基于区间算法和范例学习的配电网网架规划

考虑配电网网架规划中的不确定因素,建立了配电网网架区间规划模型。结合配电网辐射状运行的特点,提出了简单实用的配电网区间潮流计算的端点法。对基于Agent行为和范例学习的遗传算法中的“范例学习”部分进行了修改,使其适应于配电网网架区间规划模型的求解。算例结果表明,提出的算法可以得到鲁棒性强的规划方案。     

基于区间算法和范例学习的配电网网架规划

考虑配电网网架规划中的不确定因素，建立了配电网网架区间规划模型。结合配电网辐射状运行的特点，提出了简单实用的配电网区间潮流计算的端点法。对文献基于Agent行为和范例学习的遗传算法中“范例学习”部分进行了修改，使其适应于配电网网架区间规划模型的求解。通过算例表明，提出的算法可以得到鲁棒性强的规划方案。     

模糊不确定性负荷下的配电网网架规划方法

考虑配电网规划中的负荷不确定性因素,基于模糊数学理论建立基于可信性理论的配电网网架规划模型。模型引入可信度指标评价模糊负荷下的配电网规划方案的风险,以规划期内配电网固定投资和模糊期望网损费用最小为目标,引入模糊机会约束处理线路功率约束和节点电压约束。采用遗传算法求解所建模型,求解过程中结合可信度指标等价定理,将给定可信度的配电网网架规划模型转化为区间负荷下规划模型进行求解,使用模糊期望值法求解目标函数中的模糊网损费用,降低了模型求解难度,减少了模型求解时间。最后,25节点算例验证了所提方法的正确性和有效性。     

不确定性条件下的城市配电网规划方法探讨

认为市场中的城市配电网规划面临的不确定性因素中负荷的变化尤为重要。引入了区间算法对不确定性负荷、配电网规划的数学模型和自动布线的初始化搜索方法进行了修改,并采用遗传禁忌混合算法对初始化网架进行了优化求解。将该改进规划方法应用于实际算例,与确定性规划得到的结果相比较表明该文所提方法适合于求解不确定性负荷条件下的城市中压配电网络规划问题,从而为不确定性条件下的城市配电网规划提供了参考。     

基于区间直觉模糊理论的直流配网规划方案综合决策

随着分布式电源(DG)和多样性直流负荷的大量接入,直流配电网是未来发展的一个方向,科学合理地评估直流配电网规划方案具有重要意义。针对直流配电网规划的特征和DG接入带来的不确定性影响,构建计及网架协调性、DG配置合理性的综合评价指标体系;提出基于区间直觉模糊理论的直流配电网规划方案综合评估方法,采用前景理论和MYCIN不确定因子处理区间直觉模糊判断矩阵,充分地体现决策者偏好,挖掘不确定信息,降低决策者主观不确定性,提高评价结果的辨识度。通过算例分析表明,本文提出的方法能够简化直流配电网规划方案综合评估这一复杂问题,是评价和筛选这类电网规划方案合理、有效的解决方法。     

微电网运行域分布式电源配网网架多目标规划研究

传统配电网网架规划目标单一,导致规划效果不理想且费用较高,提出引入微电网的分布式电源配网网架多目标规划方法。构建选址优化模型实现对配电网电源的规划,规划配电网内部自设设备故障、外部环境故障、设备过负荷以及反向潮流四项因素引起的故障。通过建立配电网最低年投资运行成本目标函数,构建配电网网架规划模型,实现微电网运行域分布式电源配网网架的多目标规划。实验结果表明,微电网运行域分布式电源配网网架多目标规划方法,可以提高配电网运行的可靠性和经济性,优化后的网架结构具有较高的实际工程参考意义。     

配电网网架结构与配电自动化终端协同规划方法

针对现有配电网规划方法中未能充分考虑到泛在电力物联场景下一二次协同支撑供电可靠性的问题,提出了一种配电网网架结构与配电自动化终端协同规划方法。首先,提出配电网一二次协同规划的交替优化框架,构建了网架规划层与自动化终端配置层的优化数学模型;其次,针对规划配置模型中可靠性求解问题,结合配电自动化终端类型与通信方式,提出考虑一二次协同的配电网可靠性评估方法;再次,提出了基于遗传算法和整数粒子群算法的双层模型求解方法,其中在网架规划环节提出了基于"避圈法"思想的初始网架高效生成方法及相应的遗传编码方法;最后利用某60节点城市配电网作为算例验证了所提方法的有效性与合理性。     

