最大负荷供应能力的电源规划

提出一种考虑最大负荷供应能力（LSC）的电源规划方法。利用最大负荷供应能力与负荷需求相比较，计算出系统的停电损失。故在电源规划、运行所需费用最小的基础上，找到使得网络最大负荷供应能力达到最大值的位置，为寻找扩建电厂的最佳位置提供依据。     

考虑分布式电源的变电站优化规划

在满足一定负荷需求的前提下,以规划区已有分布式电源的类型、容量和位置及变电站的带负荷能力为约束条件,计及配变、馈线等建设费用及包含供电损耗等的运行费用,同时考虑土地类型等地理信息因素对建站费用和位置的影响,建立了一种考虑分布式电源和地理信息因素影响的变电站综合优化规划模型。通过区间层次分析法求出不同类型地块地理信息因素对建站费用的影响因子;通过量子粒子群算法对所建规划模型进行寻优。通过对某规划新区的实证研究,验证了所提模型和算法的科学性和有效性。     

考虑分布式电源的变电站优化规划

在满足一定负荷需求的前提下,以规划区已有分布式电源的类型、容量和位置及变电站的带负荷能力为约束条件,计及配变、馈线等建设费用及包含供电损耗等的运行费用,同时考虑土地类型等地理信息因素对建站费用和位置的影响,建立了一种考虑分布式电源和地理信息因素影响的变电站综合优化规划模型。通过区间层次分析法求出不同类型地块地理信息因素对建站费用的影响因子;通过量子粒子群算法对所建规划模型进行寻优。通过对某规划新区的实证研究,验证了所提模型和算法的科学性和有效性。     

考虑环境成本和时序特性的微网多类型分布式电源选址定容规划

基于不同类型负荷和分布式电源的时序特性以及不同类型分布式电源的环保性能,建立考虑环境成本的微网分布式电源选址定容规划模型,以分布式电源投资费用、燃料费用、网络损耗费用和环境赔偿费用最小为目标函数,采用基于蒙特卡罗模拟的随机潮流计算方法判断规划方案是否满足潮流约束及计算网络损耗。最后采用遗传算法对规划模型进行求解。算例结果验证了模型的合理性。     

面向低碳经济的主动配电系统双层场景规划

为了充分利用主动配电系统中可再生能源发电促进终端电能低碳化,提出了面向低碳经济的主动配电系统双层场景规划模型。首先分析了主动配电系统中分布式电源和负荷的不确定性问题并建立了其概率模型,利用拉丁超立方抽样得到样本并构建了研究场景,然后以系统的年经济费用最小和分布式电源年发电量的期望值最大分别为上下层规划目标函数,并利用改进的遗传算法和原对偶内点法对上下规划模型进行求解。最后以IEEE33节点配电系统为算例验证了所提模型与算法的合理性及有效性。     

基于分布式电源有功无功调节能力的配电网无功规划

传统的无功规划方法在应对小概率极端电压场景时往往要求配电网投资大量的无功补偿装置。为此,基于分布式电源及负荷场景,提出一种配电网无功规划模型,该模型充分利用了分布式电源的有功、无功调节能力,在小概率极端电压场景下将分布式电源有功调节作为一种附加电压调节手段,并以无功补偿装置投资费用和分布式电源有功调节费用之和最小为目标以减少系统总支付费用。提出一种嵌入原始对偶内点法的粒子群优化算法对模型进行求解。通过对自定义IEEE 30节点系统进行仿真分析,验证了所提模型的经济性和所提算法的有效性。     

主动管理模式下含分布式发电的配电网网架规划

为了适应未来大规模分布式电源接入后的新型配电系统规划要求,考虑主动管理模式,建立了含分布式发电的配电网网架双层规划模型,上层规划以年综合费用最小为目标,下层规划是以分布式电源出力切除量最小为目标,并在约束中考虑了分布式发电加入后对配电网可靠性的影响。计及风电光伏等间歇式电源出力及负荷不确定性,分别利用树形结构编码的单亲遗传算法和原对偶内点法对上下层规划模型进行求解。通过29节点配电网算例验证了所提模型的合理性和有效性。     

