基于精英保留策略遗传算法的配电网无功优化

在分析配电网无功优化必要性和特点的基础上,以有功网损与节点电压偏差之和最小为目标函数对配电网进行无功优化。采用精英保留策略对传统遗传算法进行改进,按电容器组数进行整数编码对无功优化模型求解。IEEE33节点系统仿真结果表明,所提该方法能稳定收敛,降低网损,能为实际优化提供参考。     

基于多目标决策协调进化算法的电力系统无功优化

在传统无功优化模型基础上,建立了以系统有功网损、静态电压稳定裕度、电压偏差、无功补偿容量和发电机发电成本的多目标无功优化模型。采用多目标决策协调进化算法对电力系统无功进行优化,将多目标决策协调算法与群体进化理论有机结合起来,在有限的群体内对每个个体按协调算法进行排序,以提高优化方法的有效性。通过Matlab7．0编程对IEEE30和IEEE14节点算例系统进行计算。计算结果表明,该方法具有系统网损、电压偏差及无功补偿容量小、发电机发电成本低和系统稳定裕度高的特点。     

含光伏随机出力的配电网两阶段无功优化

对于光伏电站及负荷出力的不确定性,无功越级传输带来的有功损耗及调压困难等问题,本文以有功网损最少、无功越级传输最小和无功补偿设备投资费用最少为目标建立两阶段无功优化多目标函数模型,利用基于逐次优化的改进遗传算法求解。求解过程中以电压稳定极限曲面法向量作为选取补偿备选节点以缩小范围和时间,采用基于拉丁超立方抽样的概率潮流计算节点电压裕度和潮流。改进的Baran&Wu33节点算例结果仿真与分析验证了本文算法及模型的有效性,对配电网无功补偿优化有一定指导意义。     

基于人工蜂群算法的配电网无功优化

针对配电网电压质量较低的问题,建立了完整的无功优化模型。首先提出了一种新的无功补偿候选点的方法,即先基于网损最小选择无功补偿点,在此基础上再用动态优化选择无功补偿点;然后建立以网损最小、并联电容器容量最小、电压水平最好、两类电压稳定裕度最大的无功优化目标函数,用模糊方法将含有量纲的多目标问题转化为没有量纲的单目标问题;接着用人工蜂群(ABC)算法确定无功补偿点和容量。最后对IEEE-33节点配电网系统进行了测试分析,并与其它两种优化算法相比较,结果表明使用该优化算法,配电网无功配置方案较优,线路损耗明显降低,电压质量和电压稳定裕度明显提高。     

考虑电压稳定的电力系统无功优化规划

建立了模糊多目标无功优化规划的数学模型。在目标函数中考虑了网损、无功补偿设备的投资、静态电压稳定裕度以及负荷节点电压的偏移。首先采用电压稳定灵敏度排序法找出电压稳定性最差的节点,作为候选无功补偿节点;然后采用遗传算法对数学模型进行求解,得到优化补偿节点及补偿节点的优化补偿容量。通过对IEEE30节点的计算结果表明:采用文中的优化规划方法能够达到很好的降损效果,提高了整个系统的电压稳定性。     

考虑电压稳定的电力系统无功优化规划

建立了模糊多目标无功优化规划的数学模型.在目标函数中考虑了网损、无功补偿设备的投资、静态电压稳定裕度以及负荷节点电压的偏移.首先采用电压稳定灵敏度排序法找出电压稳定性最差的节点,作为候选无功补偿节点;然后采用遗传算法对数学模型进行求解,得到优化补偿节点及补偿节点的优化补偿容量.通过对IEEE30节点的计算结果表明:采用文中的优化规划方法能够达到很好的降损效果,提高了整个系统的电压稳定性.     

