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。     

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。     

基于相似搜索与多开端重组的配电网两时间尺度无功协调控制

规模化的分布式电源接入配电网后造成了电压高间歇性波动,影响了无功补偿设备的调节效果。提出基于相似搜索与多开端重组的多目标无功优化算法,考虑了非平滑补偿设备的日投切次数限制,加入变化的次数成本约束,调节尺度为1 h;DG和SVG的实时平滑调节设备,调节尺度为5 min,进行超短期预测反馈调节,优化目标为电压偏差、网损和调控成本综合最优。求解算法采用改进的多目标粒子群算法,运用相似搜索技术,调用适用性最高的历史无功方案作为方案粒子加快算法的初期收敛速度;引用Pareto熵协调多目标间的适应度,同时依托Pareto解集存优能力,在算法收敛后期设计了多开端重组方法,进一步提高优化效果。经实际算例验证了该方法的有效性。     

基于改进灰狼优化算法的分布式电源优化配置

计及源荷侧随机波动性的影响,采用机会约束规划方法,建立综合考虑配电网运行费用、电压稳定性和污染气体排放量的分布式电源随机规划模型。考虑各评价指标的数量级不同,为避免过度优化某一评价指标,采用模糊技术建立综合满意度函数。结合半不变量理论和Cornish-Fisher级数展开计算配电网随机潮流,得到节点电压幅值的概率密度曲线,从概率的角度对系统电压水平进行评估。对一种新颖的灰狼优化算法进行改进,采用Tent映射产生的混沌序列代替随机产生的初始种群,同时提出一种非线性收缩因子。PGE33节点系统的仿真结果验证该文模型和算法的有效性及合理性。     

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。     

基于随机规划的风光互补系统特性分析与准入功率极限计算

分析风、光及风光互补发电系统出力特性,针对风速、光照强度及负荷的随机性和互补性,提出一种基于随机规划的风光互补系统准入功率极限分析方法;建立含多个随机变量、多约束、非线性的机会约束随机规划模型,采用基于随机模拟技术的改进粒子群优化算法求解,并于IEEE-30验证系统约束条件置信水平及不同季节条件等对风光互补系统准入功率极限的影响。结果表明该模型能全面考虑风光机组实时运行波动与互补特性,求解算法简单,操作方便,计算速度快,误差小。     

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。     

大规模风电外送系统FACTS优化配置

大规模风电的集中接入使超高压输电通道潮流频繁变化,输电网电压也剧烈波动。为此文章提出了一种基于自组织映射粒子群算法的柔性交流输电FACTS设备配置方法,以电压稳定性最佳、可用输电能力最大、投资费用最小为目标,满足电力系统约束,建立FACTS多目标优化配置模型、实现FACTS设备的优化配置。采用自组织多目标粒子群算法,在保证Pareto解集收敛性的同时,实现全局寻优。此外,以超高压等级IEEE-14节点输电系统为例,验证文章所提出的方法的有效性和先进性。分析结果表明,相较于无FACTS设备和传统粒子群优化配置方法,利用文章所提出的方法能够实现FACTS设备的优化配置,并显著提高电力系统的输电能力和电压稳定性。     

考虑风速相关性的风电接入能力分析

同一地区的风电场一般建立在相互接近的地理位置上,因此其风速往往呈现出一定的相关性。采用Copula函数建立多风电场的风速相关性模型,继而生成具有相关性的风速分布样本空间。考虑风速的随机性与相关性,应用机会约束规划理论,在满足系统安全可靠运行的前提下,以系统可接入的风电机组装机容量最大化作为优化目标,建立了计算风电穿透功率极限的概率最优潮流模型,并采用一种基于随机模拟技术的粒子群优化算法进行求解。以IEEE30节点测试系统为算例,分析风速相关性、风电场接入点和机会约束置信水平对风电接入能力的影响,结果验证了所提模型与算法的合理性与可行性。     

含分布式电源优化调度的配电网络重构

配电网络重构是配电网优化的重要措施。分布式电源（DG）接入配电网将改变网络潮流分布,直接影响网络重构结果,而网络重构引起的DG相对位置变化也将引起DG最优输出功率的变化,进行单个优化不能达到整体最优的效果。针对这一问题提出了一种含分布式电源优化调度的配电网络重构方法。采用改进最小生成树算法和改进粒子群算法将网络重构和DG的优化调度相结合进行交叉迭代。首先,进行DG的优化调度;其次,进行网络重构。只要网络结构发生变化,就需要重新进行DG优化调度,直到重构和DG优化调度均无操作时算法收敛,停止计算。实际算例表明,该方法能有效降低配电网的网络损耗、改善电压质量,可以达到配电网总体最优。     

