含分布式电源的配网无功优化混合算法北大核心CSCD

针对多机电为了保证分布式电源并网后配电网的电压控制在一个合理的水平,同时解决以设备安装容量作为无功上/下限约束可能造成解搜索空间偏大的问题,文中提出一种基于节点补偿容量动态区间法的含分布式电源的配电网无功电压运行优化混合算法。在种群进化后期,引入模拟退火法、罚因子自适应调整机制及动态灾变算法,以改善算法寻优质量及精度。通过算例分析验证了本文算法的高效性及实用性。     

基于有效生成初始种群的配电网无功规划优化遗传算法

现有遗传算法用于配电网无功规划优化时,初始种群的产生一般是在人为设定补偿点个数及其补偿组数的条件下进行,这使初始种群包含很大比例的无效解,并导致解空间太大而造成寻优速度缓慢和效率不高。基于一般遗传算法,根据节点优化编号和辐射状配电网特点,提出了一种既有序又随机的方法。该方法可动态确定各节点无功补偿的组数上限及初始补偿组数,可按优化编号由大到小的顺序对补偿点进行无功补偿,且后补偿时的最大补偿组数自动考虑了先前补偿电容器的影响,同时每个补偿点组数的选择是在0和最大补偿组数之间随机产生的。这种方法克服了现有靠经验人工事先设置合理补偿节点总数及各补偿节点组数上限的困难,并使由此生成的初始种群包含尽可能多的可行解。另外,对可能在一个节点补偿多组标准电容器的问题提出了一种辅助的有效实用方法。IEEE33节点系统和多个实际算例的计算结果表明,上述方法用于求解无功规划优化问题可提高计算精度和速度。     

采用改进鲸鱼算法的配电网综合优化

为了解决配电网重构与无功优化问题,将线路开关与无功补偿容量同时作为控制变量对配电网进行综合优化.建立以网络损耗、电压改善度、负荷均衡度和开关动作次数为目标的配电网综合优化模型.针对传统鲸鱼算法初始种群分布不均、缺少全局交流、容易陷入局部最优等问题,利用Sobol序列生成分布更均匀的初始鲸群,引入自适应权重调整系数,改进越界处理机制,增加样本多样性的同时产生精英粒子.考虑日负荷、分布式电源出力与电动汽车充电负荷的变化,采用信息熵时段划分法进行日负荷分时段动态优化.算法改进后全局搜索与局部勘探能力更加均衡,更容易跳出局部最优,提高了算法寻优效率.分段动态优化减少了开关动作次数.最后,通过算例验证了所提改进算法及优化策略的有效性.     

考虑节点补偿容量上限的弱环配网无功优化

为了合理确定节点无功补偿的位置和容量上限,基于遗传算法和弱环状配网特点,通过引入无功补偿分布因子来处理环网,提出一种可动态确定含弱环配网的节点补偿容量上限算法。综合考虑补偿效益和节点电压约束,通过计算补偿净效益最大、节点电压约束两种情况下的节点无功补偿容量上限,有效压缩了遗传算法的寻优空间。通过对IEEE33节点系统算例的分析,验证了算法在含弱环配网无功优化中的实用性。     

分布式配电网的无功优化调度策略

针对包含分布式发电(DG)的配电网无功优化调度存在的网损率高和节点电压不够稳定问题,提出一种新的动态无功配电网优化调度策略.该策略首先利用小波变换对配电网有效负荷功率预测曲线进行分段和汇总,再获得电容器组在一天中的动作序列,最后在确定电容器组的补偿容量后制定 DG的日前调度.对修改后的IEEE３３节点系统进行仿真分析,结果表明该策略能有效提高配电网的电压稳定性并降低网损率。     

