基于柔性互联技术的含高渗透率新能源配电网多目标优化运行

智能软开关（SOP）可控制潮流、提供无功补偿,进而改善配电网电压、降低网损。因此,针对可再生能源大规模接入配电网后电能质量下降问题,采用K-means算法构建风-光典型场景,同时建立了基于SOP、可投切电容器的含高渗透率分布式电源的主动配电网优化运行模型。该模型以电压偏差、系统网损最小以及系统运行成本最低为目标,综合考虑了能源利用率及系统运行稳定性。最后利用基于参考点的非支配排序方法的多目标优化算法（NSGA-III）进行求解,输出Pareto最优解集,并采用改进的IEEE 33节点系统对所建立模型的有效性进行了验证。     

计及分布式电源与电容器协调的配电网日前无功计划

针对目前含分布式电源(distributed generation,DG)的配电网中未考虑电容器补偿容量和DG无功出力协调调度的问题,研究了考虑DG与电容器组协调的无功优化方法。以网损和电压偏移满意度最高为目标,构建含DG的配电网日前动态无功优化调度模型。根据DG无功出力和电容器补偿的特点,提出DG和电容器协调的日前无功计划方法。分析了各类DG的无功出力极限并作为约束条件,对电容器和DG进行整体静态优化得到电容器的投切容量曲线;其次采用模糊聚类对电容器投切曲线进行时序分段并融合,制定电容器的日前计划;最后,在电容器补偿容量确定后,以DG作为优化变量,制定DG出力的日前计划。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

计及无功优化的分布式电源选址与定容

为提高电网的电压水平和降低线路损耗,在分布式电源选址与定容的基础上,加入了无功优化。根据分布式电源出力情况,将计及无功优化的分布式电源选址与定容问题分解成分布式电源并网和切除两种模式,即DG满出力时配电网网损、电压偏移及静态电压稳定裕度综合目标最优和DG零出力时电压合格为约束条件下的配电网网损最小,通过加权法将多目标转换成单目标。运用免疫算法对含分布式电源的33节点的配电系统进行算例分析,证明了计及无功优化的分布式电源选址定容的优越性。通过无功优化和分布式电源选址定容的优化分析,得出了当同时考虑两者时,优化效果最佳。     

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。     

计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化EI北大核心CSCD

风电-光伏机组的大量接入对传统的无功优化模型提出了新的挑战。提出了计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化模型,采用粒子群优化神经网络(particle swarm algorithm-BP neural network,PSO-BP)依据过去天气预报和风电出力的历史数据训练得到风电预测出力曲线,利用综合场景概率法生成光伏出力曲线。用斯皮尔曼相关系数将风光之间的出力相关性量化,再考虑风机和光伏机组共同参与无功优化。采用多目标粒子群算法(multi-obj ective particle swarm optimization,MOPSO)求解模型,以改进的IEEE 33节点配电网系统作为仿真样本,求得兼顾网损和电压偏差的Pareto最优解集,从中选择最优方案。算例结果验证了风光出力相关性对无功优化的影响,以及分布式电源接入配电网能有效降低网损和提高节点电压。在实际运行中,各地区的风光出力均满足一定的自然规律,可以以斯皮尔曼相关系数大小为参考依据,实现分布式电源(distributed generation,DG)和静止无功补偿装置(static var compensator,SVC)的协同优化运行,为配电网的安全经济运行保驾护航。     

计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化

风电-光伏机组的大量接入对传统的无功优化模型提出了新的挑战。提出了计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化模型,采用粒子群优化神经网络(particle swarm algorithm-BP neural network,PSO-BP)依据过去天气预报和风电出力的历史数据训练得到风电预测出力曲线,利用综合场景概率法生成光伏出力曲线。用斯皮尔曼相关系数将风光之间的出力相关性量化,再考虑风机和光伏机组共同参与无功优化。采用多目标粒子群算法(multi-obj ective particle swarm optimization,MOPSO)求解模型,以改进的IEEE 33节点配电网系统作为仿真样本,求得兼顾网损和电压偏差的Pareto最优解集,从中选择最优方案。算例结果验证了风光出力相关性对无功优化的影响,以及分布式电源接入配电网能有效降低网损和提高节点电压。在实际运行中,各地区的风光出力均满足一定的自然规律,可以以斯皮尔曼相关系数大小为参考依据,实现分布式电源(distributed generation,DG)和静止无功补偿装置(static var compensator,SVC)的协同优化运行,为配电网的安全经济运行保驾护航。     

配电网持续无功优化的深度强化学习方法

高渗透率分布式光伏的出力波动可能导致配电网电压波动大、网损提高和电容器投切需求频繁。但配电网节点监控覆盖率低、潮流建模难度大,需要在上述不利条件下实现对台区内持续电压无功优化。采用深度强化学习的方法提出了适用于低感知度配电网的连续无功优化方法。该方法将原问题转化为一个多步马尔科夫决策过程,以最小化网损和动作成本之和为优化目标,以离散无功调节设备的投切指令为控制变量,并采用基于行动者–评论家(actor-critic)的深度强化学习算法进行求解。针对配电网缺乏完整潮流模型和观测数据的特点,分别设计了用来拟合投切策略的Actor网络和用来拟合动作价值函数的Ctritic网络。所提方法用深度神经网络直接拟合系统状态到离散无功调节设备的投切动作的函数关系,在与实际配电网的交互过程中完成网络训练。相比传统方法,该无需潮流建模和分段决策,且不依赖于日前的负荷与分布式电源出力预测,可以实现在线的多时间断面下的连续无功优化,提高了系统运行经济性。     

