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。     

计及分布式电源接入的配电网重构

分布式电源的接入使得配电网重构需要考虑更多的安全因素。基于配电网支路潮流模型,建立以重构周期内网络有功损最低,以满足分布式电源接入下网络运行安全为约束的配电网重构。为有效求解该重构数学模型,利用凸松弛方法将原问题中二次项进行松弛,使之形成混合整数二阶锥规划形式,从而可利用YALMIP商业软件进行高效求解。最后,通过改进的IEEE 33节点测试系统进行仿真分析,并与现有基于粒子群算法及启发式算法的配电网重构方法进行对比,结果表明基于凸优化技术的重构结果不仅能够有效避免算法陷于局部最优,而且稳定性好、计算效率高。     

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。     

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。     

基于变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法的配电网状态估计

为解决含非线性设备配电网状态估计的优化问题,以节点负荷值和分布式电源输出值为状态变量,建立了含分布式电源配电网的状态估计模型,提出了一种求解状态估计模型的变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法。该算法通过对个体极值进行变异操作增加粒子多样性,在迭代后期使用禁忌搜索算法,提升粒子群优化算法的后期搜索能力和克服早熟收敛。选用IEEE33节点配电系统作为仿真实例,仿真结果表明变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法能有效地估计出节点负荷值和分布式电源输出,其状态估计的个体最大相对误差和个体最大绝对误差均远小于蚁群算法、粒子群优化算法和遗传算法的估计结果。     

基于二阶锥规划考虑主动管理的主动配电网故障恢复

故障恢复是未来智能配电系统实现自愈的关键环节,对满足用户供电需求和减少停电损失有重要作用。针对含分布式电源的主动配电网,提出了考虑主动管理措施的故障恢复方法。考虑分布式电源出力调节和电容器组无功补偿约束,首先,构建了主动配电网孤岛划分模型,利用深度优先搜索结合广度优先搜索的算法进行孤岛的划分。然后,建立了主动配电网故障重构模型,采用二阶锥松弛技术将其转化为混合整数二阶锥规划模型进行快速求解。最后,在改进的IEEE 33节点主动配电网算例上进行了仿真计算,算例结果验证了所述模型和方法的合理性和有效性。     

计及分布式电源无功出力的ISFLA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,将分布式电源的无功调节能力和传统无功调压手段相结合,研究了考虑分布式电源无功调节能力的配电网无功优化模型和算法。针对分布式电源出力的随机性,采用场景概率的决策方法计算分布式电源的出力情况和对应无功功率极限,以网损最小和节点电压越限惩罚作为目标函数。提出了基于免疫蛙跳算法(ISFLA)的无功优化算法,该算法通过在混合蛙跳算法(SFLA)的算法框架中引入克隆选择算法(CSA),在蛙群混合后选择较优解进行克隆、变异和选择,克服了SFLA局部搜索能力弱的特点。利用改进IEEE33节点系统作为算例仿真分析,结果验证了模型及算法的有效性。     

计及电压预测的主动配电网分布式电源在线优化决策方法

“双碳”背景下,配电网中分布式电源的接入量逐渐增加,如何决策分布式电源的输出设定值从而使配电网经济运行成为研究的关键问题。针对分布式电源管控问题进行了深入研究,在建立时变优化模型的基础上,就现有算法未考虑当前时段分布式电源决策对未来时段分布式电源决策影响的问题,提出了一种计及电压预测的主动配电网分布式电源优化决策方法。首先根据配电网各节点负荷变动情况对负荷变动后的网络节点电压进行预测。进一步利用所预测的配电网节点电压值进行分布式电源的决策。然后利用分布式电源决策设定值的变化量预测分布式电源决策后的网络潮流状态,以此类推从而求解所有时段分布式电源的决策设定值。针对502节点配电网算例系统,利用所提在线优化决策方法对配电网最优潮流收敛性、节点电压调控收敛性以及储能电源充放电预测有效性进行了算例验证。     

