基于多目标优化的多电源配电网储能功率配置方法

为减少多电源配电网储能功率损耗,保持多目标电力平稳,在多目标优化算法的基础上,构建一种储能功率配置方法。综合分析经济、环保和技术三项指标,建立多目标优化配置数学模型,分析配电网各条支路中的电压幅值和电流幅值;利用多目标粒子群优化算法改进储能功率容量和接入方式,并将当前粒子群适应度与上一轮的适应度值做比较,得到pareto解,实现储能功率最优配置。通过与其他算法展开对比实验测试,结果表明,所提方法具有较高的投资运行经济效益、较低的电压偏差和网损,同时最优pareto解的曲线也是较为平稳的,使配电网始终处于安全供电状态。     

基于混合算法的配电网中电池储能的多目标优化配置研究

基于随机会约束规划理论,计及系统的不确定性因素提出配电网储能电站多目标选址定容模型。首先分析配电网的经济性和可靠性特征,接着基于随机机会约束规划建立储能电站的优化模型。采用二进制粒子群算法和改进粒子群算法的混合算法对模型进行求解。最后利用研究模型,结合IEEE 33标准节点系统建立配电网储能电站优化算例,对离网模式和并网模式2种模式进行仿真,对优化配置结果进行对比和分析。     

基于粒子群算法的多电源配电网储能功率配置方法

针对目前设计的多电源配电网储能功率配置方法存在配置灵敏度较低、功率损耗大等问题,提出一种基于粒子群算法的多电源配电网储能功率配置方法。对配电网储能功率进行优化布置,得出了配电网网损灵敏度标准差,通过网损灵敏度标准差确定各路径接入储能的顺序,对配电网储能功率进行了容量优化;利用粒子群算法对储能的有功功率和无功功率进行优化,得到了配电网储能功率的最优配置容量。实验结果表明,所提方法优于其他方法,能够有效降低多电源配电网的网损、减少路径电流的波动,该方法具有很好的有效性和可靠性。     

计及可靠性的含源配电网储能系统的优化配置北大核心CSCD

本工作研究了计及可靠性的含源配电网储能系统的优化配置问题。首先,提出了适用于含源配电网供电可靠率指标的计算方法,具体考虑了负荷时序、分布式光伏出力及储能系统运行特性。然后,基于上述计算方法,提出了计及可靠性的含源配电网储能系统的优化配置模型,综合考虑了配电网的可靠性和经济性指标,约束条件包括配电网潮流、系统功率平衡、光伏出力以及储能系统运行。最后,以17节点配电网为例,利用遗传算法对本研究模型进行求解,得到了含光伏配电系统中储能系统的最优安装位置和容量。并且,分析讨论了储能和分布式光伏同步配置、储能在系统侧集中配置等不同的安装方案以及子目标权重系数的设置对目标函数的影响。     

基于灰狼算法的分布式电源优化配置

分布式电源(DG)的优化配置是主动配电网(ADN)规划中的重要环节,ADN中DG的合理配置对ADN的稳定运行具有重要意义。从电能供给侧出发,建立了考虑DG的投资和主动管理费用、系统网损及电压偏移的多目标联合优化配置模型,并根据1-9标度法对各目标权重系数进行设定。针对传统灰狼算法(GWO)在全局寻优能力和收敛速率上的不足,提出了引入混沌序列的GWO算法,并在IEEE33节点系统中对所提模型进行求解。结果表明,改进方法能对DG进行有效的优化配置,其收敛速度和寻优能力亦优于传统算法。     

基于改进微分进化算法的分布式电源优化配置

为研究分布式电源接入对配网的影响,建立了包含发电收益最优、有功耗损最低和电压稳定度的多目标优化模型,并运用改进的微分进化算法对接入配网的分布式电源进行整体寻优,该算法将自适应策略融入到传统微分进化算法中,并结合Pareto占优概念将所有代非占优解存储到外部精英存档中。通过对IEEE-33节点的标准配电网算例分析,表明分布式电源的合理配置可使配网电压水平提升、减小有功网损、提升电压稳定指标,且所提模型和算法合理、可行。     

基于改进多目标粒子群算法的储能电站定容选址优化配置研究

电化学储能电站在高比例新能源电网中逐步得到了规模化应用,其优化配置策略很大程度上决定了其辅助电网调频调压的效果。为实现电化学储能电站的最优化配置,首先研究了高比例新能源下储能参与电力系统调频调压的控制策略,提出了基于变系数有功无功下垂控制方法。随后,建立了高比例新能源电网下储能系统参与电网调频调压的多目标优化配置模型。该模型以调频综合指标、调压综合指标和系统成本为优化目标,采用了改进型多目标粒子群算法对控制参数配置和储能系统选址定容结果进行优化配置。为避免数据的主观性,采用熵权法对所得到的多目标解集选出最优方案。最后,采用某市区域电网实际算例对储能进行优化配置,区域电网调压综合指标降低了9.2%,调频综合指标降低了25.1%,区域电网节点电压偏差和频率偏差均显著降低,调压和调频效果得到了提升,验证了本文所提出储能定容选址配置方法的有效性和优越性。     