基于改进粒子群算法的主动配电网有功无功协调优化研究

随着间歇性分布式电源接入配电网的比例日益增高,配电网局部电压越限、网损增加的情况时有发生,降低了配电网对分布式能源的利用率,制约了配电网的经济运行水平。提出将有功调节措施(储能)考虑到无功动态优化模型中,旨在制定合理的储能充放电策略以平滑风光出力波动,减少无功补偿装置的动作次数,并在此基础之上,以节点电压偏移和网损为最小目标,制定无功补偿设备的投切策略,最终实现改进粒子群无功优化算法,对改进的IEEE33节点算例进行仿真计算,计算结果表明,所提方法和模型可以达到降低网络损耗、提升电网电压稳定性的目的。     

基于集群划分的含分布式光伏配电网有功-无功多目标优化

随着高比例分布式光伏并网,配电网潮流随光伏出力波动,系统有功-无功优化面临新的挑战。建立了配电网网损最小、光伏消纳量最大和电压偏移最小的多目标优化模型,通过调节光伏逆变器出力和无功补偿设备的投切,实现配电网网损最小、光伏消纳率最大和电压偏移最小的目标。建立了基于电气距离和区域电压调节能力的集群性能指标计算方法,并基于指标计算结果将配电网划分为多个子集群,利用NSGAIII算法对子集群进行有功-无功优化。最后以一条实际10 kV配电线路和IEEE123系统为算例仿真验证,计算结果表明经划分后对子集群进行有功-无功优化相比于全局优化可以提高光伏消纳率、减少系统网损和减少节点电压偏移。验证集群划分方法和有功-无功优化模型的有效性。     

计及多个风电机组出力相关性的配电网无功优化

针对含多个风电机组的配电网无功优化问题,利用场景分析法处理风电机组出力的不确定性和负荷的随机波动。采用拉丁超立方采样产生多个场景,考虑多个风电机组风速间的相关性,利用Cholesky分解对生成的场景进行重新排序。以有功网损期望值最小为目标函数,以节点电压、支路功率以及电容器投切组数为约束条件,建立配电网无功优化模型。采用鸡群优化算法求解模型,并在改进的IEEE 69节点配电网算例中进行仿真,研究了风电机组出力相关性对无功优化结果的影响,结果证明了所提无功优化模型和方法的可行性。通过无功优化,能够有效地提高配电网的电压水平并减少网络损耗,对配电网的安全经济运行具有重要意义。     

计及多个风电机组出力相关性的配电网无功优化EI北大核心CSCD

针对含多个风电机组的配电网无功优化问题,利用场景分析法处理风电机组出力的不确定性和负荷的随机波动。采用拉丁超立方采样产生多个场景,考虑多个风电机组风速间的相关性,利用Cholesky分解对生成的场景进行重新排序。以有功网损期望值最小为目标函数,以节点电压、支路功率以及电容器投切组数为约束条件,建立配电网无功优化模型。采用鸡群优化算法求解模型,并在改进的IEEE 69节点配电网算例中进行仿真,研究了风电机组出力相关性对无功优化结果的影响,结果证明了所提无功优化模型和方法的可行性。通过无功优化,能够有效地提高配电网的电压水平并减少网络损耗,对配电网的安全经济运行具有重要意义。     

考虑光伏逆变器剩余容量的配电网无功优化

在保证光伏电源有功出力最大的情况下,将光伏逆变器的剩余容量作为连续可调的无功电源研究了含光伏电源的配电网无功优化问题。在分析光伏发电出力随机性和不确定性的基础上,建立了光伏电源出力的概率分布模型,并以配电网有功网损和总电压偏差之和最小为目标函数,建立了考虑光伏逆变器剩余容量的配电网无功优化模型,采用线性递减权重粒子群算法(Lin WPSO)对离散变量进行处理,并寻求无功优化最优解。通过IEEE33节点系统算例仿真,验证了本文所提出的模型和方法更接近实际,可以有效降低配电网总电压偏差,改善配电网电压水平,降低配电网有功网损,验证了本文模型和方法的正确性和有效性。     

基于免疫PSO的新能源配电网无功多目标模糊优化

考虑分布式能源的间歇性和随机性对配电网电压的影响,用模糊数表征分布式电源出力不确定性和负荷功率的波动性,构建配电网多目标模糊无功优化模型,提出分布式电源和无功补偿装置输出无功功率的协同优化方法。以有功网损最小和电压偏差最小为目标函数,并将目标函数和约束条件模糊化,根据其隶属度函数形成模糊适应度函数,再将两目标通过最大满意度法转化为单目标,最后利用免疫粒子群算法进行求解,从而确定在负荷功率模糊波动下具有不同模糊出力水平的分布式电源和具有不同运行方式的无功补偿装置输出无功功率的最优值。以IEEE33配电网系统为算例,验证了所提出的模型和算法的可行性和有效性。     

