考虑天气及电价的配网计划检修双层优化模型

从配电网计划检修编制的实际情况出发,考虑天气及电价变化对检修安排的影响,使检修安排更具有可实施性。建立了可同时兼顾可靠性和经济性的双层优化模型,该模型以检修时间优化为上层优化问题,以负荷转移路径优化为下层优化问题,两层优化问题通过上层问题的适应度值结合起来,相互嵌套,反复迭代,最终获得供电企业售电损失最小的检修时间安排和停电负荷、开关操作、网损最小的负荷转移方案。其中,上层优化问题采用GPSO算法,同时发挥了遗传算法和粒子群算法的优势;下层优化问题采用遗传算法改进后的基于待恢复树切割的启发式搜索方法,较好的解决了负荷转移路线重合的问题,避免了重复停电。通过算例计算和分析,验证了所提出的模型的可行性。     

配电网检修计划优化问题的研究

介绍了基于国内配电网检修计划实际编制情况建立的优化模型,同时考虑了检修时间的优化和设备检修时最优负荷转移路径.针对多种约束条件,对经济性最优为目标的检修时间优化问题,采用遗传算法求解,把得到优化的检修时间作为负荷转移路径优化的输入条件:利用失电区网络呈辐射状的特点,使用启发式搜索算法求解负荷转移路径优化问题得到多种转移方案,然后以最少失电负荷、最小开关数、最小网损为目标采用遗传算法优化,最终获得售电损失最小、总费用最小的检修方案.并对算例进行了验证,表明了该算法的可行性.     

基于待恢复树切割的配电网故障恢复实时算法

以往的文献通常把配电网故障恢复问题的模型建立在联络开关／分段开关的开关对组合优化上，因而带来了计算量大、并行性差的问题。文中提出了待恢复树的概念，充分利用失电区的网络呈辐射状的特点，把问题转化为待恢复树切割问题，大大降低了问题的复杂度。同时采用三相潮流计算配电网的潮流分布，所以恢复算法计及了三相不平衡带来的问题。由于在待恢复树的切割过程中自动保持网络的辐射状，井考虑电流和电压的约束，在缩小了问题的解空间的基础上大大降低了潮流计算次数。由于算法固有的并行性，所以特别适用于发生多重故障时的系统恢复供电。     

基于无功优化的配电网检修计划编制

从配电网检修计划编制的实际情况出发,将无功优化结合到配电网检修计划优化模型中,同时考虑了线路故障等级的检修时间优化和和设备检修时最优负荷转移路径.针对多种约束条件,对经济性最优为目标的检修计划,把通过改进小生境遗传算法和蚁群算法优化的配电网检修计划时间优化方案作为基于无功优化负荷转移路径的输入条件;利用一种高效的启发式搜索技术Tabu搜索算法得到使配电网损耗降低最大对应的最优节点解,并在该点通过并联电容器来降低网损.最后对36节点算例进行仿真,结果表明:该方法可适应配电网检修计划需要,从而达到经济调度的目的;配电网检修计划中引入无功补偿优化,可大幅降低网损,且对节点电压有一定提升作用.     

基于黑板模型的配电网多故障分时段动态恢复

为更好地实现配电网抢修过程中多故障分时段的动态恢复问题,提出了基于黑板模型的配电网多故障分时段动态恢复方法。首先建立了以恢复失电电量最大与系统网损最小为目标的双层优化模型。然后根据黑板模型原理,每次故障恢复由一个工作代理负责,各代理进行分布式并行计算,并利用改进离散细菌群体趋药性算法求取各代理的最优解,协调机制通过对可中断负荷的控制保证重要负荷优先恢复和减少开关操作次数。算例结果验证了该方法的有效性。     

含分布式电源的配电网多目标供电恢复

为充分发挥分布式电源的优势,进一步提高配电网的供电可靠性,提出考虑分布式电源孤岛运行的多目标供电恢复算法。在分析含分布式发电配网故障到供电恢复流程的基础上,采用二进制粒子群算法搜索Pareto非支配解获得供电恢复方案。根据对开关动作次数和网损侧重点不同,为减少Pareto非支配解的数目,可分别优先考虑负荷损失最少、开关动作次数最少和负荷损失最少、网损最小为目标得到Pareto非支配解,然后分别计算网损、开关动作次数,从中选择非劣解,兼顾了供电恢复过程中负荷损失、开关动作次数和网络损耗。方法可生成具体供电恢复方案由用户根据情况灵活选择。最后通过IEEE 33节点测试系统验证了算法的有效性。     

基于蚁群算法的配电网故障后恢复重构

蚁群算法是一种求解组合优化问题的新型通用启发式方法,具有正反馈、并行计算和鲁棒性强等优点.将蚁群算法应用于配电网故障后恢复重构,提出了综合考虑切负荷最小和开关操作次数最少的恢复重构模型,并详细介绍了其求解过程.算例证明该算法在配电网故障后恢复重构中应用的可行性和有效性.     

