考虑负荷随机性的含DG多目标配电网重构

配电网是城市电力系统网络中的重要一环,配电网重构是提高分布式电源接入条件下电网运行的经济性和供电能力的重要措施,而建立一种适应负荷随机性和提升分布式电源利用率的配电网重构模型是很有实际意义的。分析了常见的配电网重构模型的构建方式,论述了点估计法计算随机潮流的方法和步骤,提出了总网损期望最小化与分布式发电量损失最小化两个优化目标,结合多目标优化理论提出了改进的配电网重构模型。算例表明,通过提出的模型可以获得满足多目标需求的若干优化方案。     

考虑负荷随机性的含DG多目标配电网重构

配电网重构是分布式电源接入条件下提升电网运行经济性和分布式电源利用率的重要措施。分析了常见的配电网重构模型的构建方式,并结合多目标优化理论建立了含有总网损期望最小化与分布式发电量损失最小化两个优化目标的重构模型;考虑到实际中配网系统各节点负荷会有波动且负荷预测的准确程度有限,在模型的潮流计算中采用点估计法计算随机潮流,使重构结果对负荷的小范围随机波动具有较好的适应性。应用多目标差分进化算法对IEEE-33节点系统进行仿真,测试结果验证了所建模型的正确性和有效性。     

考虑风电随机性的多场景配电网重构

配电网重构是配电网优化运行的一项重要措施,分布式电源(Distributed Generation,DG)以其清洁性和可再生性越来越多地被引入到配电网重构中。针对出力随机的DG对配电网重构的影响,将基于wasserstein距离指标的场景划分法引入到配电网重构中,将风电划分为多个场景。在兼顾风电随机性以及负荷波动性的条件下,提出了基于二进制粒子群算法的最优方案确定策略,建立了配电网重构模型。提出基于排同存异的环路编码及初始种群生成策略,提高了计算效率。在IEEE33节点配电网系统下对所建立的模型进行求解,验证了所提策略的可行性和有效性,并得到了同时适应风电随机性以及负荷波动性的最优重构方案。     

考虑光伏出力间歇性和随机性的配电网规划

针对光伏电源出力的间歇性,建立以线路投资和网络运行年费用最小为目标的配电网网络扩展数学模型.针对光伏电源出力和负荷的随机性,建立随机期望值规划模型对光伏电源进行布点和容量规划,并计算电压和线路功率的合格率对规划结果进行检验.运用二进制粒子群算法对网络扩展模型进行求解,粒子群算法和随机潮流结合的策略对光伏电源规划模型进行...     

基于Multi-agent和粒子群引导最小生成树的配电网重构算法

在最小生成树的基础上提出了粒子群引导的最小生成树算法,并结合粒子间互学习,优秀粒子自学习,优胜劣汰机制和Multi-agent系统的特点,构成了一种新的配电网重构算法。该方法加强了信息在环境中的传递,有效地解决了一般最小生成树的盲目性,边值的难以确定性和改进粒子群优化算法仿生学意义的不明确性等缺点。在Multi-agent系统中,粒子通过竞争与合作,提高了粒子间的相互交流,加快了粒子向全局最优点靠拢。对粒子进行互学习和自学习操作,使算法的收敛速度得到进一步的提高。通过对PG&E69系统进行仿真,结果表明提     

基于Multi-agent和粒子群引导最小生成树的配电网重构算法

在最小生成树的基础上提出了粒子群引导的最小生成树算法,并结合粒子间互学习,优秀粒子自学习,优胜劣汰机制和Multi-agent系统的特点,构成了一种新的配电网重构算法.该方法加强了信息在环境中的传递,有效地解决了一般最小生成树的盲目性,边值的难以确定性和改进粒子群优化算法仿生学意义的不明确性等缺,点.在Multi-agent系统中,粒子通过竞争与合作,提高了粒子间的相互交流,加快了粒子向全局最优点靠拢.对粒子进行互学习和自学习操作,使算法的收敛速度得到进一步的提高.通过对PG&E69系统进行仿真,结果表明提出的算法具有计算速度快,收敛性好,求解可靠等优点.     

考虑新能源与电动汽车接入下的主动配电网重构策略

随着分布式风力发电等新能源以及电动汽车(EV)等新型负荷接入配电网的比重逐步提高,传统的配电网重构模型难以反映其随机性和波动性。文中首先构造了风力机和EV的概率场景模型及含分布式电源(DG)和EV的配电网重构模型;其次,在场景分割的基础上对不同场景分别进行线性化随机潮流计算,在保证精确性的前提下简化模型,避免了场景的组合爆炸,体现了对于配电网中不断增加的DG和EV的适应性;最后采用一种适用于配电网重构场景模型的改进生物地理学优化算法,通过引入改进的编码规则、余弦迁移模型及变异操作,提高搜索速度和精度,抑制算法进化过程中因早熟收敛而陷入局部最优。算法在IEEE 69节点算例20次仿真计算中比传统人工智能算法更有优势。     

考虑风力发电影响的配电网可靠性评估

风力发电机(wind power generation,WTG)凭借其发电灵活、环境友好等优势被越来越多地接入到配电网中,这给传统配电网的可靠性评估带来了一定影响。充分考虑风力间歇性、随机性的特点,提出了一种利用1a内的统计风速信息,根据WTG的功率特性曲线获得其输出功率,从而得到WTG的多状态模型的方法。在此基础上,采用改进最小割集算法对含WTG的配电网进行可靠性评估。以IEEE-RBTS 6母线系统为例,计算了WTG接入前后可靠性评估的各项指标,验证了WTG在改善电网可靠性方面的作用。     