计及环境效益的虚拟电厂经济性优化调度

虚拟电厂（Virtual power plant, VPP）能有效减小新能源对电网的冲击,提高供电可靠性。本文在分析了VPP各分布式电源（Distributed generator, DG）发电成本的基础上,构建了计及环境效益的含风力发电、光伏发电、小水电和微型燃气轮机发电的VPP经济性优化调度模型,设计了基于小水电季节特性的VPP运行策略。以各时段内VPP实际出力跟踪计划出力、同时VPP发电成本和环境成本最小为目标,通过粒子群算法计算得到VPP各DG的出力。讨论了丰水期、平水期和枯水期VPP完成计划出力时微型燃气轮机出力系数,比较了丰水期、平水期和枯水期VPP发电成本和环境成本,并基于火力发电的环境成本计算了丰水期、平水期和枯水期VPP环境效益。实验结果验证了所建模型和运行策略的合理性,并表明VPP能有效平抑新能源出力偏差,降低DG发电总成本。     

微网并网与孤岛运行模式下的无功优化策略

高渗透率的间歇性分布式电源(DG)使微网在并网或孤岛模式的运行可靠性降低,而传统的无功优化方法往往因忽略微网可靠性导致优化效果较差。依据有功及无功功率充足和电压极限限制,以概率方式来评估微网的可靠性,提出了一种微网在并网及孤岛模式下的无功优化规划模型,以系统年电能损耗最小和微网可靠性最大为目标进行求解。最后,采用PGE 69节点进行算例分析,研究了优化系数的作用效果和算法的鲁棒性,并通过成本-效益分析来确定系统的电容器组的最优容量。结果表明,对微网进行分布式无功电源的优化配置能有效改善网损,并提高系统的可靠性。     

基于灰狼算法的分布式电源优化配置

分布式电源(DG)的优化配置是主动配电网(ADN)规划中的重要环节,ADN中DG的合理配置对ADN的稳定运行具有重要意义。从电能供给侧出发,建立了考虑DG的投资和主动管理费用、系统网损及电压偏移的多目标联合优化配置模型,并根据1-9标度法对各目标权重系数进行设定。针对传统灰狼算法(GWO)在全局寻优能力和收敛速率上的不足,提出了引入混沌序列的GWO算法,并在IEEE33节点系统中对所提模型进行求解。结果表明,改进方法能对DG进行有效的优化配置,其收敛速度和寻优能力亦优于传统算法。     

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。     

基于蚁群算法的多类型分布式电源优化配置

鉴于不同类型分布式电源接入配电网的位置及注入容量对系统潮流分布的影响,主要体现在能源的梯级利用率、电网规划成本、供电可靠性和电能质量等方面,在配电网规划建设期间建立各种分布式电源(DG)的出力模型,综合考虑需求侧的经济利益,建立以用户侧的投资运行成本和网络损耗费用最小为优化目标的函数,采用蚁群算法对函数进行求解得到优化的位置和容量。算例分析表明,该方法可以得到较为合理的方案,并可有效降低系统网损、节点电压偏差,提高需求侧的经济效益和电能质量。     

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...     

Techno-economic analysis of hydrogen energy for renewable energy power smoothing

With the increasing proportion of renewable energy (mainly wind power and photovoltaic) connected to the grid, the fluctuation of renewable energy power brings great challenges to the safe and reliable operation of power grid. As a clean, low-carbon secondary energy, hydrogen energy is applied in renewable energy (mainly wind power and photovoltaic) grid-connected power smoothing, which opens up a new way of coupling hydrogen storage energy with renewable energy. This paper focuses on the optimization of capacity of electrolyzers and fuel cells and the analysis of system economy in the process of power output smoothing of wind/photovoltaic coupled hydrogen energy grid-connected system. Based on the complementary characteristics of particle swarm optimization (PSO) and chemical reaction optimization algorithm (CROA), a particle swarm optimization-chemical reaction optimization algorithm (PSO-CROA) are proposed. Aiming at maximizing system profit, the capacity of electrolyzers and fuel cells are constrained by wind power fluctuation, and considering environmental benefits, government subsidies and time value of funds, the objective function and its constraints are established. According to the simulation analysis, by comparing the calculated results with PSO and CROA, it shows that PSO-CROA effectively evaluates the economy of the system, and optimizes the optimal capacity of the electrolyzers and fuel cells. The conclusion of this paper is of great significance for the application of hydrogen energy storage in the evaluation of power smoothness and economy of renewable energy grid connection and the calculation of economic allocation of hydrogen energy storage capacity.