含光伏发电的配电网有功无功资源综合优化配置

针对配电网中光伏发电渗透率逐渐提高、而当前配电网光伏发电规划未充分考虑其无功调节能力的现状,研究将配电网中提供有功和无功的光伏发电、提供无功的电容器进行综合协调优化配置。考虑时序性和随机性,对光伏发电出力和负荷建立分时段多状态模型。以高于置信水平的年费用最小为上层规划目标函数,光伏电源和电容器安装位置和容量为上层优化变量,以高于置信水平的运行年费用最小为下层规划目标函数,每个时段光伏发电无功出力和电容器投切状态为下层优化变量,建立嵌入机会约束规划的二层规划模型。因为考虑光伏发电的无功调节能力以及运行中电源出力随负荷变化的调整,所以配电网损耗、电压等指标和目标函数计算更准确。采用分段二进制编码方式和精英保留策略遗传算法对二层规划模型求解。算例结果表明：配电网中光伏发电、电容器综合配置有利于提高资源利用率、减少投资和运行费用;充分利用光伏发电的无功调节潜力,有助于保证配电网经济安全运行;同时,若光伏发电配合微型燃气轮机等可控电源,可获得更好的投资与运行效益。     

电力系统电源规划的数学模型及实现

在电源电网一体优化模型中 ,将输电网络规划到 2 2 0 k V电压等级 ,电源和负荷点与实际地理位置相对应。该模型从经济角度将电源电网规划有机结合 ,用最小费用增益网络流算法优化电力网络 ,并利用系统装机容量逐台扩展的方式 ,克服了电源电网一体优化的计算复杂性。同时 ,考虑了输电线直流潮流约束。经实例演算 ,结果是令人满意的     

考虑分布式电源调峰的配电网规划

基于最大负荷的传统配电网规划方法往往需要投入大量资金建设配电网架,带来较大投资风险,并且供配电设备得不到充分利用。对此提出引入分布式电源（DG）调峰的配电网规划方法。该方法从供电公司的角度,以线路投资、网络损耗和DG投资以及DG调峰所增加的附加费用之和最小为目标,规划未来配电网络。文中充分利用配电网正常运行时呈放射状的网络结构特点,提出一种操作简单的启发式方法确定DG的位置和容量,以消除配电网架在最大负荷水平下的支路过载。此外,还讨论了不同类型DG对网架规划方案的影响。算例分析结果验证了所提出的方法的可行性和有效性。     

考虑网架结构和分布式电源的主动配电系统双层规划

针对主动配电系统中风光资源的波动性和负荷的随机性问题,建立了光伏发电、风力发电与负荷的多状态模型,将其不确定性转化为预想场景集。提出了以包括线路的投资、运行维护费用,分布式发电的投资、运行维护费用,网损费用及综合碳成本的系统年经济费用最小为上层规划目标函数,以分布式发电的年发电量期望值最大为下层规划目标函数的考虑网架结构和分布式电源的主动配电系统双层规划模型,引入网络连通性、辐射状、功率平衡以及无功补偿投切等约束条件,利用改进的遗传算法和原对偶内点法对上下规划模型进行求解。通过54节点的算例验证了所提模型与算法的正确性和有效性。     

充电站和风电源的选址和定容

正考虑负荷、风电机组出力、电价和可入网电动汽车(PEV)的充放电等多种不确定性因素对分布式电源选址和定容带来的影响,以分布式电源(DG)的总成本(包含网损、投资和运行成本)最小和反映配电网接纳DG能力的准入功率最大为目标函数,以系统安全运行要求为约束,构造了以DG的安装位置和容量为优化变量的规划模型。采用基     

考虑时序特性和环境成本的并网型分布式电源选址定容规划

基于分布式电源出力和负荷的典型时序特性,建立考虑环境成本的并网型分布式电源选址定容规划模型,以配电网建设费用、损耗费用、购电费用和分布式电源运行费用最小为目标函数,采用可处理PV节点的前推回代潮流计算方法判断规划方案是否满足潮流约束及计算网络损耗。同时,为克服粒子群算法的"早熟"问题,提出了一种将联系数与粒子群算法相结合的改进粒子群算法,并用改进算法对模型进行优化。IEEE13节点系统仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

电网规划中最小切负荷费用计算方法

电力市场环境下的电网规划需要综合考虑电网的投资费用、运行费用和切负荷费用,所以有必要计算各规划方案的最小切负荷费用.通过建立以切负荷费用最小为目标函数的数学模型,提出了逐步经济切负荷法.该方法是一个逐步消除系统过负荷的迭代过程.每一次迭代中引入经济有效度指标来综合考虑候选节点的切负荷有效度和单位切负荷费用,并以此确定一个切负荷最佳节点以及该节点的切负荷量.当系统再无过负荷时,就终止迭代.此时,所有切负荷节点上的切负荷费用之和即为系统最小切负荷费用.算例证明了该方法的有效性和可操作性, 与电力市场下电网的实际运行情形相吻合.     

