基于改进粒子群优化算法的DG准入容量与优化布置

为进一步优化配电网中分布式电源（distributed generation,DG）的准入容量和优化布置问题,以节点电压和线路载流量为约束条件建立了单电源和多电源准入容量的数学模型,以有功网损最小为目标函数建立了DG优化布置模型。为有效求解该模型,采用了基于粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法和二次插值相结合的改进PSO算法,将该改进方法应用于IEEE 33节点标准算例,分别进行了DG的最优接入位置与最优容量的仿真,并与粒子群算法优化结果进行了对比,同时还分析了优化布置下的潮流分布。算例仿真结果表明该方法可有效减少DG接入后配电网的网损,提高配电网的供电质量。     

含PV节点的配电网合环潮流算法

随着分布式电源(Distributed generation,DG)的接入,配电网合环场景发生改变,给配电网合环潮流计算提出了新的要求。以PV型DG为例,提出一种含PV节点的配电网合环潮流算法。针对前推回代法处理PV节点和环网能力弱的特点,利用改进灵敏度矩阵对PV节点进行无功修正,实现对PV节点的处理。依据叠加原理,用合环功率补偿法对合环端口节点进行功率补偿,从而实现配电网合环潮流计算。最后对IEEE 33节点测试系统进行仿真分析,结果表明该算法能够有效解决含PV节点的配电网合环潮流计算问题。     

主动配电网三相解耦潮流算法

随着主动配电网技术迅速发展,分布式电源(DG)规模化接入,传统配电网潮流算法难以满足主动配电网潮流计算的要求。针对这一情况,提出一种能高效处理多类型DG规模化接入和环网的主动配电网三相解耦潮流算法。该算法基于序分量法和不对称线路三序解耦-补偿模型,结合主动配电网的特点和道路-回路分析法,详细推导PQ、PQ(V)、PV和PI节点类型DG规模化并网和无功补偿设备接入的潮流模型,采用三相解耦及并行计算,极大地提高算法计算速度和效率,节省内存空间,实现高效的主动配电网三相解耦潮流计算。通过IEEE 37、69和123母线测试系统验证了该算法的有效性、良好的收敛性以及较强的处理多类型DG规模化接入和环网的能力,且算法性能远优于传统算法。     

基于粒子群优化算法的配电网重构和分布式电源注入功率综合优化算法

随着分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中安装比例逐年增加,配电自动化应加强对DG的优化调度功能,发挥DG对配电网优化的有利作用。配电网重构是配电网优化的重要措施,DG联网后,DG注入配电网功率直接影响配电网重构结果。为使配电网性能达到整体最优,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的配电网重构和DG注入功率综合优化算法。该算法根据PSO并行计算的特点,采用PSO和二进制粒子群优化算法(binary particle swarm optimization,BPSO)相结合的方式,对转换开关状态和DG注入功率2种控制变量同时处理,达到配电网网损、电压偏差最小的目的。将DG作为可调度设备,对配电网重构和DG注入功率进行综合优化,提高了含DG配电网的电能质量和供电可靠性。将该算法应用到3馈线配电系统,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

含分布式电源的弱环配电网三相潮流计算

配电系统中引入分布式电源形成分布式发电系统后,引起有功功率和无功功率的数量和方向的改变。分布式电源不能简单处理为PQ节点,传统的配网潮流算法已不适用。在基于常见分布式电源运行方式和控制特点的基础上,建立各种分布式电源在潮流计算中的节点模型,考虑配电网三相参数不平衡和环网问题,提出适用于含多种分布式电源的弱环配电网的前推回推三相潮流算法。     

基于改进果蝇优化算法的分布式电源优化配置

研究分布式电源（distributed generation,DG）接入配电网的优化配置问题,基于模糊隶属度技术建立综合考虑投资效益、电压指标和网损的多目标优化配置模型,有效解决了因各子目标数量级不同而导致的过度优化问题。对一种新颖的仿生智能算法--果蝇优化算法（fruit fly optimization algorithm,FOA）进行改进,效仿细菌在觅食过程中的趋化思想,在算法寻优过程中引入吸引和排斥操作,有效提高了种群多样性,降低了算法陷入局部最优的可能。IEEE 33节点系统的仿真结果表明,与传统果蝇优化算法和粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）相比,改进果蝇优化算法（improved fruit fly optimization algorithm,IFOA）在寻优速度和求解精度上都具有较大优势,能快速、有效地搜索到最优配置方案,从而验证了改进算法的有效性与合理性。     

基于改进型前推回代法的分布式电源接入对主动配电网的影响研究

分布式电源(DG)接入配电网后,配电网由单向供电系统转变成双向供电多电源系统,配电网由单电源变成多电源,且DG不能简单处理为PQ节点。由于传统的前推回代法只能处理平衡节点和PQ节点,因此传统的配网潮流算法已不适用。本文分析了主动配电网的特性,并基于已有的并入分布式电源的潮流算法,对典型的前推回代法中处理PI节点的方法进行了改进,本质是将DG的PI节点在每步迭代时转化成PQ节点。通过在IEEE 18节点配电系统及IEEE 33节点配电系统大量验证,表明方法是可行的。分布式电源的恰当接入可以更有效的减少线路损耗、提升节点电压。     

基于改进量子粒子群算法的配电网络优化重构

为了更好地利用分布式电源(DG),需要调整配电网开关状态优化网络结构。基于此,旨在利用一种智能算法对含DG的配电网进行优化重构。以网损最小为目标函数,建立配电网重构模型,并给出重构需要满足的约束条件;按照DG接入配电网的接口类型将其分为PQ型、PV型、PI型和PQ(V)型四种类型,选择前推回代法对含DG的配电网进行潮流计算;通过分析二进制粒子群算法(BPSO)与量子粒子群算法(QPSO),提出了一种改进的量子粒子群算法—加权的二进制量子粒子群算法(WBQPSO)。以IEEE33节点配电系统为例,采用二进制编码方式,通过仿真结果可以发现WBQPSO通过对粒子的平均最好位置加权处理,改善种群多样性,提高收敛速度,可以得到更好的网络重构的优化结果。     

