基于改进型MMAS算法的微电源容量优化布址

以实现微网经济效益最大化和提高系统供电可靠性为策略,提出了一种基于改进型最大—最小蚁群系统(MMAS)算法的微电源容量优化布址方法。首先,建立了考虑不同环境因素下风/光/储孤岛微电源容量优化布址的多目标模型,定义了N-1故障可靠性指标,明确了能量过剩率、稳态可靠性指标以及各微电源的运行约束。其次,提出改进型MMAS算法,通过实现信息启发式因子和期望启发式因子的自适应调节,改善MMAS算法的收敛速度和精度。然后,设计了基于改进型MMAS的微电源容量优化布址流程,经过对评估时间内经济性和可靠性的综合评价,得到基于网络结构的微网最优容量和最优布址方案。最后,利用MATLAB编程实现了5节点孤岛系统的容量优化以及丹麦海岛中压微网系统的微电源布址,与相关案例的对比与分析验证了所述方法的可行性与正确性。     

基于配电网分区的分布式混合储能优化方法

为了提高配电网对呈现不同出力特征的分布式电源的消纳能力,实现含多种分布式电源及大负荷并涉及不同出力特征的配电网优化运行,提出一种基于配电网分区的分布式混合储能优化方法。考虑多种分布式电源及大负荷的概率特征,通过K-means算法得到各分布式电源及大负荷的离散化模型,并计算离散化后配电网的电气距离矩阵,得到配电网分区的相似矩阵;采用吸引子传播(AP)聚类算法将配电网按照节点间的相似度大小分为多个分区,进而确定安装混合储能系统的聚类中心节点;考虑储能系统的充放电效率和荷电状态进行混合储能系统的容量配置,采用希尔伯特-黄变换将各分区的不平衡功率分解为高频分量和低频分量,分别作为功率型储能和能量型储能容量配置的参考功率,以确定最优配置方案。算例分析结果表明,所提优化方法可以有效提高储能的利用效率以及配置方案的经济性。     

配电网中分布式电源最大准入容量优化配置

研究了以分布式电源并网容量最大为目标的分布式电源优化规划问题。在并网容量、数量与位置三变量均未知的情形下,建立了以分布式电源并网容量最大为目标的优化配置模型,优化模型中引入了多组不同类型的约束来确保分布式电源并网后配电网的安全、稳定、经济运行,包括电压水平约束、旋转备用约束、线路功率约束、分布式电源投资运行总费用约束等。采用随机权重粒子群算法对模型进行求解,得到了分布式电源并网容量最大的优化配置方案。算例分析验证了本文模型及求解算法的可行性与有效性。     

基于混合粒子群优化的含分布式电源配电网分层规划方法研究

提出了基于混合粒子群的分层优化规划方法对含分布式能源的配电网线路结构、分布式电源的位置和容量进行优化配置。上层以配电网年平均总投资和运行成本最小为目标,对配电网进行网架结构规划;下层在已知配电网网架结构的前提下,采用混合粒子群算法对并入配电网的分布式电源的位置和容量进行求解。算例仿真分析结果表明,本文提出的分层规划方法具有更低的年综合经济成本,更稳定的系统电压水平。     

考虑分布式电源出力调整的多目标配电网重构

配电网重构可以提高配电网运行的经济性和安全性,而分布式电源(Distributed Generator,DG)加入配电网直接影响潮流分布,对配电网重构将产生较大影响。考虑到DG对配电网重构的影响,以开关状态、DG出力为优化变量,建立了以网络损耗、负荷均衡化率最小为目标函数的多目标优化模型。将生成树、蚁群算法和遗传算法相结合,提出了求解上述模型的多目标混合优化方法,以实现配电网结构和DG出力的协同优化。该方法利用基于生成树原理的蚁群算法对配电网结构进行优化,保证蚂蚁路径满足网络拓扑约束,有效提高了可行解的数量;采用Pareto最优遗传算法对分布式电源出力进行优化,可获得满足多目标需求的若干优化方案。仿真结果表明所提出方法能够实现DG出力和网络重构的综合优化和多目标优化。     

考虑分布式光伏电源与负荷相关性的接入容量分析

研究了配电网网架结构和运行工况已知的条件下,分布式光伏电源的可接入容量问题。通过分析配电网网架结构和各节点负荷的历史数据,设定分布式光伏电源接入位置和容量初始值,构建了初始相关性样本矩阵。通过分析分布式光伏电源出力与负荷的相关性,提出了光伏发电就地消纳能力指数的概念及计算方法,构建了改进型相关性样本矩阵。以系统向配电网传输功率最小为目标函数,建立了节点电压、配电网潮流为主要约束的规划模型,利用前推回代潮流算法和退火算法求解。以中山供电局马新站10 kV配电网为例,仿真及潮流验算结果表明:对于一个已知网架结构和运行工况的配电网,考虑分布式光伏电源与负荷的相关性可有效提高分布式光伏电源的接入容量。     