基于改进粒子群算法的含分布式电源配电网规划

在不考虑网络扩展的情况下,建立了以包含分布式电源建设和维护费用、网损费用以及购电费用在内的配电网年费最小为目标的规划模型,并采用改进的粒子群算法对分布式电源的安装位置和容量进行优化计算,避免了粒子群算法早熟和边界聚集的问题。通过对IEEE33节点配电网系统进行仿真计算,验证了规划模型和算法的正确性和适应性。     

基于虚拟分区调度和二层规划的城市配电网光伏-储能优化配置

针对含高渗透率分布式能源城市配电网的特点,提出基于虚拟分区和二层规划的光伏电源与储能规划模型和方法。依据历史数据,采用密度聚类提出光伏和负荷分时段多状态生成方法,该方法能考虑光伏与负荷的时序性、随机性及内在关联,且状态数大幅减少。以年费用最小为上层规划目标函数,光伏安装位置和容量为上层优化变量,等效负荷方差和最小为下层规划目标函数,虚拟分区和储能安装位置与容量为下层优化变量,同时考虑各区内储能的优化调度,建立基于虚拟分区的光伏和储能配置的二层规划模型。采用精英保留策略遗传算法和粒子群优化算法联合迭代求解模型。IEEE 33节点系统仿真结果验证了所提模型和方法的有效性,所获得的光伏-储能配置方案能够有效提升配电网的经济效益和减少网损。     

基于遗传算法的典型日最优负荷分配方法

合理的电源负荷分配规划对提高电力系统的安全性、可靠性以及经济型有着重要的作用。对于中长期电力系统扩展建设、规划,通过合理的计算能够有效减小成本以及获得最大利益。本文采用IEEE-RTS系统已知的机组技术与经济参数、系统典型日负荷特性、机组可靠性参数,以不低于20%系统备用容量、N-1准则为约束,建立了相应约束条件下以电力系统总费用最小的模型。利用遗传算法具有求解复杂非线性问题解的优势,得到最优的电源分配规划模型。     

计及分布式电源的变电站个数及馈线条数概率规划

随着分布式电源渗透率的提高,分布式电源对配电网规划方法和结果的影响研究更具现实意义。采用概率规划方法,建立了涉及分布式电源的变电站个数及馈线条数优化简化模型,模型目标为变电站和中压线路的相关总费用最小,并考虑了线路的容量约束;提出了中压主干线与分支线长度的近似计算模型,并考虑了负荷变化、分布式电源随机性和线路负荷转供率对停电时间和停电费用的影响。基于模型求解获得的变电站优化个数、馈线优化条数和最小总费用,定义了相应的三大类置信变量。算例表明了概率规划对于变电站个数和馈线条数选择的意义以及分布式电源的替代作用。     

基于改进粒子群算法的分布式电源接入规划

建立了含分布式电源的配电网规划经济性模型,以折算到每年的分布式电源的投资及运行费用和线路有功网损运行费用最小为目标函数,并应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源(DG)规划,从而有效地提高了改进粒子群优化算法的全局收敛能力和计算精度。对69节点和33节点配电测试系统进行仿真计算,结果表明了论文采用的DG规划模型和改进粒子群优化算法的正确性和适用性。     

考虑分布式发电的配电网规划问题的研究

考虑了配电网扩展规划条件下新增负荷节点的情况,根据新增负荷总量确定待建分布式电源的总容量,在分布式电源个数、位置和单个电源容量均不确定的情况下,以网络建设成本与运行费用为目标函数,建立了包含DG的配电网规划的多智能体遗传模型。应用多智能体遗传算法对分布式电源的位置、容量及配电网网架进行了整体优化。通过设计多智能体的竞争行为和自学习行为增加目标函数值寻求最优解,实现了全局收敛,提高了收敛速度。