基于万有引力搜索算法的配电网无功优化研究

基于配电网的特点,建立了以网损最小为目标的配电网无功优化模型。通过万有引力搜索算法,给出配电网无功优化的步骤,确定并联电容器的无功补偿容量。算例分析表明该无功优化模型可靠有效,可以有效减少系统网损,提高节点电压水平。     

含分布式电源的配电网无功优化

为提高系统电压稳定性,在传统无功优化目标函数模型的基础上引入电压稳定L指标,将电压稳定L指标与最优潮流结合,建立了考虑网络损耗和系统电压稳定的配电网无功优化模型.在小生境遗传算法的基础上,对遗传算法小生境进行单纯形搜索,消除算法中存在的早熟收敛和开采能力不足的缺点,增强了算法的寻优能力.采用IEEE33节点算例分析表明,该算法优化效果良好,能有效降低有功网损,提高系统电压稳定性。     

含分布式电源的配电网无功优化研究综述

大量的分布式电源(distributed generation,DG)接入电网,改变了配电网的潮流分布,对系统网络损耗、可靠性等产生了巨大影响,研究含DG的配电网无功优化对于提高电网安全稳定与经济性能具有重要意义。因此对该课题近年所取得的研究成果进行综述,介绍了无功优化的意义和含DG的配电网多目标无功优化模型的建立,指出了含DG的配电网无功优化问题的主要难点,同时介绍了对DG出力不确定性的处理方法和多目标函数的求解方法,最后概括了现代智能优化算法在含DG的配电网无功优化中的应用,并对无功优化研究前景做了展望。     

含分布式电源的配电网电压无功优化问题研究

本文根据分布式电源对配电网的有功损耗和电压稳定与分布等方面的影响,针对含分布式电源的配电网,构建以节点电压合格率最高为目标的电压无功优化模型,然后结合配电网负荷变化及太阳能容量的变化特点,选取一天中3个典型的负荷点,采用多种电压无功调节装置(OLTC、SVR、SC和SVC)组合优化的策略对配电网电压进行优化控制,并采用收敛性较好的遗传算法求解最优电压,最后通过算例仿真分析几种电压无功调节装置不同组合情况下的电压优化效果,验证了几种组合方法均能对配网电压起到优化作用的正确性。     

含分布式电源的DEIWO算法配电网无功优化

针对含分布式电源的配电网无功优化的特点,提出一种将入侵杂草算法与差分进化算法相结合的混合求解算法。该算法将一组初始可行解进行繁殖、空间扩散,当达到环境允许的最大值时,通过引入竞争机制,选取适应度较高的部分个体,再通过变异、交叉、选择,最终保留最佳个体。该算法既利用了入侵杂草算法结构简单、参数少和鲁棒性强的优点,又通过结合差分进化算法,克服其易陷入局部最优,精度不高的缺陷。以IEEE33节点系统进行仿真分析,并与传统的入侵杂草优化算法进行比较,结果表明该算法具有较强的全局搜索能力以及较高的收敛精度,能够有效地减少功率损耗。     

基于引力搜索算法的含分布式电源配电网重构

分布式电源接入配电网将直接改变潮流分布,而网络重构通过改变开关的开合状态以提高供电的可靠性和经济性。以降低网损和缺供电量为目标,以可调度DG的有功输出和开关状态为优化变量,建立多目标协调优化的配电网络重构的数学模型。将引力搜索算法、Pareto最优解理论和模糊决策理论相结合,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。通过对IEEE33节点测试系统的仿真结果,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,并且在全局寻优能力和收敛速度上表现出色。     

基于三点估计法的含分布式电源配电网无功优化

针对分布式电源的随机性和间歇性对配电网运行环境的影响,综合考虑配电网运行经济性、稳定性和可靠性,以改进IEEE 33节点系统为基础,建立含有功网损、电压偏差、电压稳定性指标的多目标无功优化模型,并利用权重法将多目标函数转换成单目标函数求解。应用三点估计法对输入随机变量进行采样,将概率潮流转化为采样点处的确定性潮流进行计算,然后通过改进粒子群优化算法求解目标函数。该方法降低了分布式电源并网网损,减小了电压偏差,提高了电力系统稳定性和可靠性,为含分布式电源的电力系统无功优化提供了有效方法。     