考虑时间尺度的含DG配电网故障动态恢复策略

提出了考虑分布式电源(Distributed generation, DG)随时间变化的动态模型来解决含分布式电源的配电网故障恢复问题。实际情况中不同类型DG的实时输出功率随时间变化,考虑将时间尺度拉长,进行多时段的动态故障恢复。选取故障恢复时段内损失电量之和最小为主要目标函数,开关操作次数最少作为次要目标函数。该算法首先利用改进二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization, BPSO)求得辐射状网络结构,排除大量不可行解,然后利用所提出的基于最优故障恢复路径策略进行切负荷操作。最后通过枚举组合对最小开关次数进行求解,得出最优的开关操作方案。算例结果证明,进行配电网故障恢复时考虑主网和DG的动态配合,能够最大限度恢复供电。     

基于膜计算的配电网故障恢复策略

针对配电网故障恢复的经济性和实用性,建立了计及失负荷最小、网损最小以及开关操作次数最少的多目标配电网故障恢复的数学模型。对于配电网故障恢复中产生的不可行解,研究了一种基于邻接矩阵的供电孤岛的验算方法,提出了随机生成树策略。最后应用改进的膜计算算法对IEEE33节点系统进行了故障恢复重构,给出了文中方法与遗传算法的比较,重构结果显示了所提算法的正确性和可行性。     

基于图论的含分布式电源配电网故障恢复算法

含分布式电源配电网的故障恢复策略对于配电网的安全性至关重要。针对含分布式电源和联络开关的配电网络,提出了基于图论的故障恢复算法。在充分考虑负荷恢复总量、开关次数和网络损耗的基础上,建立了含分布式电源的配电网故障恢复模型,以及配网故障恢复下的目标函数;设计了基于图论理论的不可行解修正和调整机制,即通过网络状态生成、网络区域划分、网络结构修正、负荷校验4个步骤,实现对不可行解的修正;利用量子离散粒子群算法其优越的优化特性,实现目标函数的最优;通过算例分析,验证了图论算法在智能优化算法中对不可行解修正的优越性和基于图论算法应用于配电网故障恢复问题上的有效性。     

基于遗传算法的配电网检修计划优化

配电网检修计划优化是一个多目标多约束的优化问题,针对考虑多种约束条件、以经济性最好为目标的配电网检修计划优化模型的特点,对约束条件进行简化处理,采用遗传算法进行优化,获得供电企业售电损失最小的检修计划方案。并通过算例计算和分析,验证了所提出的算法的正确性和实用性,适合求解配电网检修优化问题。     

Determination of load shedding to provide voltage stability

A computationally simple algorithm is developed for studying the load shedding problem in emergencies where an ac power flow solution cannot be found for the stressed system. The proposed algorithm is divided into two sub-problems: restoring solvability sub-problem and improving voltage stability margin (VSM) sub-problem. Linear optimization (LP)-based optimal power flow (OPF) is applied to solve each sub-problem. In restoring solvability sub-problem, rather than taking restoring power flow solvability as direct objective function, the objective function of maximization of voltage magnitudes of weak buses is employed. In VSM sub-problem, the traditional load shedding objective is extended to incorporate both technical and economic effects of load shedding and the linearized VSM constraint was added into the LP-based OPF. Case studies with a real 682 bus system are presented. The simulation results show that the proposed load shedding algorithm is effective, fast in finding the load shedding scheme to solve the problem of restoring solvability and improving VSM.     