考虑有功-无功协同优化的风场、光伏电站储能系统容量配置研究

为促进配网对风电、光伏的消纳,减少因高渗透率的分布式电源导致的电压波动,构建了以储能投资成本、购电成本、弃风弃光成本和网损成本最小为目标的蓄电池储能系统容量优化配置模型.首先,利用具有四象限运行特性的储能系统、有载调压变压器、分组投切电容器组对配网的有功无功进行协同优化.然后,采用融合时空关联特性的极限场景集描述可再生能源出力,使用大M法和二阶锥松弛技术将上述模型转化为混合整数线性规划问题,求解得到储能最优容量配置和有功-无功协同优化策略.最后,以IEEE-33节点系统为例进行分析.仿真结果表明,所提模型和方法能够提高配电网的电压质量和风电、光伏的消纳水平.     

考虑电压稳定性的含分布式电源配电网多目标无功优化

建立考虑电压稳定性的含分布式电源配电网多目标无功优化模型,该模型兼顾有功网损、电压偏移指标和电压稳定指标3个目标函数。提出一种自适应多目标差分进化算法获取模型的Pareto最优解集,并采用灰色关联决策法提取出最优折中无功优化方案。以IEEE 33节点和IEEE69节点配电系统为算例进行仿真分析,结果验证了所提无功优化方法的有效性。     

含分布式电源的配电网动态无功优化调度方法

提出一种含分布式电源(DG)的配电网动态无功优化调度方法,以解决其中的时空耦合性问题。该方法首先对电网进行静态优化计算,根据电容器投切容量增量大小制订预动作时刻表;然后对电网进行动态分区,根据分区结果以及预动作时刻表,对负荷数据进行相应处理;以系统能量损耗最小为目标,并以投入的电容器补偿量为控制变量进行动态无功优化计算,得到电容器调度方案;最后,对电网中DG的无功出力进行优化,得到含DG的配电网无功调度方案。利用IEEE 33节点系统进行仿真,并与现有方法进行对比,验证了所述方法的合理性和有效性,且降损效果比现有方法更优。     

含双馈风力发电机组的配电网无功电压优化

为了研究含双馈风力发电机组的配电网无功电压优化问题,将双馈风力发电机组的无功出力与电容器投切组数和有载调压变压器档位作为控制变量,通过均分次日控制时段使动态无功电压优化问题简化为静态无功电压优化问题。在每个时段开始时利用改进的遗传算法求得使系统网损最低的控制变量组合,每个时段内保持有载调压变压器档位和电容器投切组数不变,通过改变发电机机端电压来进行无功补偿。最后利用改进的IEEE33节点系统进行仿真计算,结果表明利用双馈风力发电机组的无功补偿能力可以有效降低配电网的有功损耗。     

基于万有引力搜索算法的含分布式电源配电网无功优化研究

文章研究了含有分布式电源的配电网多目标无功优化问题。为在提高电网运行经济性的同时增强电压稳定性,以配电网的有功网损最低和负荷节点电压偏差最小为目标构建多目标优化模型,利用随机数学模型描述分布式电源有功出力的不确定性,使用一种新型的启发式算法万有引力搜索算法对FACTS补偿装置的无功补偿容量以及安装位置进行优化求解。同时利用IEEE 33节点测试系统对文章所提方法的有效性进行仿真验证,算例仿真结果表明,所提出方法在有效降低了系统网损的同时,也有效提高了系统的稳定性,具有很强的实用性。     

配电网重构及电容器投切综合优化方法

提出了以网损最小为目标的配电网重构及电容器投切综合优化方法。采用有效减小生成树数量法进行网络重构,确定网损小于参考网络损耗的辐射状网络;利用改进电容器投切作用范围法进行电容器投切,避免了交替迭代算法只对网损最小生成树进行电容器投切的问题。电容器投切后,根据支路交换法的网损估算公式判别电容器有投切网络是否需要重构,提高了计算效率。IEEE 69节点算例验证了方法的有效性。     

基于网损二阶灵敏度的分布式电源出力鲁棒优化方法

随着分布式电源大量分散接入配电网,一方面造成了配电网网损增加,另一方面,其出力的波动性造成了分布式电源消纳困难。为此,本文提出了基于二阶灵敏度网损的分布式电源出力鲁棒优化方法。首先,通过泰勒展开推导了基于二阶灵敏度的有功网损和无功网损计算公式,并将其嵌入到分布式电源出力优化模型中,建立了以综合网损最小和分布式电源出力最大化的优化模型;然后,采用多面体不确定性集合来描述分布式电源出力,构造了分布式电源出力的鲁棒优化模型,通过对偶变换将将鲁棒优化模型转化为确定性的二次规划模型。最后,通过70节点配电系统仿真结果表明,本文所提出的二阶灵敏度的网损计算方法误差较小,最大仅为5%,鲁棒优化方法可以通过多面体维数控制保守性,优化效率高。