考虑分布式电源接入配电网规划优化研究

在配电网的规划研究过程中应将分布式电源的接入问题放在首位。首先,从综合投资最小的角度考虑,构造分布式电源接入后的配电网多目标优化模型。其次,提出了一种改进的混合种群遗传算法,解决了传统遗传算法的单一性问题,增强了算法的收敛能力。最后,应用算例验证所提规划模型和算法的有效性,结果表明所提规划模型和算法可明显降低运维成本,与常规遗传算法对比,迭代速度更快,寻优能力更强。     

考虑多个分布式电源接入配电网的多目标无功优化调度

坚强智能电网的建设促进了分布式电源(Distributed Generation,DG)并网技术的发展,DG并网对配网进行无功优化不仅能够提高电压质量、降低有功网损,还增加了配网运行的灵活性、经济性与安全性。以系统有功功率损耗最低与电压偏压量最小为双目标函数,建立无功优化模型。针对目前无功优化问题尚缺乏一种能兼顾求解的高效性与全局搜索最优性的方法,文中将一种新的启发式算法-鲸鱼优化算法(WOA)运用到电网无功优化调度中,对多个DG接入的IEEE 33节点系统进行无功优化仿真分析。研究表明DG并网增加了配网的稳定性,并且证明了WOA算法在解决此问题上的鲁棒性和有效性。     

配电网中分布式电源配置多目标优化问题研究

为了充分考虑需求侧对电力资源的需求及使用效率,在含有分布式电源的配电网线路及经济效益规划中引入需求响应机制。首先分析了两类常见的分布式电源典型日效率特性曲线及两类用户的需求侧电能响应曲线,指出供需不平衡,传统方法难以实现削峰填谷的目的。为此计及价格和激励的需求响应,分析了分布式电源在电网中的约束条件,对配电网规划和电源的配置进行了研究,提出了更加合理的削峰填谷方案。     

考虑时序特性的多目标分布式电源选址定容规划

配电网负荷及分布式电源出力呈现明显的时序特性,文中对负荷和分布式电源的典型时序特性进行了分析,以配电网损耗、停电损失为目标,考虑时序特性和多场景提出了多目标分布式电源选址定容规划模型,给出了场景和场景权重的确定方法。应用遗传算法进行求解,采用多段染色体编码方式,根据节点视在功率二阶精确矩处理不可行解,有效地提高了优化效率。IEEE 69节点系统仿真结果证实了时序特性对分布式电源的选址定容有很大影响,验证了所提出模型和方法的可行性和有效性。     

考虑多种分布式电源及其随机特性的配电网多目标扩展规划

为了增强新建配电网环网转供能力,提高供电可靠性,同时减小投资和运行维护成本,提出了一种分布式电源(DG)选址定容和多供电途径的网状新建配电网协调规划方法。该方法建立了考虑经济性、可靠性和稳定性的多目标优化模型,优化求解采用两层嵌套的粒子群算法。在规划中考虑了风电、光伏、燃气轮机、储能电池4种DG的选址和定容。针对输出功率不确定的DG,建立了概率模型,利用多状态系统理论,将随机性问题转化为确定性问题。最后以某开发区的实际配电系统为例,验证了所提模型和方法的合理性。     

含分布式电源的智能配电网的多目标优化调度

随着智能电网的建设,分布式电源越来越受到青睐,对配电网内各个分布式电源的优化调度也越来越重要。本文综合考虑了配电网的运行费用和环境效益,建立了含有柴油机、风力发电机、光伏发电单元和燃料电池等分布式电源的智能配电网优化调度模型。然后在满足各种约束条件的基础上,使用遗传算法求解了该模型。接下来给出相应算例计算了目标函数,通过分析计算结果,得出多目标优化调度模型的可行性与优越性。     

分布式电源与配电网架多目标协调规划

分布式电源(DG)接入对配电网损耗、电压及可靠性指标有很大影响。针对当前DG与配电网架分开独立进行规划的问题,提出一种综合协调两者的规划方法。该方法能够实现DG位置及容量、线路升级改造、新增负荷点接入方案的综合优化,以设备投资成本、系统有功损耗、停电损失及购电费用4个指标最小为目标函数,利用判断矩阵获得各目标函数权重,通过加权将多目标优化转化成单目标优化问题,采用染色体分段编码方式、精英保留策略遗传算法进行求解。为了避免因DG可选布点太多导致算法计算速度慢的问题,根据配电网损耗、电压及可靠性指标改善效果,提出一种实用的确定DG候选位置的方法。算例仿真结果表明,提出的确定DG候选位置的方法能够有效缩小搜索空间,提高优化效率;对DG和配电网架进行综合协调规划,能够有效提升配电网投资的综合经济效益,获得的建设与改造方案更科学合理。     