基于动态多种群粒子群算法的低压配电网电压无功优化

粒子群算法已在配电网无功优化领域中得到广泛应用,而基本粒子群算法在求解多约束条件的低压配电网电压无功优化问题时耗时过长。为解决这一问题,提出了利用动态多种群粒子群算法对低压配电网进行电压无功优化方案。动态多种群粒子群算法通过轮盘赌将粒子按照各节点电压合格、各节点无功补偿容量不超过预设值和系统总无功不过补偿这3个约束条件进行动态分组,粒子根据改进的粒子速度位置更新公式飞行搜寻,最后获得满足以上约束条件的电压无功优化问题最优解。本文提出的电压无功优化方案将分散并联电容器组与配电变压器调压相结合,与集中补偿无功方式相比,节点电压偏移程度更小、电网损耗更低。本文应用的约束优化粒子算法与基本粒子群算法相比,运行速度大幅提高,计算结果较为优化。     

基于改进贪心算法的大规模电动汽车充电行为优化

大规模电动汽车入网,不仅会增加有序充电控制的复杂度,还会引发负荷节点电压越限等配电网安全问题。在考虑负荷节点电压等配电网安全约束的情况下,提出基于改进贪心算法的大规模电动汽车充电优化策略。在建立电动汽车充电优化模型的基础上,通过设计合理的贪心策略,克服了贪心算法容易陷入局部最优的缺陷,实现电动汽车的最优充电控制。利用贪心算法的灵活性,提出对节点电压和线路容量分时段控制的配电网安全控制策略,迭代求解满足约束的充电站容量上限,降低了问题求解的难度。最后,以包含3个本地代理商的IEEE 33节点配电系统为例进行仿真分析。结果表明:改进贪心算法具有较高的计算效率和较好的寻优特性,适用于大规模电动汽车的充电优化;配电网安全控制策略能够确保负荷节点电压在安全约束之内,减少充电负荷对本地配电网电能质量的影响。     

基于混合优化算法的配电网动态重构研究

本文提出了一种混合了混沌粒子群与教学优化的算法来解决配电网动态重构问题。建立以网络损耗最小,开关操作次数最少的运行费用模型。将配电网络的损耗和电压偏差这两个指标通过归一化处理形成一个综合指标,并设定最大标准差及系统最大重构次数,确定重构时段。所提出的方法结合了混合粒子群优化算法和教学优化算法的特点成为了一种更有效率的全局优化算法。为了在配电网动态重构中可以动态调整惯性参数,在一般的粒子群算法中引入了混沌理论,同时具有教学优化的混合算法可以保证初始种群的多样性和防止过早收敛,提高了算法寻优的能力。最后使用了IEEE 33节点配电网测试系统证明了所提算法的合理性与有效性。     

多负荷水平下配电网电容器优化配置算法

提出了多负荷水平下的配电网电容器优化配置算法。首先,在大负荷水平下,根据节点补偿容量上限确定无功补偿初始解;然后,基于各初始解采用解析法求得中小负荷水平下使系统损耗最小的电容器投切容量,实现了各补偿点电容器在不同负荷水平下的有效配置;最后应用遗传算法对无功补偿可行解进行逐代优化,求得最优无功补偿方案。IEEE 33节点系统算例验证了该算法的有效性。     

基于电力电子调压器的配电网电压协调控制策略

针对补偿电容器等传统调压装置在配电网线路电压补偿中存在的调节范围小、速度慢等问题,提出了基于电力电子调压器的稀疏地区配电网线路电压补偿方案,并基于电力电子调压器,设计了电压分层协调控制策略.首先将电力电子调压装置等效为节点功率注入模型,通过粒子群算法优化计算等效节点有功、无功调节量,即节点注入附加功率,再通过附加功率进...     

LiFePO4锂离子电池充电限制电压的研究

介绍了采用改性聚氧化乙烯（PEO）作黏结剂制作LiFePO4锂离子电池。以不同的充电限制电压分别测试了电池的循环性能。试验结果表明：充电限制电压在3．6—4．0V时,电池的循环性能较好;充电限制电压在4．1V以上时,电池的循环性能明显较差;充电限制电压在3．6—4．0V时,电池的放电容量基本无变化。     

光伏并网逆变器合闸方法研究

合闸是光伏并网逆变器由待机向并网发电过渡的重要阶段.笔者提出一种光伏并网逆变器的合闸方法.首先分析并网逆变器合闸时变压器上产生的浪涌电流,给出限制浪涌电流的限流电阻计算方法;其次分析直流电压对并网逆变器工作的影响,给出直流电压高低限值的计算方法;再次给出电网频率和电网电压的检测方法;最后分析并网逆变器合闸的时序,确定并...     