配电网多故障抢修与供电恢复联合优化模型

建立了多故障抢修与供电恢复的联合优化模型,通过故障抢修顺序和停电负荷恢复路径的交互影响和反复迭代,最终得到最优的抢修计划和各个阶段最优的供电恢复策略。应用快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对所建立的模型进行求解,通过动态操作系统回支关联矩阵来修正在寻优过程中产生的违背"配电网辐射运行"约束的不可行解。算例计算证明,采用不同的抢修顺序和供电恢复策略将对配电系统的供电可靠性产生不同的影响,所建立的模型是正确有效的。     

基于变量降维的大电网经济调度优化方法

随着电网规模扩大,经济调度问题因变量增多,维度巨大,造成求解困难。文中利用Benders分解法,将大电网安全约束经济调度问题分解为无安全约束的优化主问题和网络潮流安全约束子问题,将子问题安全约束返回主问题进行模型重构,通过主子问题协调最终实现问题求解。优化问题求解过程中,根据当前运行信息,对机组调整价值进行甄别,将其中对安全和经济贡献小的机组进行集中处理,同时根据重要断面潮流负荷变化的物理特征对研究时段进行检验,将非重点关注的相邻时段进行简化合并,实现压缩机组变量和时段数量、降低求解维度的目的。最后,算例验证表明基于变量降维的优化方法可以减少大电网优化时间,同时保持较高的求解精度,满足工程化计算要求。     

配电网无功补偿的动态优化算法

配电网无功补偿动态优化的目的是在考虑负荷变化和电容器操作次数约束的条件下,求得各节点电容器的最优动作时间和投入容量。该文将动态优化问题描述为变约束优化问题,并提出一种求解算法。算法先将动态优化问题分解为一系列单节点电容器动态优化子问题,然后通过迭代求解一系列子问题的方式得到整个动态优化问题的最优解。由于给出的单节点电容器动态优化子问题的求解算法可以在变约束条件下搜索到子问题的最优解,而且在迭代求解过程中电容器的投入容量和动作时问都可以得到修正,因此使整个动态优化问题能得到更好的优化结果。算例表明,提出的算法是可行和有效的。     

计及可入网电动汽车的分布式电源最优选址和定容

一些不确定性因素如可入网电动汽车（PEV）的随机充放电行为导致的负荷和输出功率不确定性、风电机组和太阳能电源输出功率不确定性,以及未来燃料价格波动和负荷随机变化,都会给分布式电源（DG）的选址和定容问题带来风险。在此背景下,采用机会约束规划方法来解决DG的选址和定容中这些不确定性因素所引起的风险。以DG的总成本（包括投...     

基于分支界限法的配电线路检修优化分析

建立了以可靠性为中心的配电线路检修(reliability centered maintenance,RCM)策略优化计算模型。该模型的目标是使系统可靠性达到最高,其约束条件为总维修费用不超出预算。RCM优化计算模型是0-1规划问题,因此采用分支界限法对其进行求解,而分支界限法中松弛子问题则采用内点法进行求解。分支界限法能够得到混合优化问题的全局最优解,而内点法的突出优点是全局收敛性好。通过含有6个子系统的辐射型配电网对提出的RCM优化检修算法进行仿真研究,分析了不同检修策略对系统可靠性的影响,并计算出以可靠性为中心的最优检修方案,与其他方案进行比较表明了RCM优化计算模型的可行性。     

风电全消纳下虚拟电厂内部资源鲁棒调度策略

虚拟电厂运行机制为可再生能源以及需求侧分布式电源并网提供了技术支撑。针对含风、火、水以及柔性负荷的虚拟电厂,构建了两阶段鲁棒优化模型。该模型在对风电出力全部消纳的情况下,优化其内部各单元出力,缓解风电的不确定性和随机性,保证虚拟电厂满足对某些负荷稳定供电的情况下,达到运行经济性最优。针对min-max-min型两阶段优化问题,将其分解为混合整数特性的主问题以及计及风电出力不确定性的线性优化子问题。然后引入线性优化强对偶理论与列约束生成算法对主问题与子问题进行迭代求解,与此同时,在迭代过程中采用Big-M法将子问题的对偶模型线性化。最后通过算例仿真验证了所提两阶段鲁棒模型的有效性。     

基于改进型遗传算法的企业配电网检修计划系统

本文从企业配电网实际情况出发,以经济性最好为目标,提出企业配电网检修计划数学模型,根据线路因数与设备参数制定多种约束条件,采用改进型遗传算法进行优化,最终以线路电量损失最小为最优检修计划方案,并提出了企业配电网检修计划系统模型,大大提高了企业配电网的能量管理水平。