含光储联合发电系统的配电网双目标拓展无功优化

光储联合发电系统接入配电网给其优化调度带来了新的资源和挑战。分析了光储联合发电系统接入配电网后对配电网电压和网损的影响机理,揭示了光储系统的有功无功调控对配电网调压和降损的重要地位。构建了以系统有功网损最小和电压越限风险最小为优化目标的拓展无功优化模型。该模型在传统无功优化模型的基础上增加储能有功出力和光伏发电功率因数作为控制变量,丰富了有源配电网无功优化的内涵。采用带精英策略的非支配排序多目标优化遗传算法(NSGA-II)求取帕累托前沿,并根据模糊集理论选取最优折衷解。与多种无功优化方案进行仿真比较,结果表明所提出的双目标拓展无功优化模型能够实现含源配电网中有功潮流和无功潮流的协调优化,在充分挖掘系统节能降耗潜力的同时提高配电网电压运行安全裕度。     

基于改进遗传算法的10kV配电网无功优化

为了确定无功补偿的地点和容量以实现有限补偿资源下的系统网损最小化,分析计算了10kV配电网各节点对系统网损的灵敏度。首先建立了10kV的中低压配电网无功优化模型,该模型以补偿后所取得的综合经济效益最大作为目标函数,目标函数中充分考虑了有关技术和经济因素;然后采用结合网损灵敏度分析的改进遗传算法对数学模型进行了求解。实际算例分析表明,应用该模型和算法可以有效地对配电系统进行无功优化,优化后系统的网损明显降低,节点电压明显提高。     

基于改进Tabu搜索算法的区域电网无功优化

为了满足无功优化的实时控制要求,提出了考虑静态电压稳定的区域电网无功优化方案。该方案采用改进的Tabu搜索算法,以有功网损最小为目标进行无功优化,记录优化过程中搜索得到的前10位最优网损解;然后对这10个最优网损解进行静态电压稳定裕度计算,再运用模糊集理论,将网损最小和静态电压稳定裕度最大两个目标的优化问题转化为单目标优化问题。通过算例仿真,证明了改进Tabu算法适合于解决区域输电网无功优化问题,同时也验证了本文提出的考虑静态电压稳定性的区域输电网二级无功电压控制方案是可行的,有效的。     

结合无功二次精确矩法的混沌社会情感优化算法的多目标无功优化

针对配电网无功优化的特点,提出一种新的方法。首先,采用无功二次精确矩法确定无功补偿点;然后建立以有功网损最小、电压偏差最小及静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型,用模糊方法将多目标优化问题转化为单目标问题,并以最大、一般和最小3种运行方式模拟配电网的实际运行;接着在社会情感优化算法上引入情感强度定律,模拟人类情感变化以提高寻优精度;同时引入混沌扰动机制,来增强种群多样性以提高全局搜索能力;最后对IEEE 33节点配电网系统进行仿真分析,结果表明该优化方法可以有效地降低网损与提高电压质量。     

基于SVG的双馈风电场电压稳定控制策略研究

双馈异步发电机(DFIG)在大规模风电并网环境下提供的无功功率无法满足并网需求。虽然引入固定电容器能够提供无功补偿,但系统受功率耦合的影响无法有效实时维持电压稳定。提出了一种静止无功发生器(SVG)与DFIG协调补偿无功的控制策略,同时引入电力系统稳定器(PSS)抑制系统的低频振荡,充分利用DFIG风电机组自身发出无功的能力,减少了SVG的配置容量。在MATLAB/Simulink软件仿真平台建立DFIG风电机组并网模型,仿真结果证实了此控制策略能够完成连续无功补偿,有效维持并网点电压稳定,增强系统输电能力。     

基于区域电压距离的无功补偿投入的研究

在无功补偿位置、容量确定的情况下,对电力系统无功补偿的投入进行了研究。首先利用"电气距离"进行分区,运用电压稳定裕度思想,考虑主导节点法的不足,提出了基于区域电压距离指标的无功补偿投入参数模型;然后采用粒子群算法对该模型下系统的这种无功补偿最优投入参数进行了计算,并给出了具体的计算流程。IEEE-30算例结果表明,所提参数有效地改善了系统无功投入的合理性,并相应降低了系统损耗,对系统无功补偿有较好的实用价值。     

基于BSSSO算法的无功补偿容量优化方法

无功补偿容量的目标是将有功功率损耗降至最低且兼顾电压平衡。首先,针对无功补偿容量优化实际,建立考虑有功功率损耗、电压偏差、电压稳定性的多目标无功补偿容量优化模型;然后,提出基于鸟群算法（bird swarm algorithm,BSA）与混合牧羊人优化算法（shuffled shepherd optimization algorithm,SSOA）的鸟群牧羊混合优化（bird swarm shuffled shepherd optimization, BSSSO）算法,以优化无功补偿容量;最后,通过仿真算例验证了所提方法,结果表明所提方法性能优越,可以兼顾各指标平衡。     