基于改进蝙蝠算法的含分布式电源配电网无功优化

针对分布式电源接入传统配电网后,导致传统配电网的网络损耗增加和节点电压偏差增大等问题,提出一种计及分布式电源并网逆变器无功输出的优化策略。首先建立含分布式电源的配电网无功优化模型;然后基于前代回推算法计算配电网的潮流分布;进而利用改进蝙蝠优化算法对模型进行求解,有效地避免了求解陷入局部最优解,获得了分布式电源并网逆变器最优的无功输出;最后通过Matlab搭建IEEE-33节点含分布式电源的配电网模型进行仿真实验,仿真结果证明了所设计的无功优化策略的有效性和可行性。     

基于改进蜉蝣算法的含分布式电源配电网无功优化

近年来,风光等分布式电源（distributed generation,DG）的大规模并网运行给主动配电网无功优化带来新挑战。首先,在对分布式电源无功调控特性进行分析的基础上,针对配电网单相、三相混杂的情况,文中分别建立了考虑三相平衡与不平衡情况下计及DG无功支撑能力的配电网无功优化模型。其次,在蜉蝣算法的基础上,利用Sobol序列生成超均匀分布的初始蜉蝣种群提高算法收敛性;引入自适应重力系数合理化搜索机制和基因突变以增加种群多样性;同时调整越界约束策略以减少无效计算,提出一种改进蜉蝣算法（improved mayfly algorithm,IMA）用于求解含DG的配电网无功优化问题,并给出具体的无功优化流程。最后,通过对改进后的IEEE 33节点和三相IEEE 33节点配电系统进行测试,验证IMA较于其他智能算法在无功优化计算中的优越性。结果表明所提模型和算法能够有效降低配网的有功网损和三相不平衡度,提高各节点的电压水平。     

基于Pareto最优解的含分布式电源配电网无功优化

随着分布式电源技术的发展,某些分布式电源接能够在一定程度上对配电网进行无功补偿。针对配电网无功优化问题,本文提出了以调节分布式电源出力和传统的投切电容器组为优化手段,以网损最小、电压偏移量最小为目标的优化策略。与以往大多数研究利用权重将多目标问题转化为单目标问题不同,本文直接采用基于Pareto最优解的多目标模型,然后利用自适应参数的多目标和声算法确定分布式电源无功出力和投切电容器组的大小,得到Pareto最优解集,从中选出最优解。利用IEEE-33节点系统进行仿真计算,与单个目标网损最小和采用惩罚因子的方法进行比较,验证了本文所提优化策略的有效性。     

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。     

含分布式电源的配电网动态无功优化调度方法

提出一种含分布式电源(DG)的配电网动态无功优化调度方法,以解决其中的时空耦合性问题。该方法首先对电网进行静态优化计算,根据电容器投切容量增量大小制订预动作时刻表;然后对电网进行动态分区,根据分区结果以及预动作时刻表,对负荷数据进行相应处理;以系统能量损耗最小为目标,并以投入的电容器补偿量为控制变量进行动态无功优化计算,得到电容器调度方案;最后,对电网中DG的无功出力进行优化,得到含DG的配电网无功调度方案。利用IEEE 33节点系统进行仿真,并与现有方法进行对比,验证了所述方法的合理性和有效性,且降损效果比现有方法更优。     

基于量子混合蛙跳算法的含分布式电源配电网无功优化

将分布式电源(DG)的无功调节能力与传统的电压调节手段相结合,研究了含DG的配电网无功优化问题。建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的配电网模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用量子混合蛙跳算法求解含DG的配电网无功优化问题。最后,通过IEEE 33节点系统进行仿真计算,表明在配电网接入DG的基础上进行无功优化能较大程度地改善系统电压水平和降低系统网损,并且证明了所提算法的快速性和有效性。     