考虑分布式电源的弹性配电网网架柔性约束规划

在考虑分布式电源的配电网柔性规划中,合理的规划方案能够提高配电网对于新能源接入的弹性,保持系统运行在稳定合理的区间内。提出了一种考虑不同运行情况的弹性配电网网架柔性约束规划方法,建立了基于经济性、适应性、可靠性、安全性、协调性的多目标规划体系;利用场景法描述了风、光、负荷等因素的不确定性,利用基于Wasserstein距离的最优渐进场景法提取了典型场景以及相应概率;在求解过程中应用基于连通性矩阵与树结构编码的网架连通性校验确保不产生孤岛节点、不破坏网络的辐射性。通过某地区配电网规划的算例验证了所提模型的合理性。     

基于供电能力分析的中压配电网架精细化规划方法

为了补充传统配电网规划对于中压网架接线模式的选择缺乏理论分析的不足,本文提出了一种基于供电能力分析的中压配电网网架精细化规划方法.首先基于供电能力的概念对变电站互联“度”进行比较分析,给出互联“度”的合理区间;进而据此形成网络合理供电架构的构建方法;最后在供电架构基础上,以配电网供电能力充分发挥为原则,建立中压馈线互联结构的规划方法.经过算例计算,证明本文提出算法的有效性和实用性,该方法对配电网规划工作有积极的指导意义.     

基于免疫萤火虫算法的配电网低碳目标网架规划分析

当前在配电网网架规划中存在算法寻优能力差,二氧化碳削减量较低的问题,基于低碳化需求,将免疫萤火虫算法应用到配电网规划中,提出基于免疫萤火虫算法的配电网低碳目标网架规划分析方法。将低碳费用指标、电压安全指标和有功网损指标作为优化指标,在低碳目标的基础上构建配电网规划模型,采用免疫萤火虫算法,结合免疫克隆技术和萤火虫优化技术对配电网规划模型进行求解,实现配电网低碳目标的网架规划。实验结果显示,所提方法规划后的配电网二氧化碳削减量高,算法寻优能力强,符合低碳环保理念的同时能够获取最优规划方案,具有实用性。     

区间负荷下的输电网灵活规划方法

建立了区间负荷下的输电网灵活规划模型,该模型考虑负荷的不确定因素,以投资成本最小为目标,以正常情况和线路N-1情况下的网络安全为约束,求解该模型得到区间负荷下满足正常情况和线路N-1情况下系统安全的输电网规划方案。根据区间至多切负荷量的数值来判别区间负荷下电网规划方案的安全性和安全程度,使用改进的贪婪随机自适应搜索算法快速求解该模型。6节点系统和某实际77节点系统的规划结果验证了该方法的正确性和有效性。     

含电动汽车和分布式电源的主动配电网动态重构

分布式电源和大量电动汽车充电功率的间歇性和随机性使配电网重构面临新的挑战。在此背景下,提出了一种基于区间数方法的含电动汽车和分布式电源的动态重构策略。文中引入区间数以描述分布式电源出力和电动汽车充电负荷的不确定性,以区间数描述最小化网损为目标函数,提出依据动态降损参数的动态时段划分,建立配电网动态重构的数学模型,在利用KrawczykMoore区间迭代法对潮流方程进行求解的同时引入仿射乘除运算代替区间乘除运算,改善了区间运算过于保守的问题。最后,结合邻域搜索以及克隆选择算法提出了求解上述模型的优化方法,以实现考虑多种不确定因素下主动配电网动态重构。算例分析证明所提方法相较于传统人工智能算法具有优越性。     

基于Agent行为和范例学习的遗传算法在城网规划中的应用

城市配电网优化规划(简称城网规划)目前还缺乏高效、实用的算法。传统遗传算法由于受确定编码形式的制约而缺乏对复杂问题的表述能力。文中通过吸收有关文献提出的“行为遗传”思想,进一步提出了一种基于Agent行为和范例学习的新型遗传算法。该算法由Agent基于知识的一系列决策行为,生成待优化问题的一个可行解的非编码方式,取代了传统遗传算法基于编码的可行解生成方式;用基于“范例学习”的进化寻优机制,取代了传统遗传算法基于模仿基因遗传和变异的进化寻优机制。最后,分别采用新型遗传算法和传统遗传算法对同一算例网络进行优化规划,对比的结果证明了新型遗传算法具有更好的复杂问题表述能力、计算效率、收敛稳定性以及可扩展性。     

计及不确定性的配电网模糊优化重构

实际配电网的负荷变化具有不确定性,使得配电网重构难以用传统的模型来描述。为此,提出根据负荷变化的模糊特性,建立以供电质量最优和网络损耗最小为目标的模糊化多目标配电网重构模型。采用量子进化算法对模型进行求解,以提高配电网络的经济性和供电质量;计算过程中采用支路前推回代法得到通应度函数的模糊区间,并通过区间评价函数进行模糊区间的比较来衡量方案的优劣。采用含分布式电源的IEEE33节点测试系统进行仿真计算,证明该方法的有效性。     

