主动式配电网电源分区布点规划关键技术研究

主动式配电网电源分区布点后网损较大,节点电压稳定性差。鉴于电力系统的现实需求,提出基于遗传算法的主动式配电网电源分区布点规划方法。综合考量网损、网络节点电压的总偏差和投资成本、潮流等关键技术,根据网损最小、投资成本最低、电压稳定性最强原则,建立目标函数,将潮流方程、线路传输功率、节点电压、接入分布式电源的总容量、反向潮流等作为目标函数的约束条件,引入遗传算法对目标函数进行求解,通过搜索寻优的方式找到主动式配电网电源分区布点规划的最佳方案。实验结果证明,与文献方法相比,布点规划技术的网损与规划费用均较低,负荷节点电压较高,增强了节点电压稳定性,综合规划效果好。     

基于集群划分的高渗透率分布式系统无功优化

可再生能源在电力系统的渗透率不断增长,大规模分布式电源的接入对电力系统的优化调度带来新的挑战。在考虑分布式电源大规模接入的基础上,对电力系统进行集群划分和无功优化研究。首先引入改进的电气距离的概念,以此作为聚类算法的距离量度,应用谱聚类方法,将含高渗透率分布式可再生能源系统划分为若干亚群落,并确定各集群内关键节点。再以网损和电压波动最小为优化目标,调节关键节点处光伏逆变器的无功功率,达到减小网损和稳定电压输出的目的。为求解所建立的双目标无功优化问题,提出基于改进粒子群优化算法的智能调压策略,对多个亚群落进行无功优化。将集群划分方法和无功优化策略应用于IEEE 33节点标准系统,提高了节点电压稳定性,降低了网损。针对大规模分布式能源系统,进一步提出快速智能调压策略,应用于安徽省金寨县某台区实际系统,得到良好控制效果,且在调节时间、运行成本、投入成本方面均有大幅削减。     

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。     

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。     

基于改进NSGA-II算法的含分布式电源配电网无功优化

针对含分布式电源(DG)的配电网无功优化的问题,为更准确地描述DG出力的不确定性,基于加权高斯混合分布(WGMD)和Beta分布分别构建风电DG和光伏DG的出力模型。采用结合切片采样算法的马尔科夫链蒙特卡洛模拟法进行潮流计算。建立以系统有功网损最小、节点电压总偏差最小为目标函数的多目标无功优化模型,并采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该优化模型进行求解。通过改进的IEEE 33节点系统的仿真验证了所提方法的可行性和有效性。     

考虑节点运行风险差异的多端柔性配电网络自适应潮流优化

为更好地平衡配电网运行优化中的安全性和经济性,提出考虑节点电压越限风险差异的多端柔性配电网潮流自适应优化方法。基于柔性开关设备(SOP)结构,建立SOP传输损耗模型;以网损与加权的节点电压偏差之和为目标函数,计及系统初始电压偏差状态和分布式电源(DG)实时渗透率,建立目标函数中网损和电压偏差的自适应权重模型,考虑电气距离、DG位置和源荷出力相关性,提出各节点电压偏差的赋权策略,从而构建配电网运行优化模型。以改进的3个IEEE 33节点馈线组为例,将模型转化为凸优化模型后采用内点法求解,结果表明所提模型是有效的,权重自适应策略可改善电压,降低网损,并提高优化模型对不同渗透率下配电网的适用性。     

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。     

计及分布式电源功率不确定性的配电网多目标无功优化

建立以有功网损和节点电压偏差最小为目标的有源配电网无功优化模型,计及分布式电源和负荷功率的不确定性,采用两点估计法(two-point estimate method,TPEM)计算有源配电网随机潮流,并求解优化模型中的目标函数。正态分布交叉(normal distribution crossover,NDX)算子引入到带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA2)中,扩大了算法搜索范围、加强了算法全局搜索能力,对有源配电网多目标无功优化模型进行求解。通过IEEE 33节点系统中的算例验证了所提出有源配电网多目标无功优化方法的正确性和有效性。     