考虑光伏波动的有源配电网分布式储能双目标优化规划北大核心CSCD

文章针对光伏不确定性出力的场景下合理高效求解分布式储能优化配置方案的问题,建立了基于误差场景模拟法的有源配电网分布式储能优化规划模型。基于节点电压综合灵敏度分析方法进行了储能布点优化,避免了储能选址问题的大规模求解;以配电网综合成本和电压波动总和最小为双目标,构建了分布式储能优化规划模型;采用基于ε-约束法对双目标优化模型进行求解,并计及主观权值修正进行了折中最优解的选取。通过误差场景模拟光伏出力偏离预测值的不确定波动,规避了光伏出力随机性对储能配置方案的影响。通过仿真算例验证了所提分布式储能优化规划方法的有效性与适用性。     

基于改进粒子群算法的配电网多目标优化控制

随着光伏机组大量接入配电网,需要在增加间歇性可再生能源使用的同时,保持电力系统的电压稳定。储能技术的快速发展允许部署储能系统来支持电压调节。为了在光伏储能优化出力系统中达到网络损耗和调压措施成双优化的目的,提出了一种改进的Pareto档案粒子群多目标优化算法。在非支配排序环节计算拥挤距离时,加入小生境技术,避免陷入局部最优同时,增加Pareto解集分布的多样性。基于IEEE 30配电网系统测试了所提出的PV-ESS（photovoltaic-energy-storage-system）优化方法。结果证明,该算法对抑制光波动、提高电压稳定性以及降低网损有着良好的表现,进而维护系统运行的稳定性,降低电力行业经济成本。     

基于权重自适应鲸鱼优化算法的多能系统储能电站最优配置北大核心CSCD

本文考虑风-光-火-储多能系统的运行特性和约束条件,将火电厂的输出功率波动最小作为目标函数,得到非线性规划方程。利用非线性自适应权重协调寻优算法的全局搜索及局部搜索能力这一特点,在包围猎物、气泡攻击及搜索猎物过程中引入非线性自适应权重系数S1和S2,对鲸鱼优化算法进行改进。改进后的算法用来求解多能系统储能电站的优化配置问题。利用IEEE33节点系统作为风-光-火-储系统的仿真模型,根据权重自适应鲸鱼优化算法的计算结果,储能选址在13节点,储能的配置容量为40.2 MWh,储能系统的年运行成本为1329万元。结果表明,本文提出的储能配置策略有效抑制了多能系统中火电厂的功率波动,加入储能后火电厂功率的峰谷差下降了90.79%,有效实现了辅助调峰。对于大规模新能源并网对电力系统造成的冲击,本文提出的优化配置策略有助于储能电站的规划与建设,将为实现“双碳”目标和推动能源革命提供重要支撑。     

新能源侧储能优化配置技术研究进展北大核心CSCD

储能作为提升新能源消纳量的一种重要手段,在“碳达峰、碳中和”要求大力发展风光等新能源背景下,“新能源+储能”模式将成为国家“十四五”期间新能源发展主流趋势。已有的储能相关综述文章主要归纳总结了各种储能本体技术的发展和储能在电力系统中的应用场景,对储能优化配置技术研究综述尚少,特别是新能源侧储能,因此了解储能在新能源侧的优化配置技术十分必要。本文首先介绍和分析了新能源侧配置储能的发展现状,包括“十四五”期间各省份颁布的政策、国内典型示范工程和应用场景;其次探讨了储能优化配置技术中2个关键问题,储能系统选型和储能系统规划模型。在选型方面,对比和分析了各种电池类型的优缺点和适用场景,在构建储能系统规划模型方面,综合考虑风光出力不确定性、经济性、环保性和技术性等不同因素对规划模型的影响,列出了具体的数学表达式和相应的规划方法;最后,针对新能源侧配置储能的政策制定、储能本体技术的发展、系统选型、优化模型的建立和优化配置仿真软件平台的开发等关键性内容提出建设性意见,为未来新能源侧配置储能实际工程项目的建设提供借鉴和参考。     