含分布式电源的主动配电网双层规划模型

基于分解协调原理建立分布式电源双层规划模型,研究分布式电源在主动配电网中的合理规划问题。上层规划以节点网损灵敏度为原则,从系统网络损耗的角度确定分布式电源的安装位置与容量;下层规划根据分布式电源的投资效益、电压偏差指标建立多目标优化规划数学模型用于确定分布式电源的最佳出力。提出一种改进的多目标粒子群算法进行模型求解,通过对IEEE-33节点配电系统进行仿真计算验证所建模型和算法的可行性和有效性。     

基于多目标人工搜索群算法的分布式电源优化

分布式电源优化是配电网规划的重要环节,多目标优化算法是该环节的关键因素,目前用于解决这类问题的算法大都将多目标转化为单目标,一定程度上忽略了各目标间的相关性.为解决该问题,提出了一种改进入工搜索群算法,结合Pareto理论,针对每个优化目标并行搜索寻优,配合构建外部存档集,做到对各个目标之间关系的协调,解决了人工搜索群...     

考虑分布式电源的配电网优化规划

分布式电源（DG）的发展给配电网络规划带来了新的挑战。考虑负荷增长,从供电公司的角度,以DG接入投资、线路投资以及电网有功损耗最小为目标函数,建立了配电网节能减损的规划模型,充分利用配电网正常运行呈辐射状网络的特点,采用启发式方法对含DG的配电网进行规划,通过模糊评估算法分析了DG接入对配电网运行带来的影响,进而引入协调系数,对目标函数进行优化。算例计算结果验证了所提出的模型和算法的有效性。     

基于分类概率综合多场景分析的分布式电源多目标规划

为了在配电网分布式电源规划中更加准确合理地考虑分布式电源出力及负荷需求的不确定性,基于风电、光伏和负荷的随机性分布特征差异,提出分类概率综合多场景分析方法以实现更合理的多场景生成,并融合K-Means聚类方法和层次凝聚聚类(HAC)算法形成H-K复合聚类场景压缩方法,实现更高效的场景压缩;以年均收益率和配电系统电压分布改善率最大化为目标构建多场景分布式电源多目标规划模型,并采用基于HAC种群截断策略的改进非劣排序复合微分进化算法对模型进行求解;以IEEE33节点配电系统为例进行了分布式电源多目标规划,仿真结果验证了所提方法的有效性和优越性。     

求解负荷分配问题的多目标加权优化方法

针对节能减排计划下多目标优化的负荷分配问题,考虑到实际调度中对阶段性及目标值的追求,建立了多目标期望控制的负荷分配模型,并采用动态加权算法求解寻优。动态加权算法可减少主观性赋权,并能在每次迭代过程中根据目标偏差率大小自动调整权重系数,使得三类目标函数实现同时趋近于期望值。但求解时发现,动态加权求解存在多目标优化问题,为此提出了权值预估方法,经仿真算例分析验证,该方法能较好地解决复杂的电力系统负荷分配问题。     

谐波约束下的配电网接纳分布式电源能力分析

逆变型分布式电源(DG)产生的谐波直接影响了DG在配电网的渗透率,从电压畸变和电流畸变2个制约因素分析配电网中压馈线对DG接纳能力的影响。推导DG和负荷分布位置对馈线电压畸变率的作用规律,以及考虑电流畸变率影响时最不利条件下的渗透率计算公式。提出基于随机场景的仿真计算方法,针对随机场景集合采用试探寻优的方法计算渗透率。算例验证了所提方法的有效性。     

含分布式发电的配电网多目标无功优化策略研究

为以最省的无功设备投资、最大限度地保证系统经济运行,增加解决问题的灵活性,研究了含分布式发电(DG)的配电网多目标无功优化策略,即构建含DG的配电网多目标无功优化模型。运用自适应多目标粒子群(AMOPSO)算法求解此问题,一改传统将多目标问题转化为单目标求解的做法。为验证所提策略,以含DG的IEEE 33节点系统为例,将AMOPSO应用于以最小化系统有功网损和最小化无功补偿设备容量（投资）为目标函数的多目标无功优化问题。仿真表明,采用该策略为决策者提供了可供选择的多样性解;优化结果验证了所建多目标模型的优越性和所提算法应用的可行性和有效性。     

