粒子群混合算法寻优,通过随机权重方法来获得目标是Pareto前沿面的可搜索方向,体现出较GA和PSO更好的寻优性能。寻优过程中,部分个体以PSO方法迭代,其它个体进行GA中的选择、交叉和变异操作,整个群体信息共享,同时采用自适应参数机制和优胜劣汰的思想进化。在此基础上制定的配网优化方案能够在保证配网呈辐射状、满足馈线热容、电压降落要求和变压器容量等的前提下,最大限度地提高配电系统安全性和经济性。算例表明该算法在求解性能和效率两方面都有比较显著的优势。