计及风力发电并网的配电网潮流优化

研究了风力发电并网的潮流优化问题,分析了风力发电在潮流计算中常用的模型和方法。并针对风力发电机组并网需要吸收电网大量无功造成配电网损耗增大的缺点,采用并联电容器对配电网无功进行补偿。在满足风电场无功补偿的前提下,把风机的异步发电机组视为PQ节点,应用前推回带法计算了风机并网后的配电网潮流,在此基础上采用改进的粒子群算法对配电网无功补偿电容器进行了优化。重点讨论了风力发电并网对配电网的网损和电压的影响,并在配电网分析常用的33母线系统上进行了仿真计算,得到了较好的实验结果。     

计及分布式电源的配电网重构研究

分布式电源因其独有的环保性和经济性,在电力系统中拥有广阔的发展前景,但同时对配电网络的运行控制等方面产生了重大影响。研究了计及分布式电源的配电网络重构,采用了一种适合于含分布式电源的配电网络重构的改进二进制粒子群优化算法,并建立了计及分布式电源的配电网络辐射状运行判定依据。最后对IEEE33节点测试系统进行仿真,表明本文所用的方法是合理有效的。     

改进粒子群算法在含分布式电源配电网优化重构中的应用

针对配电网中各种类型分布式电源接入所造成的配电网拓扑结构的复杂性,提出了一种改进粒子群优化算法应用于配电网重构,把粒子群算法和布谷鸟算法有效地结合在一起,采用两层种群框架。为了提高粒子群优化算法的全局搜索能力,采用中值聚类算法对下层粒子群进行重组,粒子群算法用于优化下层的各类小种群,然后将其发送到上层,使用布谷算法进行深度寻优。通过算例对多种情况进行仿真分析,验证改进算法在配电网重构中的优越性。结果表明,该算法能有效地降低配电网的有功网损,提高各节点的电压水平。本研究为我国分布式电源接入配电网的发展提供了参考和借鉴。     

考虑电热混合储能与重构联合优化的配电网风电消纳策略

可再生能源消纳是促进节能减排、建设低碳智能电网的重要内容之一。该文着眼于配电网运行环节,引入主动网络重构措施,协同电热混合储能管控,提出适用于配电网风电消纳的多能源优化消纳模型与求解策略。首先,对配电网各单元(如分布式风电系统、电热混合储能系统等)功率模型进行分析,在此基础上建立综合电热混合储能管控和网络重构的非线性混合整数数学优化模型,并采用二阶锥手段松弛线性化非线性约束,实现模型的快速求解。算例仿真验证并展示了电热混合储能管控和网络重构的联合优化策略对配电网促进风电消纳的影响。     

基于Tabu-PSO的含分布式发电配电网重构

针对分布式发电对配电网重构的影响,对包含分布式发电的配电网进行数学建模;应用改进的粒子群优化算法提高算法的搜索速度;把分布式发电作为并网节点上的功率值为负的负荷。研究结果表明,对含有分布式发电的配电网优化重构后,系统的网损有较大降低,系统电压有所提高。     

配电网重构的混合粒子群算法

通过将二进制粒子群算法和离散粒子群算法相结合,提出一种混合粒子群算法,求解配电网重构问题。在求解过程中,通过对配网支路进行分组,简化了网络,编码时每一支路组用1维表示,不仅显著降低了维数,缩短了编码长度,更有效降低了无效粒子的产生概率。在搜索过程中,根据该文总结的配电网重构的必要条件,有规律地将粒子进化,进一步提高了搜索效率。在优化过程中将每一次迭代由2步完成：第1步根据二进制粒子群算法中的sigmoid()函数值,利用轮盘赌的方法优化选择断开的支路组;第2步利用提出的离散粒子群算法优化选择在第1步中被选中断开的支路组的内部断开支路。最后对一个典型的69节点算例和一个实际算例进行仿真,结果显示,该方法不仅能快速收敛,而且稳定性好。     

基于粒子群优化算法的配电网重构和分布式电源注入功率综合优化算法

随着分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中安装比例逐年增加,配电自动化应加强对DG的优化调度功能,发挥DG对配电网优化的有利作用。配电网重构是配电网优化的重要措施,DG联网后,DG注入配电网功率直接影响配电网重构结果。为使配电网性能达到整体最优,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的配电网重构和DG注入功率综合优化算法。该算法根据PSO并行计算的特点,采用PSO和二进制粒子群优化算法(binary particle swarm optimization,BPSO)相结合的方式,对转换开关状态和DG注入功率2种控制变量同时处理,达到配电网网损、电压偏差最小的目的。将DG作为可调度设备,对配电网重构和DG注入功率进行综合优化,提高了含DG配电网的电能质量和供电可靠性。将该算法应用到3馈线配电系统,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于二进制粒子群算法的配电网重构

分析了配电网运行的特点,将配电网中分段开关和联络开关作为基变量,将网络闭合环路作为分组限制条件,用粒子的变量表示开关的闭合状态,以降低系统的有功损耗为目的,采用二进制粒子群算法进行了配电网的重构,经过算例分析,表明该算法是有效的。     

考虑多种负荷方式的配电网络重构

提出了考虑多种负荷方式的配电网络重构算法.用最大负荷、最小负荷和一般负荷方式模拟研究时段内负荷的变化,首先按照上述三种负荷方式,采用改进支路交换法对配电网络分别进行重构,得到每种负荷方式下的最优重构方案;然后计算出每种最优重构方案下考虑三种负荷方式的加权平均有功损耗;具有最小平均有功损耗的重构方案即为该研究时段内的最优重构方案.所提算法避免了只考虑单一负荷方式的片面性,算例结果表明了该算法的有效性和可行性.