计及电压预测的主动配电网分布式电源在线优化决策方法

“双碳”背景下,配电网中分布式电源的接入量逐渐增加,如何决策分布式电源的输出设定值从而使配电网经济运行成为研究的关键问题。针对分布式电源管控问题进行了深入研究,在建立时变优化模型的基础上,就现有算法未考虑当前时段分布式电源决策对未来时段分布式电源决策影响的问题,提出了一种计及电压预测的主动配电网分布式电源优化决策方法。首先根据配电网各节点负荷变动情况对负荷变动后的网络节点电压进行预测。进一步利用所预测的配电网节点电压值进行分布式电源的决策。然后利用分布式电源决策设定值的变化量预测分布式电源决策后的网络潮流状态,以此类推从而求解所有时段分布式电源的决策设定值。针对502节点配电网算例系统,利用所提在线优化决策方法对配电网最优潮流收敛性、节点电压调控收敛性以及储能电源充放电预测有效性进行了算例验证。     

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。     

搜寻者优化算法在最优潮流中的应用

为实现电力系统经济运行,以有功网损最小为目标函数,建立电力系统最优潮流模型,将搜寻者优化算法(seeker optimization algorithm,SOA)应用到最优潮流计算中,选取发电机机端电压、变压器分接头位置和可投切电容器组等控制变量构建初始矩阵,对IEEE30、IEEE57标准系统进行测试,并与带自适应惯性权值的粒子群算法、带收敛因子的粒子群算法和全面学习的粒子群算法进行了比较.结果表明:SOA能够有效地搜索到最优解且具有较好的全局寻优能力,适应于电力系统最优潮流计算.     

基于NSGA-Ⅱ算法的分布式电源优化配置

以合理配置分布式电源(DG)发挥其综合效益为目的,建立了以最小化分布式电源投资运行成本、最小化配电网网损和最大化静态电压稳定性为目标的配电网DG多目标优化配置模型。引入了多目标遗传算法—带精英策略的快速排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),该算法能够协调各目标函数之间的关系,找出能使各目标函数尽量达到比较大的Pareto最优解集。在考虑不同类型DG的接入特性的基础上,采用NSGA-Ⅱ优化求解DG配置问题。算例分析表明,DG接入配电网后有利于节省配电网投资、减少配电网网损、提高静态电压稳定性。多目标优化计算结果表明,DG配置方案能够达到经济、技术、安全3个方面最优。     

主动管理在含有分布式电源的配电网中的应用

介绍配电网主动管理(AM)的概念和原理,建立AM问题的最优潮流(OPF)模型;提出定量评估系统,采用多种技术经济指标评估AM对含有分布式电源(DG)的配电网的影响;并应用FCM聚类算法简化初始数据集.对改进的33节点系统的评估结果表明:应用AM能够有效地减少配电网的线损,改善电压分布,并可以提高DG投资者的净收益.     

含VSC-HVDC的交直流系统内点法最优潮流计算

电压源换流器(voltage source converter,VSC)在稳态模型和工作原理上与传统高压直流输电(high voltage directcurrent,HVDC)的换流器有本质区别,因此传统的交直流系统最优潮流计算方法不适用于含基于电压源换流器高压直流输电(VSC based HVDC,VSC-HVDC)的交直流系统。讨论一种适用于原对偶内点法(primal-dual interior-pointmethod,PDIPM)和预测校正内点法(predictor-corrector PDIPM,PCPDIPM)解最优潮流的VSC-HVDC稳态模型。基于该稳态模型,将VSC-HVDC直流网络与交流系统结合起来,对交直流系统进行联立求解,并对多组算例进行仿真和分析,算例结果表明原对偶内点法在解决含VSC-HVDC的最优潮流问题的能力上,保持了传统内点法最优潮流的高效性,而在同样的条件下,预测–校正内点法迭代次数大大少于原对偶内点法。     

考虑利益主体合作的分布式电源运营商电源优化配置

随着电力市场的不断开放,分布式电源运营商作为新的利益主体进入市场,在主动配电网中由大量分布式电源运营商进行电源配置将成为未来的趋势。如何在电力市场环境下良好地运营,在进行电源优化配置时保证技术经济效益是分布式电源运营商面临的重要问题。针对此问题,文章对分布式电源运营商与配电公司之间的合作关系进行了深入分析,在分布式电源运营商的综合收益中考虑主动管理成本,计及运营期间配电公司实施的主动管理策略,构建了双层电源优化配置模型。上层以分布式电源运营商为主体,以综合收益最大为目标进行电源优化配置;下层以配电公司为主体,以分布式电源切除量最小为目标进行优化运行。建立联合概率场景以计及分布式电源出力及负荷的不确定性,采用改进和声搜索算法与基于过滤集合的内点算法进行模型求解。算例分析结果表明,文章所提双层电源优化配置模型符合电力市场现状,模型中主动管理策略与主动管理费用的引入实现了分布式电源运营商与配电公司的互利共赢,为分布式电源运营商的可持续发展提供了借鉴。     