含分布式电源配电网的多目标最优潮流

针对分布式电源接入配电网,采用改进前推回代法进行常规潮流计算,建立以网损最小以及系统无功补偿容量最小的多目标最优潮流模型,利用最小平方法确定各目标函数的权系数,以非线性原对偶内点算法求解模型。使用IEEE 30节点标准系统算例,验证了所建模型的正确性与实用性,结果表明,对于含分布式电源的配电网,经过最优潮流控制,可以降低网损,提高电能合格率,并使系统无功补偿容量达到最小值。     

分布式电源并网动态无功优化调度的研究

根据分布式电源并网的控制特性,将分布式电源设计为电压控制型和无功补偿型,考虑其与地区电网的电压无功控制手段相结合,参与地区电网动态无功优化调度。建立以降低地区电网网损、抑制电压波动为综合目标的地区电网模糊动态无功优化调度模型。在该模型中,通过构造模糊评价函数,将目标函数转化为对优化结果的满意度,并利用自适应权重法将综合目标进行归一化处理。最后采用改进遗传算法有效求解含分布式电源的地区电网动态无功优化调度策略。算例表明,提出的模型和方法是合理的,具有一定参考价值。     

基于改进NSGA2算法的配电网分布式电源优化配置

分布式电源接入配电网对其潮流分布、有功网损、电压稳定等多方面造成影响.建立以分布式电源有功网损、电压稳定性指标和投资成本最小为目标的配电网多目标优化模型.提出了改进的带精英策略的非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA2）,将改进单亲遗传算法移植到NSGA2,对非劣分层算子进行改进,缩短算法计算时间,最后通过IEE33节点算例分析,结果表明该模型可以在投资成本、有功网损、电压稳定性方面,较为全面地优化配电网分布式电源的配置.     

基于区间数的改进NSGA-Ⅱ算法在微电网优化调度中的应用

针对分布式电源出力和负荷波动随机性等不确定因素对微电网运行稳定性和经济性的影响,提出在微电网的优化调度中结合有功和无功优化,以满足安全性和可靠性要求。引入区间数来表述含不确定因素的优化调度目标函数及约束条件,并建立以微电网发电费用、电压偏差量和网损为优化目标的动态多目标优化调度模型。同时提出一种基于区间数的多属性决策NSGA-Ⅱ算法来求解上述模型中的线性多目标函数,从而得到整个调度周期内的多目标优化调度Pareto最优解。最后利用17节点微电网仿真系统进行了仿真计算,计算结果表明本文方法可以协调优化调度问题中的经济性、安全性和可靠性,同时相比单一的有功或无功优化调度可以得到更优的微电网运行费用。     

基于内陆分散式风电场有功无功协调调度的最优潮流模型研究

随着新能源的发展,大量分布式风电接入中低压电网,造成部分节点静态电压偏移过大。建立了含内陆分散式风电场的电力系统最优潮流的无功优化模型,充分发挥分布式电源的有功-无功调节能力,缓解部分节点静态电压不合问题。同时,利用求解非线性优化问题的原始对偶内点法,提高求解非线性优化问题的速度和准确性。以网络损耗为优化目标函数,将电网节点电压合格约束放入不等式约束中,在提高电网运行经济性的同时,可有效解决电网静态电压偏移问题。     

含风电场的电网多目标无功优化

随着智能电网建设提上日程,各种分布式电源的并网技术也亟需发展,其中就包括风电场的并网技术,研究了含风电场的电网无功优化问题。考虑风速随机变化的特点,采用无功-电压潮流计算模型,并建立了以系统网损、电压平均偏离和静态电压稳定裕度为目标函数的多目标无功优化模型。改进了传统的遗传算法,有效地避免了早熟和局部收敛,并在适应度函数中引入了内点法的对数障碍函数,有效改善了传统无功优化结果中某些节点电压容易接近上限的问题。算例表明该方法对含风电场的IEEE57节点系统具有良好的适用性。     

