提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划

系统的无功备用容量越大,其电压稳定裕度越大,为此提出了提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划。在系统无功备用容量定义基础上,推导出各负荷节点无功补偿对于提高系统无功备用容量的灵敏度和降低有功损耗的灵敏度,并将综合灵敏度大的负荷节点作为候选无功补偿点;提出了多目标优化的自适应免疫算法,以其提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划优化求解,且在IEEE-30节点系统中分析补偿前后系统电压稳定裕度。将补偿后的相关指标与普通的免疫算法所得指标比较的结果表明,所提方法正确可行。     

基于电压控制分区的发电机无功备用优化方法

发电机无功备用对电力系统电压稳定和电压控制具有重要意义。提出了基于电压控制分区的区域发电机无功备用定义,该定义综合衡量了区域发电机无功备用对静态电压稳定和准稳态电压控制的价值以及无功备用的可供给性。分析了控制变量的特性和选取方式,建立了用于优化区域无功备用和区域电压水平的二次规划模型,提出了逐次分区优化求解算法。通过3节点系统算例验证了无功备用定义和控制变量选取方式的合理性。通过IEEE 118系统算例验证了优化方法的正确性和可行性,优化方案显著提高了区域无功备用量和电压稳定裕度,改善了电压水平。区域无功备用优化方法将高维的无功备用优化原问题简化为少量的低维区域优化子问题,具有较高的容错性和计算效率,可用于较大规模系统的发电机无功备用评估和优化。     

考虑直流输电的电力系统无功备用优化

目前无功备用研究较少涉及包含直流输电线路的电力系统。提出一种针对交直流混联系统的电力系统无功备用优化模型。基于交直流混联潮流方程,该模型首先利用发电机端电压及无功功率控制灵敏度定义直流输电系统的有效无功备用。以此为目标,在考虑各种系统约束的情况下建立考虑交直流混联的电力系统无功备用优化模型。针对无功备用优化模型耦合两个运行状态而难以准确求解的缺陷,提出一种解耦方法进行求解。对改进IEEE 39节点系统的算例分析结果表明,所提无功备用定义可有效衡量系统的无功电压水平,而所提模型可以有效提高含直流输电线路电力系统的无功备用和电压稳定裕度,保障电力系统的安全稳定性。     

基于无功目标域调控的无功备用电价

提出了一种新型的基于无功目标调控域的无功备用电价方法。在分别对系统中各个独立的无功源进行戴维南等值的基础上,依据系统电压目标调控的上下限值来确定该目标域范围;该区域可以提供无功源的调控范围和方向,并且为今后无功的动态分析奠定了基础。建立以有功网损最小为目标函数的无功优化,利用经济学的机会成本原理确定该条件下的无功源备用容量成本,计算无功备用电价。该算法具有原理简单、计算量小的优点。最后,通过一个IEEE-30节点系统来验证本算法的可行性。     

新疆地区电网电压无功优化控制分析

电网的电压控制和无功优化是提高电压合格率, 降低网损,提高系统稳定性的有效手段。针对新疆地区电网,提出了基于地调主站调度自动化系统(SCADA/EMS) 的电压无功优化控制系统。采用集中控制结构,根据实时数据对地区电网进行全网电压、无功优化计算,并介绍了该系统的优化算法以及在实施中应注意的问题。     

计及无功功率成本及其资源价值的无功采购方法

电力市场中，满足负荷无功功率需求以及提供系统电压支持属于辅助服务的范围，一般由系统运行员（ISO）进行集中优化调度和控制计算，向相应的辅助服务提供者购买无功功率，并将成本分摊到用户。在分析无功和电压支持的特点，无功的生产成本和资源价值的基础上，文中提出了一种新的无功／电压辅助服务市场机制，并设计了向发电机，调相机等动态无功源采购无功功率的算法，该算法的特点是：考虑了无功的容量成本和电量成本；引入基于等效无功补偿法的无功价值因子，从而考虑了系统中不同位置无功源的资源价值差异，计及了无功分布对有功网损以及相应的有功功率生产成本的影响。IEEE14节点系统的算例表明，该方法能够优化无功采购成本，算法合理有效。     

