配电网量测点优化布置研究

针对配电网完全可观,提出了一种基于支路完全可观的配电网量测点优化布置算法。通过对配电网可观性的分析,建立了支路功率完全可观的配电网量测点优化布置基本模型,并且考虑了基本布置模型的改进,使得量测点的布置更加合理。通过对模型的求解,在37节点和69节点配电网系统中验证了所提算法的正确性。     

有源配电网FTU优化布置研究

为了加强对有源配电网的运行监测和管理,提出了一种分布式电源接入情形下的有源配电网馈线终端单元(FTU)的优化布置算法。首先,结合有源配电网的特征,从状态估计方法的角度分析了有源配电网的可观测性原理。将节点负荷功率作为伪量测值,通过优化FTU布置可以提高网络的可观测性,达到有源配电网完全可观测性要求,并且在优化布置时考虑了FTU分布对有源配电网停电损失的影响。建立了有源配电网的FTU优化布置数学模型,并且采用遗传算法求解所建立的0-1整数规划模型。最后通过33节点和60节点有源配电网仿真算例表明所提优化布置算法可以保证网络的完全可观和供电可靠要求,并且布置方案在网络结构变化时仍然适用。     

基于混合整数二阶锥规划的三相有源配电网无功优化

三相有源配电网无功优化本质上属于非线性非凸规划问题,目前尚缺乏严格的有效求解方法。针对配电网辐射状运行特点,文中建立了基于支路潮流形式的配电网的三相无功优化模型,然后采用二阶锥松弛技术将原始优化模型转化为具有凸可行域的数学规划形式。考虑电容器等离散的补偿设备后,模型进一步扩展为含离散变量的混合整数二阶锥规划模型。该模型可被现有优化算法包高效求解。采用IEEE 33节点和IEEE 123节点系统进行算例分析,验证了所提出的方法的寻优稳定性和计算高效性。     

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。     

基于灵敏度分析的谐波治理设备多目标优化配置方法

在非线性负荷和分布式电源大量接入配电网的背景下,配置有源电力滤波器是解决电压波形畸变、谐波损耗激增、电能质量下降等一系列谐波污染问题的有效措施之一。为合理选择配电网中有源电力滤波器安装位置与容量,协调谐波治理成本和效果之间的关系,文中提出一种基于灵敏度分析的有源电力滤波器多目标优化配置方法,实现了有源滤波器位置和容量的快速求解。建立配电网谐波潮流计算模型,使用灵敏度分析方法处理所有节点,获得了安装节点集合;考虑节点电压的谐波畸变率和投资成本,建立滤波器容量优化模型;通过分解多目标进化算法求解优化模型;对IEEE 18节点配电系统进行仿真计算,结果表明了文章所提方法的有效性。     

基于无向生成树的并行遗传算法在配电网重构中的应用

随着以风电、光伏为代表的不可控型分布式电源在配电网中的渗透率日益提高,分布式电源出力的不确定性成为配电网重构中必须考量的重要因素。因此建立了以系统网损最小为目标,计及潮流方程、节点电压、支路潮流和配电网开环运行约束的配电网重构随机优化模型。模型以机会约束描述节点电压和支路潮流约束,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛法随机潮流进行检验。提出了基于无向生成树的并行遗传算法以实现配电网重构模型的并行求解。IEEE 33节点系统的测试结果验证了模型的合理性,并将所提出的算法与基于无向生成树的遗传算法、粒子群优化算法、蚁群搜索算法和改进和声搜索算法进行比较,验证了其高效性。     

负荷数据不完全的配电网降损优化方法

为减小配电网网损,本文对不完全配电网负荷数据情况下的多种类型分布式电源出力优化方法进行了研究。首先,依据配电网拓扑结构、支路参数和部分有监测装置节点的负荷数据,计算出其他节点的负荷功率;其次,以多种类型分布式电源的出力为决策变量,以网络节点电压和支路电流不越限为约束条件,以配电网线路总体损耗最小为目标建立优化模型,采用罚函数方法处理约束条件,结合优化目标函数确定适应度函数;最后,采用粒子群优化算法进行优化模型求解。通过某10 kV馈线中的仿真算例验证了所提出方法的正确性和有效性。     

基于区间优化的配电网智能软开关与储能系统联合优化方法

为优化智能软开关、储能系统等多种可调度设备运行策略,提升有源配电网的运行经济性,提出了基于区间优化的智能软开关与储能系统两阶段联合优化方法。首先,阐述了提出的基于区间优化的智能软开关与储能系统两阶段联合优化方法;其次,建立有源配电网智能软开关与储能系统两阶段联合区间优化模型;然后,采用列和约束生成算法对上述模型进行求解;最后,在改进的IEEE 33节点测试算例上对本方法进行分析。结果表明提出的基于区间优化的智能软开关与储能系统两阶段联合优化方法能够充分应对分布式电源出力和负荷需求的不确定性,有效降低有源配电网损耗成本,提升有源配电网的运行经济性。     

基于大猩猩优化算法的配电网重构研究

为了能够更好地解决配电网重构的相关问题,构建了以最小有功网损为目标函数的有源配电网重构模型;为了提升模型的求解效率,引入大猩猩优化算法应用到模型的求解中,并使用IEEE 33节点算例对有源配电网重构模型进行了验证分析.通过多种算法的结果对比,表明该算法具备更好的寻优效率,更快的收敛速度,从而验证了其在配电网重构模型求解...     

基于改进粒子群优化算法的DG准入容量与优化布置

为进一步优化配电网中分布式电源（distributed generation,DG）的准入容量和优化布置问题,以节点电压和线路载流量为约束条件建立了单电源和多电源准入容量的数学模型,以有功网损最小为目标函数建立了DG优化布置模型。为有效求解该模型,采用了基于粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法和二次插值相结合的改进PSO算法,将该改进方法应用于IEEE 33节点标准算例,分别进行了DG的最优接入位置与最优容量的仿真,并与粒子群算法优化结果进行了对比,同时还分析了优化布置下的潮流分布。算例仿真结果表明该方法可有效减少DG接入后配电网的网损,提高配电网的供电质量。