考虑分布式电源的弱环配电网潮流计算方法

我国配电网络一般采用"闭环设计、开环运行"的供电方式。但在配电网实际运行中,配电网中的联络开关或分段开关有时需要闭合形成弱环网,因此需要考虑弱环网潮流问题,提出了一种基于前推回代法的辐射状潮流计算方法,利用叠加原理处理环网回路,使弱环配电网等效为辐射型网络以及端口补偿电路。随着分布式电源DG(distributed generation)的大量加入,在潮流计算中也要予以考虑。研究了不同类型分布式电源在潮流计算中的处理方法。最终给出了含分布式电源的弱环配电网潮流计算方法,并用IEEE 33节点算例对算法进行了验证。     

分布式电源对弱环配电网电压分布影响分析

由于传统前推回代法无法处理含弱环网的配电系统,基于叠加原理的改进型前推回代法对含分布式电源的弱环配电网进行潮流计算。以IEEE33节点配电系统为算例,研究分析接入分布式电源对辐射状配电网和弱环配电网电压分布的不同影响,并总结了分布式电源接入位置,出力大小对弱环配电网电压支撑的程度。     

含放射性约束条件的配电网重构研究

研究网络重构是配电网运行及优化的重要功能之一,在各种重构算法中,网络模型通常采用放射性的拓扑结构。为保证重构结构满足拓扑的放射性约束,把放射约束的数学模型纳入到含分布式电源(DG)的网络重构系统中,使以往复杂的方法转化为一个简单而有效的方法。进而把该放射性约束条件运用于基于粒子群优化算法的配电网重构中,克服了粒子群寻优的盲目性,提高运算速度。最后通过IEEE33和IEEE69节点算例表明,放射性条件的约束和DG的引入能够更进一步实现整个网络重构方案的优化。     

基于改进分层前推回代法的含分布发电单元的配电网重构

在简化配电网拓扑的基础上,应用混合粒子群算法对含分布发电单元的配电网重构问题进行求解。采用10进制编码进行简化求解,提出了基于节点–分层关联矩阵进行智能网络拓扑识别及分层前推回代的潮流计算方法。该方法可适应动态计算配电网潮流的需要,为实时动态重构提供新的思路。在网络重构中引入分布式电源,大幅降低了网损,对节点电压有较好的支撑作用。IEEE 33节点算例验证了该方法的有效性和合理性。     

含分布式电源的三相不平衡配电网潮流计算

根据配电网三相不平衡的实际情况,为准确计算各种分布式电源(distributed generation,DG)并入配电网后的潮流问题,文章基于前推回代法,提出了可处理PV和PQ节点模型DG的三相不平衡潮流算法。按照配电网拓扑结构,利用支路分层技术,加快了潮流计算速度。在处理PV节点模型DG时,将电压正序分量幅值作为电压调节参数,计算电压正序分量幅值和额定电压幅值差,得到PV节点的无功补偿量,将DG由PV节点运行模型转换为PQ节点运行模型。IEEE 34节点系统算例结果验证了该算法的正确性。最后,通过分析DG对电压的调节和无功补偿能力,研究了不同类型DG对配电网电压的影响。     

计及分布式电源的配电网重构研究

分布式电源因其独有的环保性和经济性,在电力系统中拥有广阔的发展前景,但同时对配电网络的运行控制等方面产生了重大影响。研究了计及分布式电源的配电网络重构,采用了一种适合于含分布式电源的配电网络重构的改进二进制粒子群优化算法,并建立了计及分布式电源的配电网络辐射状运行判定依据。最后对IEEE33节点测试系统进行仿真,表明本文所用的方法是合理有效的。     

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。     

改进粒子群算法在含分布式电源配电网优化重构中的应用

针对配电网中各种类型分布式电源接入所造成的配电网拓扑结构的复杂性,提出了一种改进粒子群优化算法应用于配电网重构,把粒子群算法和布谷鸟算法有效地结合在一起,采用两层种群框架。为了提高粒子群优化算法的全局搜索能力,采用中值聚类算法对下层粒子群进行重组,粒子群算法用于优化下层的各类小种群,然后将其发送到上层,使用布谷算法进行深度寻优。通过算例对多种情况进行仿真分析,验证改进算法在配电网重构中的优越性。结果表明,该算法能有效地降低配电网的有功网损,提高各节点的电压水平。本研究为我国分布式电源接入配电网的发展提供了参考和借鉴。     

考虑分布式电源随机性的配电网最大供电能力

随着分布式电源（distributed generation, DG）越来越广泛地应用,逐渐接入到配电网中,对配电网影响举足轻重,而目前配电网最大供电能力（load supplying capability, LSC）的计算方法均未计及DG接入带来的随机性影响。针对这一问题,首先建立LSC求解模型,在蒙特卡罗模拟的概率潮流计算中考虑DG随机性,利用改进的负荷倍数法和计及电压与支路功率约束的LSC逼近法来计算配电网最大供电能力;然后通过配电网IEEE-33算例验证该模型和算法的有效性,模拟多种情景下LSC的变化,仿真结果表明DG接入配电网可提升网络静态安全裕度,且DG随机性出力影响LSC的分布特征;最后分析制约LSC提升的薄弱环节,并建议在节点电压较低处增加调压装置或无功自动补偿装置。