风电场（集群）的无功优化规划研究

介绍了无功规划的基本内容和规划模型;总结了风电场电压一无功的特点;分析了风电场常用无功补偿装置的特性及相关管理规范。在此基础上,从计及静态电压稳定约束方面介绍了风电场无功优化规划的数学模型,并对求解方法进行了综述,简要说明了动态电压稳定约束下的无功优化规划问题。最后对风电场优化规划问题提出了建议和未来的发展方向,强调考虑电压稳定性和经济性的风电场无功优化规划是当前该领域的发展趋势,对保持电力系统电压质量与稳定性具有重大意义。     

提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划

系统的无功备用容量越大,其电压稳定裕度越大,为此提出了提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划。在系统无功备用容量定义基础上,推导出各负荷节点无功补偿对于提高系统无功备用容量的灵敏度和降低有功损耗的灵敏度,并将综合灵敏度大的负荷节点作为候选无功补偿点;提出了多目标优化的自适应免疫算法,以其提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划优化求解,且在IEEE-30节点系统中分析补偿前后系统电压稳定裕度。将补偿后的相关指标与普通的免疫算法所得指标比较的结果表明,所提方法正确可行。     

受端电网静态/动态无功补偿综合优化

提出了一种可同时考虑静态与动态无功补偿的无功补偿优化模型.在对负荷裕度的概率分析的基础上用最小二乘法构造电压崩溃的概率模型.对电压崩溃动态过程进行概率分析,对暂态和稳态过程中对电压稳定和电压质量有所影响的因素进行经济量化,提出了稳态运行费用和暂态运行费用的总和最小为目标函数的无功补偿综合优化模型.在此基础上通过动态仿真与静态分析相结合的方法逐步迭代求解最优补偿容量.华南某电网实际算例中的应用表明,综合无功补偿优化的结果具有最小的年运行费用和最大的故障后负荷裕度,可以显著改善受端系统运行的经济性和安全性.     

受端系统动态无功补偿优化建模方法综述

首先分析了静态无功补偿的不足和动态无功补偿的作用，指出受端系统进行动态无功补偿优化建模的必要性，然后综述了国内外动态无功补偿优化的建模方法，包括多目标优化模型和单目标优化模型。在此基础上提出了完善动态无功补偿优化建模的一些思路和需要深入研究的问题，关键在于建立电压崩溃、传输能力、切负荷等费用模型。     

解决超调问题的220kV变电站无功配置方法

针对220 kV变电站单组补偿容量配置偏大、感性与动态无功补偿缺乏引起的电压调控困难问题,提出了220 kV变电站离散与连续相结合的综合无功补偿方案,由一组直接式静止同步补偿器(static synchronous compensator,STATCOM)和采用开关柔性控制技术的并联电容器组组成补偿系统。首先构建了变电站无功补偿调压估算模型和指标——无功超调率,该指标揭示了当前变电站无功补偿配置组数有限和单组容量不宜过大之间的矛盾,使得220 kV变电站采用所提的新型补偿方案成为了解决受端系统的稳态电压控制的精度和暂态电压稳定的超调问题的根本出路。算例表明紧急状态下所提方案能给电网提供有效的动态电压支撑。     

考虑电压暂降风险的高压配网动态无功容量优化配置

高压配网系统中,结合敏感负荷特性,引入电压暂降风险作为电压稳定的考虑对象。选用STATCOM进行动态无功补偿,从暂态研究电压稳定。建立无功优化的单目标函数模型,将电压暂降损失、线路有功损耗、动态无功补偿装置费用经济量化相加。设定多组无功容量并求取相应的总支出费用。通过Matlab软件对费用和容量进行曲线拟合,以计算最优容量。最后以广东电网某片区进行实例仿真,求取对应的最优解,结果显示在提高电力系统的安全可靠性同时也大大降低了经济成本。