基于含分布式电源的配电网动态无功补偿优化路径探讨

随着目前国家“双碳”战略的推进,电力行业能源结构也需积极转变和调整,积极使用绿色可再生能源,促进电网结构优化升级。在当前社会经济迅速发展的背景下,各地区的用电负荷日益增多,分布式电源在配电网结构中的渗透率越来越高,给配电网的动态无功补偿配置方法提出了巨大的挑战。基于此,分析了当前动态无功补偿优化配置的研究现状,以及动态无功补偿和分布式电源的影响,提出含分布式电源配电网的动态无功补偿设备优化配置模型,以期促进我国分布式电源配电网的结构,优化目前动态无功补偿配置模式。     

含分布式电源的配电网优化研究

随着中国环境问题的愈发凸显和节能减排形式的越来越严峻,传统火力发电高污染、高耗能的问题暴露地越来越明显,与此同时,以风电、光伏为主的分布式电源（distributed generation,DG）发电过程绿色无污染,且安装灵活,可直接接入中低压配电网,很好地解决了传统大电网面临的弊端,DG合理接入配电网也可以带来很好的经济性。本次研究建立了涵盖DG投资商、电网公司、用户角度的多目标模型,引入了NSGGA-2改进算法,最后在IEEE33节点算例的基础上,针对DG位置、容量、类型进行了多组仿真试验验证了所提算法的可行性,为决策者提供了多种模型下的最优配置方案。     

计及分布式电源的配电网无功优化

在配电网中完成对分布式电源优化配置后,某些节点电压依然不够理想,故对含DG的配电网进行无功优化是必要的。针对标准粒子群优化算法的不足,提出一种新的方法。首先采用网损灵敏度分析法确定补偿节点,然后结合二次电流矩和序优化理论对该算法的初始粒子进行改进,最后将收缩因子和模拟退火操作引入到粒子速度更新中以增强种群的多样性。通过该混合算法对含有DG的IEEE33节点配电系统进行仿真分析,其结果表明该混合算法具有更好的收敛性和更强的全局寻优能力。     

包含分布式电源的配电网无功优化

将能够提供无功功率的分布式电源与传统的电压调节手段相结合,研究了包含分布式电源的配电网无功优化问题.利用基于聚类和竞争克隆机制的多智能体免疫算法实现无功优化,建立了无功优化问题的多智能体免疫模型.利用多智能体系统实现在寻优过程中动态改变抗原,在亲和度成熟过程中引入聚类竞争克隆机制和混合变异算子,以保存种群的多样性,同时...     

基于改进和声搜索算法的含分布式电源的配电网重构

采用改进和声搜索算法(Improved Harmony Search Algorithm,IHSA)求解含分布式电源的配电网重构问题。该算法在基本和声搜索算法中引入随机位置更新操作、反向学习技术、小概率变异机制、修正音调微调概率等策略,增强了算法的开采与勘探能力,提高了全局寻优能力,避免了算法过早收敛的问题。把分布式电源以PQ和PV两种方式进行处理,对IEEE33节点系统进行网络重构,并与基本和声搜索算法进行对比,仿真结果证明了文中所提IHS算法具有更佳的性能,能够有效的解决含分布式电源的配电网重构问题。     

基于改进Tabu搜索算法的含分布式电源配电网最优潮流

针对含分布式电源的配电网络,建立了发电费用最小、污染物处理费用最小和系统有功网损最小等三种目标函数的最优潮流模型。采用前推回代法进行含分布式电源的配电网络潮流计算,利用改进的Tabu搜索算法求解最优潮流。在搜索过程中,引入了自适应步长来提高解的精度。通过对IEEE33节点算例系统进行求解,验证了所建立的模型和算法的正确性。研究表明对接入分布式电源的配电网潮流进行最优控制能够实现降低成本、网损和环境污染的目的。