考虑负荷与DG随机性特征的配电网多目标动态重构

传统确定性潮流和静态重构方法无法计及电网中不确定性因素的影响,为此文中提出了一种基于概率潮流考虑负荷与DG随机性特征的配电网多目标动态重构方法。建立了分布式电源(DG)出力与负荷的概率模型,并采用半不变量与Gram-Charlier级数进行概率潮流计算。提出了一种模拟退火-中心聚类(SA-PAM)算法,将退火机制引入PAM算中进行负荷聚类实现重构时段划分。随后,建立了以网损期望、电压越限概率、电压偏移为目标的配电网重构模型。为提升模型求解速度和效率,提出了一种多种群并行免疫算法,其中优势子种群采用高斯变异算子进行局部搜索实现快速收敛,普通子种群采取抗体交叉、超变异保证种群多样性实现全局搜索。通过IEEE33节点系统进行仿真验证了所提方法的有效性。     

DG integrated multistage distribution system expansion planning

In this paper, a framework is presented to solve the problem of multistage distribution system expansion planning in which installation and/or reinforcement of substations, feeders and distributed generation units are taken into consideration as possible solutions for system capacity expansion. The proposed formulation considers investment, operation, and outage costs of the system. The expansion methodology is based on pseudo-dynamic procedure. A combined genetic algorithm (GA) and optimal power flow (OPF) is developed as an optimization tool to solve the problem. The performance of the proposed approach is assessed and illustrated by numerical studies on a typical distribution system.     

分布式发电机在配电网中的优化配置

分布式发电机接入配电网后会对网损产生重要影响,其影响与分布式发电(Distributed Generation, DG)的安装位置和注入容量密切相关.提出一种在网损最小优化条件下配置DG的简化估算方法,基于放射状单回路的配电网结构,均匀分布的负荷模型,推导出了单电源DG接入配网的网损解析表达式和优化配置计算公式,并将该算法推广到多台DG接入的情况.通过仿真算例与基因算法的配置结果进行比较,配置结果基本吻合,验证了该算法的有效性;同时,该算法的应用简单方便,对电网规划具有较强的实用性.研究表明,单电源DG的安装位置和注入容量在网损最优约束条件下,有明确的理论依据.     

考虑光伏DG孤岛续航能力的配电网可靠性评估

通过构造受天气及时间影响的光伏DG功率输出模型,仿真分析了孤岛状态下光伏DG对负荷的支撑能力.根据影响孤岛系统可靠性的因素提出了最优孤岛划分算法.对传统最小路法进行改进,使其适用于含光伏DG的配电网可靠性指标计算.通过算例分析证明了光伏DG能够改善配电网可靠性,其改善程度具有季节性变化,并提出了按季节调整孤岛范围的孤岛优化运行方案,算例结果表明该方案能够最大限度地发挥光伏DG效能,提高配电网可靠性.     

考虑DG不确定性的主动配电网两阶段无功机会约束优化方法

随着高比例的分布式电源(Distributed generation,DG)并网,传统的确定性无功优化方法难以应对DG和负荷的双侧不确定性,提出了主动配电网的两阶段无功机会约束优化方法。首先将配电网潮流方程线性化和松弛,建立基于混合整数二阶锥的配电网两阶段无功优化模型,分别在第一阶段优化有载调压变压器、并联电容器等离散控制装置,在第二阶段考虑DG的不确定性优化DG的无功出力。然后,通过场景缩减法来减少机会约束优化方法的场景数。在95节点系统的仿真结果表明,与确定性性无功优化方法相比,所提出的两阶段无功机会约束优化方法能有效地消除安全约束越限问题,在略微增加网损的情况下获得了较高的鲁棒性。     

配电网固定串联补偿多目标优化

为了更好地利用固定串联补偿电容器改善网架薄弱、供电半径大以及长线路末端有重负荷配电网的电压偏差,研究了确定固定串联补偿电容器选址定容的多目标优化方法。以电压整体偏差、串联补偿容抗和有功网络损耗最小为目标建立配电网固定串联补偿多目标优化模型。基于灵敏度方法和固定串联电容器减小线路电压损耗的原理确定安装固定串联电容器候选线路和补偿容抗取值范围。运用带精英策略的快速非支配排序遗传算法求解建立的模型。算例验证了方法的可行性和有效性。结果表明串联电容器能够有效地提高电压质量和降低有功网络损耗。