考虑电压稳定的主动配电网动态无功优化

高比例分布式电源的接入造成电网局部电压越线问题严重,配电网动态无功优化是配网安全、稳定运行的重要保障。提出了一种考虑电压稳定的主动配电网动态无功/电压调控策略,基于分布式电源运行特性和网络日负荷曲线,建立考虑电压稳定、网络损耗为目标的主动配电网动态无功电压模型,同时考虑电容器组、SVC等无功调压设备动作次数约束;提出了基于柯西变异的动态权重粒子群优化算法,在粒子群进化过程中通过动态调整权重因子、学习因子提高算法的寻优速度,利用柯西变异提高算法跳出局部最优解的能力;最后,通过仿真算例验证本文方法的可行性和合理性。通过合理控制无功调压设备的动作时间实现一天内主动配电网无功潮流的最优分布,提高系统运行的安全性和稳定性。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

在传统无功优化模型的基础上,引入静态电压稳定裕度指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、无功补偿容量最小和系统静态电压稳定裕度最大的配电网无功优化模型。根据节点无功2次电阻矩的大小,确定了待补偿节点以及各节点补偿容量的上下限。在基本遗传算法的基础上,对遗传操作进行了改进,提出了1种改进遗传算法。实例计算表明,采用该方法对配电网进行无功优化不仅可以降低有功网损,还能提高系统静态电压稳定性。     

基于Benders分解的发电机无功备用优化方法

电压稳定裕度与系统无功备用密切相关,因此,提出一种无功源的无功备用优化方法。引入发电机参与因子来衡量发电机无功备用的重要程度,建立以系统无功备用最大化为目标的优化模型,并应用Benders分解将模型分解为发电机主问题和电容器子问题。IEEE 39节点系统算例验证了所提优化方法的有效性,优化方案大幅提高了系统电压稳定裕度。     

基于人工蜂群算法的配电网无功优化

针对配电网电压质量较低的问题,建立了完整的无功优化模型。首先提出了一种新的无功补偿候选点的方法,即先基于网损最小选择无功补偿点,在此基础上再用动态优化选择无功补偿点;然后建立以网损最小、并联电容器容量最小、电压水平最好、两类电压稳定裕度最大的无功优化目标函数,用模糊方法将含有量纲的多目标问题转化为没有量纲的单目标问题;接着用人工蜂群(ABC)算法确定无功补偿点和容量。最后对IEEE-33节点配电网系统进行了测试分析,并与其它两种优化算法相比较,结果表明使用该优化算法,配电网无功配置方案较优,线路损耗明显降低,电压质量和电压稳定裕度明显提高。     

考虑风电预测及电压分布的风电场无功设备协调控制优化研究

为解决风电场内多类型设备导致的风力发电间电压偏移和场站内无功分配协调控制研究不足的问题,本文在传统风电场AVC系统的基础上,提出考虑大型风电场内所有风电机组电压控制水平及动态无功储备的多目标控制方法,首先分别计算考虑风机机端电压均衡分布后的每个风电场的所有风力发电机组和无功补偿设备的总无功功率的可调节容量,其次根据超短期风功率预测,确定离散型无功设备的投切计划,使用最小二乘拟合法获得系统安全系数与所有无功补偿设备调节量之间的函数,然后基于最优潮流计算考虑电压偏差、无功调节量最小、动态无功储备满足故障后要求等多目标约束获取无功补偿设备的最佳设定值。最后,本文通过甘肃电网某实际风电场验证了该方法的有效性。     

含高比例风光新能源电网的多目标无功优化算法

为适应新能源大量接入电网的趋势,基于不同时刻的风速、光照强度、温度等气象条件信息,评估出风光新能源的无功调节容量,搭建了含高比例风光新能源参与调控的电网多目标无功优化模型。为快速获得电网中变压器分接头档位调节、无功补偿设备投切、传统发电机组电压调节以及风光的无功输出等控制措施的帕累托最优解集,采用寻优性能高效的多目标樽海鞘群算法（multi-objective salp swarm algorithm, MSSA）进行无功优化求解。为更客观找出电网线损、电压偏差、静态电压稳定裕度等不同目标之间的折中解,采用改进的理想点法进行多目标最优解集决策。最后,利用扩展的IEEE标准9节点和39节点算例进行仿真分析,并引入传统多目标智能优化算法来进行比较验证。仿真结果表明：与其他2种传统多目标智能优化算法相比,所提算法获得的帕累托前沿分布更广、更均匀;利用改进理想点法进行决策之后,可有效降低电网的线损和电压偏差,同时提高了电网的静态电压稳定裕度。     