VSC-HVDC串并联型D-PMSG风电场机组功率—电压协调控制

针对串并联型D-PMSG风电场中同一串联簇机组在不同风速下最大功率追踪控制存在过电压、过调制问题,分析基于柔性直流输电的串并联型D-PMSG风电场机组的运行特性,提出一种适用于该拓扑型风电场机组的功率—电压协调最大功率追踪控制方法,并探讨直流母线电压上限值的设定原则。该方法不仅可以将同一串联簇中其他各机组直流母线电压都钳制在安全范围内,还减少限压期间下的机组的弃风。搭建相应的仿真模型,仿真结果表明所提出的方法可确保各机组在安全范围内寻找最佳功率点。     

数据驱动的新型电力系统断面极限估算方法

针对传统断面极限离线仿真算法计算量大、计算时间长,难以满足多运行方式精细化管理等问题,提出了一种数据驱动的基于最小冗余最大相关和AdaBoost的新型电力系统断面极限估算方法。首先对电力系统运行特征与断面极限进行相关性分析,采用最小冗余最大相关算法提取系统关键特征;然后利用AdaBoost算法进行断面极限的回归分析。实际电网算例估算结果表明了所提方法的有效性。     

基于虚拟上下限曲线的电压暂降防治指标

基于敏感设备对电压暂降响应的不确定性,提出了一种针对单一耐受特性的虚拟上下限曲线的电压暂降防治指标。首先根据设备耐受特性的不确定性刻画虚拟上下限曲线,在此基础上建立了基于虚拟上下限曲线的电压暂降严重程度评估模型,直观地呈现对设备的影响情况;然后通过考虑用户治理期望设定阈值建立了补偿成本函数和基于经济效益的收益函数,并定义了电压暂降防治指标。最后实例分析验证了所提方法的有效性与合理性,可用于实际系统的电压暂降评估与治理工作。     

基于深度迁移学习的天气图像识别

当对天气图像等场景复杂和特征不明显的图像进行识别时,往往存在识别率不高和特征冗余等问题。基于此,本文提出了一种基于深度迁移学习的图像分类算法。该算法利用ImageNet数据集的模型参数构建ResNeXt、Xception以及SENet 3种网络模型提取图像特征,采用领域自适应的判别联合分布自适应算法来相似化特征向量,完成高质量的特征表示,并以其结果为准则融合模型特征,将融合特征经过多层感知机训练以实现高准确率识别的图像分类。实验结果表明,该算法的性能优于传统的单一网络模型,进一步提升了图像分类准确率的上限。     

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。     

电动汽车接入对风电穿透功率极限的影响研究

电动汽车和分布式风电接入电网是当前的研究热点。首先分析了分布式风电以及电动汽车入网的随机特性,介绍了基于非参数核密度估计法的含电动汽车配电网负荷建模方法。该方法能够较好地克服由传统的正态分布进行负荷建模带来的误差。建立了基于机会约束的分布式风电穿透功率极限的计算模型,并使用嵌入随机模拟技术的粒子群优化算法对不同电动汽车渗透率时风电的穿透功率极限进行求解。最后,算例说明了电动汽车入网对负荷分布的影响,并从多个角度分析了电动汽车渗透率对风电极限穿透功率的影响机理。     

一种含分布式发电系统的三相配电网潮流直接算法

提出一种基于道路矩阵的三相不平衡配电网潮流直接算法,该算法充分利用配电网络的结构特点,建立了节点电压与注入电流的关系矩阵,实现了潮流的直接计算。基于PV节点的特性,推导了PV节点网络的有功电流和无功电流关系,并提出了一种新的处理PV类型分布式发电的方法。将该方法引入到三相系统潮流计算中,保证了PV节点幅值为预设定值（假定无功功率没有越界）。6母线和69母线系统算例验证了该方法简单实用,潮流计算时间短和迭代次数少,具有很好的通用性。