基于改进粒子群优化算法的DG准入容量与优化布置

为进一步优化配电网中分布式电源（distributed generation,DG）的准入容量和优化布置问题,以节点电压和线路载流量为约束条件建立了单电源和多电源准入容量的数学模型,以有功网损最小为目标函数建立了DG优化布置模型。为有效求解该模型,采用了基于粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法和二次插值相结合的改进PSO算法,将该改进方法应用于IEEE 33节点标准算例,分别进行了DG的最优接入位置与最优容量的仿真,并与粒子群算法优化结果进行了对比,同时还分析了优化布置下的潮流分布。算例仿真结果表明该方法可有效减少DG接入后配电网的网损,提高配电网的供电质量。     

基于改进PSO 的含DG 配电网无功优化研究∗

分布式电源(DistributedGeneration,DG)在并入配电网后,可以有效支撑电压,并且增加配电网运行灵活 性,但也会导致配电网系统网损增加、电压波动等问题.提出对含多个DG配电网进行无功优化的方法.该方法的目 标是降低系统有功网损和减小电压偏移,建立一种含DG 配电网的无功优化数学模型,改善标准PSO 算法中粒子种 群易陷入局部最优而难以解得全局最优的情况.以IEEE３３节点标准算例进行仿真验证,结果表明所提改进算法可以 有效减小有功损耗并提高电压质量.     

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。     

基于改进粒子群算法的含DG配电网无功优化

含分布式电源(DG)配电网的无功优化是一个复杂的非线性优化问题,文中采用改进的粒子群算法(PSO)对配电网进行无功优化计算,建立以系统网损和电压平均偏离最小为目标函数,节点电压和电容器投切容量为约束条件的优化模型。在PSO中引入位置方差防止PSO陷入局部最优解,根据种群中粒子的适应度值对粒子进行变异处理,在保证算法收敛速度的基础上,改善算法性能。以含分布式电源的IEEE14节点配电系统为例进行无功优化分析,结果表明DG能增强电网运行的稳定性,所提算法具有较好的优化性能。     

计及电压稳定指标的含DG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、抑制电压波动和电压稳定指标为综合目标的配电网多目标无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用模糊层次分析法确定各指标的权重系数,并基于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,结果表明在配电网接入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可行性和有效性。     

基于分布式电源的配电网多目标优化策略研究

大量的可再生分布式能源并网是当今电力系统的发展趋势,优化配电网潮流和提升系统消纳分布式电源(DG)的能力成为研究热点。在建立DG数学模型的基础上,从电源侧开展DG选址的研究,并对含协调储能和柔性负荷的主动配电网进行优化调度。其中,DG选址采用使配电网络损耗最小和电压水平最高的多目标规划模型,并利用功率圆法求解DG的最佳接入位置;对主动配电网的优化则构建了使配电网电压偏差最小、网络损耗最小和可再生能源发电比例最高的多目标优化调度模型,并运用智能粒子群算法进行求解。最后以标准IEEE 33节点配电系统为算例进行仿真分析,解决了DG选址问题并验证了该优化策略的有效性。     

基于混合算法的含分布式电源配电网重构研究

随着新能源技术在配电网领域的发展,分布式电源（distributed generation,DG）接入配电网的研究成为热门。与传统配电网相比,含DG的配电网会出现弱环网和非PQ节点,而传统潮流计算方法只能解决PQ节点和辐射状网络。为解决配电网接入DG后重构的问题,采用叠加定理解决开关倒换过程中产生的弱环网,同时改进前推回代潮流计算方法,使得接入DG的节点可以正常参与潮流计算。同时结合纵横交叉算法（crisscross optimization,CSO）和粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）的优势,提出混合算法（crisscross particle swarm optimization, CPSO）优化含分布式电源的配电网重构问题。仿真部分是以典型的IEEE 33节点配电网为例,在考虑DG接入方式为PI节点、PV节点和PQ（V）节点的情况下进行仿真,结果证明了配电网合理的接入DG后,可以起到降低网损和提高电压质量的作用。     

计及分布式电源的配电网无功潮流优化研究

随着分布式电源大力发展,为提高电压质量和减小系统网损,对含分布式电源的配电网无功潮流优化意义重大.本文介绍了各种分布式电源在配网中的相关模型,对含DG(distributed generation)的配电网模型进行适当的分析,提出含DG的配网无功补偿方式,并给出了分布式电源并网后配电网无功潮流计算方法,最后应用标准的I...     

基于遗传禁忌混合算法的配电网无功优化

为了有效解决由配电网分布式电源(distribution generation,DG)渗透率逐渐升高带来的电压越限、网损增加问题。建立了配电网无功优化模型,以网损最小和电压不越限为综合目标,通过采用一种遗传禁忌混合算法(genetic/tabu hybrid algorithm,GATS)研究了接入DG的配电网无功优化问题。在MATLAB软件上以IEEE-33节点配电系统为算例对所研究问题进行了分析与验证。结果表明:GATS混合算法的可行性和优越性较强,通过该算法进行无功优化可以有效改善系统电压水平、降低网损;并且适当提高DG渗透率,同样有利于网损降低、电压水平提高;但若DG渗透率过高,会导致网损增加、电压越限问题,通过GATS算法进行无功优化这些问题可得到有效解决。     