提高系统可靠性的配电网络多目标重构区间方法

提出了基于可能度概念的区间数大小比较通用数值计算方法。将区间分析应用于提高配电系统可靠性的措施中,提出并实现了以提高系统可靠性为目标的配电网络重构的区间方法。区间算法以特定的系统可靠性指标或系统停电损失费用与网损费用的加权和作为综合评价值,以综合评价值减少的可能度最大化为目标函数。算法考虑可靠性参数与网络动态变化的不确定因素,采用三相区间潮流和区间可靠性算法,进行隐含并行寻优,不仅求得了优化的网络结构,并且给出了网络结构的优化程度,最大可能地降低决策风险。算例分析表明该算法实用、有效。配套软件成为配电系统规划及运行的灵活、易用的工具。     

配电网规划决策中的可计算性问题研究

为了对配电网规划问题进行简化,首先针对配电网规划过程中的不确定性进行分析,研究了配电网规划决策中的可接受偏差和可计算性问题。通过引入可接受偏差,将配电网规划问题转化为一个可计算性问题,建立了配电网规划决策的标准数学模型和算法公式。利用该数学模型和算法对66 kV变电站的供电半径规划进行建模计算。计算结果表明,基于可接受偏差的配电网规划模型和算法是有效和实用的。该模型和算法可以简化配电网规划的流程,为确定配电网规划原则提供参考。     

配电网络重构的优化可信度度量的区间方法

提出了一种以能量损耗减小的可信度度量值最大化作为目标函数的配电网络重构区间算法。考虑每时段上负荷的不确定性,采用区间潮流算法,按照区间化的日负荷曲线得到一日之内系统能量损耗的变化区间,然后根据能量损耗减小的可信度度量值来决定一日的网络最优结构。该方法可用于实现以星期或月为周期的配电网络重构。33母线和69母线测试系统的计算实例表明了算法的应用价值。     

配电网拓扑结构概念聚类及其在优化规划中的应用

聚类分析是一种无监督的机器学习方法。被广泛应用于各研究领域。在城市配电网优化规划的研究中，现有的关于网络拓扑结构分析的一些方法并不适用于配电网优化规划工作，而关于配电网拓扑结构聚类分析的研究更是鲜见报道。基于对配电网结构、运行特点以及优化规划工作实际需要的认知，提出了一种结合模糊逻辑的配电网拓扑结构概念聚类方法，对于推进配电网优化规划问题的研究具有广泛的实际意义。为检验该方法的有效性，在该方法的基础上引入几个简单的概念，构成一个基本的机器学习模块，该模块可以方便地“嵌入”基于Agent行为和范例学习的新型遗传算法中，以提高原算法的计算性能。并用算例证明了在引入基于配电网拓扑结构概念聚类的机器学习模块后，新型遗传算法具有更高的计算效率和求解质量。     

基于最优系统能效的配电网规划方法

在当今的配电网规划中,提升能效是最重要的目标之一。现有的配电网规划模型大都以经济性为目标。文中从配电网系统能效入手,提出基于最优系统能效的配电网规划模型,选取节点煤耗作为入手点,综合考虑配网网损、分布式电源规划等能效因素,可以较为全面地反映配网系统能效。在模型求解中,文中使用改进的粒子群(PSO)算法,在算法中加入惯性权值,可以在提高算法收敛速度的同时保证寻优结果的准确性,并给出了辐射网形态修正策略,确保规划结果的合理性。选取IEEE 33节点算例进行模型和算法验证,计算结果表明,文中的模型求解算法收敛快,稳定性高,配电网规划结果合理,有效提升了配网系统的能效水平,验证了文中配电网规划方法的有效性。     

面向可靠性提升的关联规则驱动下配电网投资规划优选模型与方法

随着清洁能源的接入、供需交互的加深,当前计及完备潮流方程与网络安全约束的投资规划优化模型在面对大量改造措施决策时,存在计算繁琐、收敛性差的问题。提出了一种基于改造措施与可靠性指标关联规则取代潮流与网络安全约束的配电网投资规划优选模型与方法,该模型中配电网可靠性指标与改造措施间的关联关系通过选择合适的机器学习算法实现。分析了可靠性与改造措施的关联规则,分别以可靠性提升最大和投资费用最少为目标建立基于关联规则驱动的配电网投资规划优选模型,考虑各类改造措施对配电网可靠性指标的提升效益,实现配电网投资规划方案优选。通过实例验证了所提投资规划优选优化模型和求解方法的快速性、可行性与有效性。