含风电场的电网多目标无功优化

随着智能电网建设提上日程,各种分布式电源的并网技术也亟需发展,其中就包括风电场的并网技术,研究了含风电场的电网无功优化问题.考虑风速随机变化的特点,采用无功-电压潮流计算模型,并建立了以系统网损、电压平均偏离和静态电压稳定裕度为目标函数的多目标无功优化模型.改进了传统的遗传算法,有效地避免了早熟和局部收敛,并在适应度函数中引入了内点法的对数障碍函数,有效改善了传统无功优化结果中某些节点电压容易接近上限的问题.算例表明该方法对含风电场的IEEE57节点系统具有良好的适用性.     

含多端柔性多状态开关的主动配电网日前–日内协调能量管理方法

为提高含高渗透率新能源的微网在并网运行下系统的安全性与经济性,该文以基于多端柔性多状态开关的主动配电网为研究对象,提出当配网与多微网分属不同利益主体时的日前–日内协调能量管理方法。在日前有功协调调度阶段,建立了配网与多微网主从博弈统一求解模型,最小化配网运行成本,采用改进切平面迭代方法求解以保证二阶锥松弛的精确性。在日前无功调度阶段,充分利用微网并网节点变流器的剩余容量,最小化系统电压偏差。在日内调度阶段,对柔性多状态开关采用电压–有功和电压–无功双下垂控制,以提高系统运行可靠性和减小网损为目标,基于日前调度结果对系统进行下垂斜率–无功的联合优化。算例仿真结果表明,所提出的日前–日内协调能量管理方法能充分发挥柔性多状态开关对潮流的灵活调控作用,有效降低配网网损和系统电压偏差,进而综合提升系统的运行可靠性与经济性。     

基于场景概率潮流的电力系统无功优化研究

多风电场出力的随机性和互相关性特点对电力系统无功优化调度有着不可忽视的影响。针对这一问题,提出一种基于场景概率潮流的电力系统无功优化方法。该方法将风电出力场景化,结合概率潮流计算,以系统有功网损、发电机无功偏差和节点电压偏差期望加权值最小作为无功优化目标函数,利用粒子群算法求得各风电出力场景下的最优无功控制策略。在含多风电场的IEEE 30节点系统中对所提方法进行测试,并与确定性的场景无功优化方法相对比,验证了所提方法的有效性。     

考虑发输配一体的电力系统主网的无功优化研究

以有功网损最小为目标函数建立了电力系统无功优化的数学模型,对于目标函数中的无功电压越界和发电机无功越界点,采用罚函数予以解决.对无功优化问题的求解采用遗传算法,针对遗传算法应用于求解无功优化等复杂非线性优化问题中容易发生"早熟"和收敛速度慢等问题,作了一些改进.通过改进,遗传算法能够跳出局部最优解,增强了全局寻优能力,...     

计及分时电价下用户需求响应的分布式储能多目标优化运行

以配电网网损和电压偏差最小为优化目标,计及分时电价下的用户需求响应,建立了与用户互动的分布式储能多目标优化运行模型,将电价变动引起的用户需求响应与分布式储能动态结合,探究了分布式储能在优化运行方面提升配电网运行水平的作用。采用改进的遗传算法对所建立的模型进行求解,证明了计及分时电价下负荷需求响应的分布式储能多目标优化运行模型能够有效降低配电网网损,减小线路电压偏差,同时也验证了所提出的改进遗传算法具有进化速度快、求解结果优的特点。     

基于改进遗传算法的地区电网无功优化

电力系统的无功优化以及无功补偿对于电网的安全、经济运行有着重要意义。无功优化和无功补偿能够降低网损、提高系统稳定性和电压质量。文章考虑电力系统运行的实际,对遗传算法的编码、繁殖、适应度函数以及收敛判据进行改进并提出遗传算法用于电力系统无功优化尚存在的问题。仿真结果表明,这种改进遗传算法能够更好地收敛于全局最优解,能更切合电力系统运行的实际,有效提高电压质量和降低网损。