计及无功优化的分布式电源选址与定容

为提高电网的电压水平和降低线路损耗,在分布式电源选址与定容的基础上,加入了无功优化。根据分布式电源出力情况,将计及无功优化的分布式电源选址与定容问题分解成分布式电源并网和切除两种模式,即DG满出力时配电网网损、电压偏移及静态电压稳定裕度综合目标最优和DG零出力时电压合格为约束条件下的配电网网损最小,通过加权法将多目标转换成单目标。运用免疫算法对含分布式电源的33节点的配电系统进行算例分析,证明了计及无功优化的分布式电源选址定容的优越性。通过无功优化和分布式电源选址定容的优化分析,得出了当同时考虑两者时,优化效果最佳。     

基于改进型前推回代法的分布式电源接入对主动配电网的影响研究

分布式电源(DG)接入配电网后,配电网由单向供电系统转变成双向供电多电源系统,配电网由单电源变成多电源,且DG不能简单处理为PQ节点。由于传统的前推回代法只能处理平衡节点和PQ节点,因此传统的配网潮流算法已不适用。本文分析了主动配电网的特性,并基于已有的并入分布式电源的潮流算法,对典型的前推回代法中处理PI节点的方法进行了改进,本质是将DG的PI节点在每步迭代时转化成PQ节点。通过在IEEE 18节点配电系统及IEEE 33节点配电系统大量验证,表明方法是可行的。分布式电源的恰当接入可以更有效的减少线路损耗、提升节点电压。     

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。     

考虑分布式电源最佳接入位置的最大准入容量研究

分布式电源(DG)接入配电网后对节点电压、潮流分布、网损等方面带来的影响与DG的接入位置及容量密切相关。以网损最小为目标函数,针对网络中不同位置的负荷节点对网损的敏感度分析来确定DG的最佳接入位置,进一步以根节点向配电网输出的有功功率最小为目标函数,将电压不越限、网损最小作为约束条件建立了计算DG最大准入容量的数学模型,并采用改进遗传算法(IGA)进行求解。实际算例的仿真结果表明了该算法可以为快速确定DG的最佳接入位置和最大准入容量提供参考决策。     

基于遗传算法和微分进化算法的分布式电源优化配置

配电系统中,分布式电源（DG）安装位置的选择、额定容量的确定对于电网规划、设计和投资至关重要,以10节点配电网系统为例,采用遗传算法和微分进化算法对分布式电源进行了优化配置,建立了DG的不确定性模型,并将其加入到优化分析中,给出了优化算法的求解程序。对含DG的配电网进行了潮流计算,分析了DG容量与系统总网损的关系。算例分析结果表明,优化配置有效改善了配电网的电压分布,减小了网损,提高了系统负荷率,说明了该优化配置方法合理、有效。     

基于最优引导策略的分布式电源优化配置

针对分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中的优化配置问题,考虑投资综合成本衡量方案的经济性、用系统网损衡量方案的环保性、用电压偏差衡量方案的电压稳定性,建立了分布式电源多目标优化配置模型。运用改进的多目标粒子群算法对分布式电源配置模型进行求解,引入最优极值引导策略对多目标粒子群算法的全局最优值选取进行改进,将非支配排序和精英保留策略嵌入算法中,有效地提高了算法的全局寻优性能,使算法能够快速有效地收敛到Pareto最优前沿。并以IEEE33节点配电网标准测试系统为例,对分布式电源的安装位置和容量进行优化,将所得到的结果与NSGA II算法进行比较,结果表明算法具有更好的全局收敛效率和寻优能力。     

考虑静态电压稳定性的分布式电源优化布置研究

为了研究在考虑静态电压稳定性情况下,配网中分布式电源的优化布置问题。基于IEEE33节点配电网络和Matlab仿真测试软件平台,以分布式电源(Distributed Generation,DG)接入总容量最大为目标函数,以静态电压稳定指标L(Voltage Stability Index)为约束条件,应用自适应粒子群算法(Adaptive Mutation Particle Swarm Optimization Algorithm,AMPSO)对配电网络中DG的选址和定容进行优化。优化结果得出了配电网络中最优的DG布置方案,同时满足了配电网络电压稳定和分布式电源容量最大的要求,该研究对配网中分布式电源的规划提供了积极的指导意义。     

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。     

分布式电源在配电网络中优化选址与定容的研究

合理地对分布式电源（DG）进行选址和定容对于实现配电网网损最小是至关重要的。通过对网络中不同位置的负荷节点对网损的敏感度分析来进行配电网中DG规划,敏感度较高的负荷节点引起的网损较大,通过在该节点安装DG对该节点的等效负荷予以调整,最后得到网损最小的DG接入方案。对实际算例进行仿真计算并与采用改进粒子群算法的优化结果进行比较,验证了算法的正确性和有效性,为进一步开展分布式电源规划拓展了思路。     

基于改进粒子群算法的配电网分布式电源规划

合理地对分布式电源进行选址和定容对于实现配电网网损最小是至关重要的.应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源(DG)规划,并结合罚函数法将DG规划问题转化成无约束求极值问题,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.     

基于多种群免疫算法的分布式电源选址与定容

分布式电源接入配电网时,其接入位置和容量会对电网的运行和规划产生很大影响。在分布式电源个数、位置和单个容量等影响因数下,以配电网网损、电压偏移及静态电压稳定裕度为目标,借鉴遗传算法中采用并行机制避免收敛于局部最优解的思想,建立了多种群免疫算法。并对配电网33节点接入2个DG进行选址和定容优化,结果说明了DG并网使各目标都得到优化。与普通免疫算法相比较,多种群免疫算法具有更好的寻优能力。采用该方法对DG选址定容进行研究,对配电网的经济、安全运行具有重要意义。