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。     

基于蚁群禁忌搜索混合算法的配电网重构

介绍了以最小化配电网网损为目标函数,以网络拓扑约束、潮流约束、运行约束以及辐射状约束为约束条件,在基本蚁群算法基础上的改进型蚁群禁忌混合算法在配电网重构中的应用,在IEEE 69节点系统的计算中,蚁群禁忌混合算法与禁忌算法相比提高了优化效果,从而证明了蚁群禁忌混合算法的实用性。     

考虑静态安全约束的分布式电源准入容量计算

分布式电源的接入给配电网带来了一系列影响,在大量分布式电源亟待并网运行的趋势下,研究一个系统能够承受的分布式电源容量具有重要意义。该文分析了分布式电源对配电网电压分布和线路潮流的影响以及分布式电源并网位置和功率因数对准入容量的影响,从电力系统静态安全约束的角度出发,建立了计算分布式电源准入容量的数学模型。对于多个分布式电源的情况,提出了准入容量计算的双层优化模型和相应的优化求解算法,并通过对实际配电系统进行分析,验证了该方法的正确性和有效性。     

基于需求侧响应的主动配电网双层优化方法

分布式电源在配电网中渗透率越来越高,导致配电网电压越限问题凸显,对此构建协同考虑主动配电网设备规划和运行的双层优化模型。上层模型考虑配电网中分布式电源、静止无功补偿器及电容器组的容量配置优化以减少配电网投资运行成本。下层模型考虑需求侧响应,有载调压变压器、储能及分布式电源等设备的协调控制,着重提高电压稳定性。针对模型特征,采用基于改进麻雀算法和二阶锥规划的混合优化算法进行求解。外部采用改进麻雀算法求解多维变量以提高求解速度,内部基于二阶锥规划求得配电网主动管理控制策略。最后采用改进的IEEE33节点系统进行仿真验证。结果表明,所提出双层优化方法可以有效提高配电网运行经济性,改善配电网电压分布,平抑负荷峰谷差。     

基于自适应遗传算法的配电网DG选址与定容

以配电网规划投资为考虑因素,建立了含分布式电源(DG)的配电网规划经济性模型,以折算到每年的DG的投资运行费用、线路运行费用及引入DG后购电费用最小为目标函数,采用自适应遗传算法解决DG布点规划问题。通过对某地35节点低压配电网算例进行仿真计算,验证了本文算法的有效性,并得到了DG较为合理的安装位置和接入容量。     

以低碳为目标的分布式发电选址定容方法研究

针对分布式电源选址定容中新能源发电容量的受限问题,提出了分布式电源的两轮规划方法,即首先对新能源发电进行选址定容,然后在此基础上优化配置其他类型的分布式电源。在考虑系统运行费用最低、电压质量最好的基础上,创新地加入了系统等效碳排放量最小这一节能目标,并将目标函数设为规划前后成本和收益之差,直观反映了配电网的经济效益。采用改进的自适应惯性权重粒子群算法,对IEEE33节点标准算例进行求解,最终给出了该网络的最优DG配置方案,分别以图、表的形式表明各种分布式电源的接入节点和接入容量,其中光伏发电占到了分布式电源总量的60%,结果分析表明网损、电压和碳排放指标均有较大改观。     

基于遗传-蚁群算法的交直流配电网分布式电源优化配置

随着分布式电源（distributed generation，DG）受到广泛的关注与研究，分布式电源接入交直流配电网的规划问题日益突出。该文在分布式电源选址定容阶段充分考虑不同类型DG和负荷的时序特性，以DG运维费用、DG投资年等效费用、系统网络损耗费用、燃料费用、污染赔偿费用、环保补贴综合最小作为目标函数，同时加入电压、功率等约束条件，建立了DG的选址定容模型。根据遗传、蚁群算法各自的优劣势，提出了运用遗传-蚁群复合算法求解该优化模型。最后以改进的IEEE-33节点配电网作为算例，验证了所提模型的合理性及算法的有效性。     