Optimal switching sequence path for distribution network reconfiguration considering different types of distributed generation

Minimizing power losses in a distribution system is commonly realized through optimal network reconfiguration. In the past, network reconfiguration research was focused on planning, where the final configuration with the lowest power losses was the main goal. However, power losses during switching operations from the initial state to the final state of the configuration were not considered. This paper presents the optimal switching sequence path to minimize power losses during the network switching operation. Apart from this contribution, the simultaneous optimal network reconfiguration for variable load network and distributed generation (DG) output is also proposed. The proposed methodology involves the (i) optimal network reconfiguration with variable load and DG output simultaneously, and (ii) the optimal sequence of switching operations required to convert the network from the original configuration to the optimal configuration obtained from (i). The selected optimization technique in this work is the firefly algorithm. To assess the capabilities of the proposed method, simulations using MATLAB are carried out on IEEE 33‐bus radial distribution networks. The results demonstrate the effectiveness of the proposed strategy to determine the sequence path of switching operations, as well as the optimal network configuration and optimal output of DG units. © 2017 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于最优潮流的实时电价及其遗传算法实现

基于分布式母线的解耦最优潮流（OPF）问题推导出一种新的实时电价模型,并用遗传算法解最优潮流问题,用扩展拉格朗日乘子法把最优潮流无约化,扩展拉格朗日乘子法可以把最倨潮流问题的等式约束和不等式约束与原目标函数集成起来,并且拉格朗日乘子含有丰富的经济意义。通过它们可以把各种约束因素转化成电价分量。然后由遗传算法对拉格朗日函数进行运算,求出最优潮流问题的解,最终根据实时电价模型求出各母线处的电价。另一个重要工作就是应用潮流分解计算每个母线的注入功率在输电网络中引起的实际潮流分布,根据其实际分布来分摊网络输电固定费用。在14母线IEEE标准系统上对所提出的模型进行了测试,表明了该模型具有良好性能和实用价值。     

含TCSC的电力系统最优潮流控制

电力系统最优潮流问题(OPF)对保证系统的电压质量、安全性和经济性都是十分重要的。针对含有柔性交流输电系统的最优潮流问题,根据可控串联补偿器(TCSC)的功率注入模型,建立适于潮流和最优潮流计算的数学模型,在常规最优潮流问题的基础上,充分考虑TCSC元件对系统潮流的影响,从而建立起TCSC运行情况下的非线性最优潮流模型,并应用了一种有效的求解上述模型的方法——路径跟踪内点法。仿真表明该方法能有效解决含TCSC的电力系统最优潮流问题。     

Optimal Installation of Different DG Types in Radial Distribution System Considering Load Growth

In power distribution network, the gradual increase in system load is a natural process, and it results in increased real and reactive power losses and reduced voltage profile. In this paper, optimal single and multiple installations of different types of distributed generation (DG) units are used to handle annual growth in system load, while satisfying system operational constraints. For load growth study, a predetermined growth in system annual load is considered. Minimization of system total real power loss is taken as the main objective, and optimal location and sizing of different DG types are determined using a hybrid configuration of weight-improved particle swarm optimization (WIPSO) with gravitational search algorithm (GSA) called hybrid WIPSO-GSA algorithm. The effect of load growth is studied using standard 33-bus radial distribution system, and the results illustrate significant reduction in system real and reactive power losses, enhancement in system voltage profile, and improvement in load carrying capacity of distribution feeder sections. Moreover, the economic benefits of DG on system annual load growth are also established. Also, the effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated by comparing the results with other evolutionary optimization techniques.     

基于安全域的电力系统有功及无功优化

提出了一种同时计及电力系统有功及无功的新型优化潮流模型与算法。在构建优化潮流(OPF)的数学模型时借助了3种电力系统安全域的概念与方法,它们分别是:满足系统潮流约束(母线电压约束、支路热稳定极限以及发电机出力限制)的“静态安全域”、“静态电压稳定域”以及针对既定的网络结构和既定的网络结构变化过程的保证系统暂态稳定性的“动态安全域”。在此基础上,利用电力系统的有功功率与支路角之间、无功功率与节点电压幅值之间的仿射关系,建立了通过二次规划来求解优化潮流(OPF)的算法。文中最后在新英格兰10机39节点系统中演示了所提出算法的有效性。