基于最近电压稳定临界点的发电机无功备用优化方法

目前发电机的无功备用优化方法均基于固定的负荷增长方式,而当考虑负荷、新能源出力预测误差之后,这种优化方法无法有效评估最危险负荷增长方式下的无功备用水平。针对这一问题,文中提出基于最近电压稳定临界点的发电机无功备用优化非线性二层规划模型,上层问题在给定基态节点注入功率的情况下,将求取最近电压稳定临界点及对应的最危险负荷增长方式化为极限曲面二次近似和连续潮流校正的两层迭代格式,而下层模型则求解该最危险负荷增长方式下的无功备用问题,并将修正的基态节点注入功率返回上层模型。为证明该模型的有效性,首先在若干假设的前提下证明了最优解的存在性和充分必要条件,进一步分析表明所提方法可考虑节点负荷增长方式的不确定性,有效提升最危险负荷增长方式下系统的无功备用水平,提高系统的电压稳定裕度,保障系统的安全运行。     

基于光伏系统低电压穿越的无功控制策略

分析了光伏逆变器的结构和功率控制方式。计算了光伏逆变器的无功功率极限。提出了一种基于光伏逆变器低电压穿越(LVRT)能力的无功控制策略。通过DIgSILENT PowerFactory仿真结果表明,采用该控制策略的光伏电站,可以在电网故障时不脱网并发送无功,支撑并网点电压,维持局部电网电压稳定。     

基于无功源的分布式光伏电站无功补偿协调控制系统及方法

基于光伏电站内各无功源(SVC/SVG、逆变器)的无功出力及剩余可调裕度,文中提出一种分布式光伏电站无功补偿器SVC/SVG与逆变器无功负荷协调优化控制的系统及方法。该协调控制方法以分布式光伏电站AVC系统为基础,获取本场站的当前总无功功率,及本场站内各无功源的无功出力及剩余可调裕度,根据特定的优化控制原则,将各无功源的无功值进行重新调整,实现无功功率在无功补偿器SVC/SVG和逆变器之前的优化分配。最后,提出一种基于AVC的分布式光伏电站电压控制系统。系统及方法能够在保证分布式光伏电站并网点电压稳定的条件下,充分利用逆变器的无功补偿能力,降低无功补偿器SVC/SVG的无功出力,达到降低分布式光伏电站无功补偿装置的耗电量的目的。     

基于改进Tabu搜索算法的区域电网无功优化

为了满足无功优化的实时控制要求,提出了考虑静态电压稳定的区域电网无功优化方案。该方案采用改进的Tabu搜索算法,以有功网损最小为目标进行无功优化,记录优化过程中搜索得到的前10位最优网损解;然后对这10个最优网损解进行静态电压稳定裕度计算,再运用模糊集理论,将网损最小和静态电压稳定裕度最大两个目标的优化问题转化为单目标优化问题。通过算例仿真,证明了改进Tabu算法适合于解决区域输电网无功优化问题,同时也验证了本文提出的考虑静态电压稳定性的区域输电网二级无功电压控制方案是可行的,有效的。     

基于区域电压距离的无功补偿投入的研究

在无功补偿位置、容量确定的情况下,对电力系统无功补偿的投入进行了研究。首先利用"电气距离"进行分区,运用电压稳定裕度思想,考虑主导节点法的不足,提出了基于区域电压距离指标的无功补偿投入参数模型;然后采用粒子群算法对该模型下系统的这种无功补偿最优投入参数进行了计算,并给出了具体的计算流程。IEEE-30算例结果表明,所提参数有效地改善了系统无功投入的合理性,并相应降低了系统损耗,对系统无功补偿有较好的实用价值。     

基于BSSSO算法的无功补偿容量优化方法

无功补偿容量的目标是将有功功率损耗降至最低且兼顾电压平衡。首先,针对无功补偿容量优化实际,建立考虑有功功率损耗、电压偏差、电压稳定性的多目标无功补偿容量优化模型;然后,提出基于鸟群算法（bird swarm algorithm,BSA）与混合牧羊人优化算法（shuffled shepherd optimization algorithm,SSOA）的鸟群牧羊混合优化（bird swarm shuffled shepherd optimization, BSSSO）算法,以优化无功补偿容量;最后,通过仿真算例验证了所提方法,结果表明所提方法性能优越,可以兼顾各指标平衡。     

多目标电网无功优化的量子遗传算法

在传统无功优化模型中引入静态电压稳定指标,建立了以网损最小、静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。还介绍了量子遗传算法,它是一种基于量子计算概念的智能算法,用量子比特为基本信息位编码染色体,用基于量子概率门的量子变异实现个体进化,其收敛速度和全局寻优能力优于传统进化算法。将该算法用于电力系统无功优化并仿真计算了IEEE14、30节点系统,结果验证了模型和算法的有效性。