基于自适应变异粒子群算法的分布式电源选址与容量确定

在不考虑负荷新增节点的情况下进行分布式发电的布点规划,建立了以配电网年运行费用最小为目标的经济模型。模型中针对分布式电源运行费用引入固定安装费用权重因子,更准确地刻画了分布式电源接入后配电网费用的变化。同时,为克服粒子群算法存在的早熟问题,采用自适应变异的粒子群算法(adaptive mutation particle swarm optimization algorithm,AMPSO)对配电网中的DG选址和定容进行了优化。通过对IEEE 33节点配电网测试系统进行分析,验证了上述模型的准确性和求解算法的有效性。     

基于改进灵敏度分析的有源配电网智能软开关优化配置

随着大量间歇性分布式电源(DG)不断渗透到配电网中,电压越限和双向潮流等问题变得越发严重.智能软开关(SOP)是一种柔性电力电子装置,安装在配电网中用来替代传统联络开关,可以实现快速电压调节和准确潮流控制,从而有效解决DG所带来的相应问题.然而,SOP的投资成本较高,使得SOP选址定容问题显得尤为关键.文中提出一种基于改进灵敏度分析的有源配电网SOP优化配置方法.首先,结合DG出力的时序变化特性,从改善电压分布的角度采用改进灵敏度分析方法优化SOP选址;其次,采用二阶锥规划算法求解在改进灵敏度计算下的SOP选址定容优化模型;最后,在改进的IEEE 33节点配电系统上,对文中提出的优化方法进行分析与验证.算例结果表明,采用文中提出的方法对SOP进行优化配置可有效节省配电网年度综合运行成本和改善系统电压,有利于提高有源配电网运行的经济性和可靠性.     

Multi-Objective Approach for Reconfiguration of Distribution Systems with Distributed Generations

This paper presents a fuzzy multi-objective based heuristic algorithm for network reconfiguration of distribution systems considering distributed generations (DGs). The objectives of reduction of real power loss, branch current carrying capacity limit, maximum and minimum voltage constraints, and feeder load balancing are considered for performance enhancement of the distribution system. Since these objectives are non-commensurable and difficult to solve simultaneously using conventional approaches, they are converted into fuzzy domain and a fuzzy multi-objective function is formulated. A sensitivity analysis based on voltage profile improvement and real power loss reduction is used for obtaining optimal locations of DGs and genetic algorithm is used for optimal sizing of DGs. The proposed reconfiguration algorithm is implemented in two stages, initially in the first stage without incorporating DGs and in the second stage incorporating DGs for obtaining an optimal distribution system network reconfiguration. The advantage of the proposed method is demonstrated through a seventy node four feeders and a sixteen node three feeders distribution systems.     

考虑源荷不确定性的分布式电源选址定容

大规模的分布式电源入网给配电网的规划带来诸多不确定性因素。为使配网规划结果更加合理,考虑待规划地区的风速、光照强度和负荷的不确定性,构建了以年综合费用最少为目标函数的分布式电源选址定容规划模型。首先,对风、光和负荷进行了概率建模;其次,采用拉丁超立方采样方法生成初始场景,并采用改进的同步回代缩减法对场景进行削减;最后,鉴于粒子群算法具有收敛速度慢和容易早熟的缺点,将自适应惯性权重和混沌优化算法融入粒子群算法中,进而提出了一种改进型粒子群算法,并且在IEEE 33节点的标准算例系统上进行了仿真,结果表明所建模型和所提算法的合理性与有效性。     

分布式电源并网的配电网改进潮流算法

分布式电源(DG)的并网,不可避免地对配电网运行和安全产生很大影响,因此必须对含DG的配电网潮流进行计算调整.在分析常见的几种DG基础上,给出它们各自在潮流计算中的模型以及处理方法,并提出一种改进型前推回代潮流算法,来计算含DG的配电系统潮流.考虑到前推回代法处理PV节点的能力较差,引入注入无功修正法.此外,分析PV节点型DG无功初值选取对潮流收敛性的影响,以及DG并网对系统电压和网损的影响.设计不同类型DG并网的测试方案,在IEEE 33节点配电网络中反复检验,结果表明该方法是有效的.     

含分布式电源与充电站的配电网协调规划

分布式电源与电动汽车充电站共同接入配电网,对配电网规划和运行具有重要的影响。提出一种综合协调规划方法,该方法能够实现分布式电源选址定容、充电站位置及容量、配电网架建设和改造的综合优化规划。考虑风光资源和负荷的随机波动性,以配电系统投资、运行维护和环境成本的随机期望值最小为目标,建立了含分布式电源与充电站的配电网协调规划模型,采用改进遗传算法进行求解。以一个待扩展的辐射状配电网络为例,仿真计算结果表明,对含分布式电源与充电站的配电网进行综合协调规划,能够提高电网的经济和环境效益,得到的规划方案更为合理。