基于灰狼算法的多目标配电网重构

为了降低风电和光伏接入配电系统的有功网损以及提高开关利用率,首先建立相应的数学模型,该数学模型建立的基础是要满足两个条件目标,即网损最少和开关次数最少,并设置风电光伏接入配电网潮流计算的约束条件;然后在二进制的灰狼算法基础上设置外部存储空间,并修改收敛因子构建多目标优化算法,为了满足Pareto解集多样性和均匀分布方面的要求,求解过程中运用了拥挤距离测度和逐步淘汰方法;最后利用105节点配电系统进行仿真计算。结果表明：二进制灰狼算法具有较快的收敛速度;多目标灰狼算法可同时降低网损和开关动作次数,求出的7种方案皆可有效降低电网的经济运行成本。该研究结果具有实际应用价值,能为决策者提供多种重构方案。     

基于贪婪算法的分布式储能系统容量优化配置方法北大核心CSCD

分布式储能系统(distributed energy storage system,DESS)对电力系统调峰至关重要,其选址和容量配置一直是业内研究热点,然而DESS规划配置方面依然存在经济技术分析不够全面和计算复杂度较高的问题。基于此,本文提出了一种基于贪婪算法的分布式储能系统容量优化配置方法。首先建立了全面的DESS经济模型和运行约束模型,相对传统仅考虑投资成本和运行成本的缺陷,增加了储能运行调度带来的经济效益;然后通过功率损耗灵敏度(power loss sensitivity,PLS)进行选址,可降低寻址问题的维度并提高优化效率;接着利用贪婪算法将DESS划分为诸多单元分别优化,并将每个单元的决策过程简化为简单模型,可显著提高求解效率;为验证所提方法的有效性,本文以浙江嘉兴市某小区负荷数据为例,在MATLAB R2015b中进行仿真分析。结果表明:①相比遗传算法,本文算法仅能得到局部最优解,获得的经济效益略低,但差距不大,可显著提高计算效率;②相比于整体优化,其优化结果相同,但不涉及网损等成本计算,计算效率进一步提高。     

基于改进非支配排序遗传算法的含DG配电网优化配置

分布式电源的接入对配电网中潮流分布、有功损耗和电压分布有很大影响。针对含DG配电网运行优化问题,建立了以DG最大出力、有功网损最小及电压偏差最小的多目标优化模型,提出一种改进的非支配排序遗传算法求解分布式电源的最优化有功出力。在NSGA-Ⅱ算法基础上改进了非支配排序策略、选择截断策略,采用改进的NSGA-II算法求解含DG配电网优化控制问题。通过IEEE33节点算例分析,结果表明该模型可以在分布式电源最大出力、有功网损最小及电压偏差最小方面,较为全面地实现配电网分布式电源的优化控制。     

基于改进蚁群算法的太原市受水区水资源优化配置

针对太原地区水资源严重短缺、供需矛盾日益尖锐的问题,为了使引黄入晋工程最大限度地缓解太原地区缺水情形,根据该地区水资源开发利用现状及地区发展规划,建立基于改进蚁群算法的太原市受水区多目标水资源优化配置模型。该模型引入生态效益目标,以用水效益最大、研究区缺水量最小和生态需水满足程度最大等综合效益作为规划目标,以水源可供水量、用户需水量等作为模型约束条件,并采用改进的蚁群算法进行求解,得到2015、2020两水平年的水资源优化配置方案。通过对优化结果的对比分析,表明该模型应用效果良好,优化配置结果有效减轻了地下水的供水压力,促进了水资源的高效利用。     

基于蚁群算法的多类型分布式电源优化配置

鉴于不同类型分布式电源接入配电网的位置及注入容量对系统潮流分布的影响,主要体现在能源的梯级利用率、电网规划成本、供电可靠性和电能质量等方面,在配电网规划建设期间建立各种分布式电源(DG)的出力模型,综合考虑需求侧的经济利益,建立以用户侧的投资运行成本和网络损耗费用最小为优化目标的函数,采用蚁群算法对函数进行求解得到优化的位置和容量。算例分析表明,该方法可以得到较为合理的方案,并可有效降低系统网损、节点电压偏差,提高需求侧的经济效益和电能质量。     

含储能的三端SOP对主动配电网的潮流优化研究

提出一种含储能的三端智能软开关(SOP)对主动配电网的潮流优化策略,建立以SOP传输的有功功率、无功功率为决策变量,多种约束条件下配电网总有功损耗最小、电压偏差最小的多目标优化数学模型,采用多目标粒子群优化算法求取全局最优解,对SOP的最优接入位置进行选取,实现主动配电网总有功损耗的降低和电压水平的改善.最后,将不同类...     

基于改进磷虾群算法的配电网PMU优化配置研究

随着大量分布式电源和随机负荷等引入,导致配电系统在越来越复杂及不确定的工况中运行,其状态估计结果与量测装置需要更多地考虑不确定性因素。虽然同步相量量测装置可以通过提供实时量测数据来提高状态估计结果,但考虑到配电网节点较多以及投资成本不足造成供需不平衡,所以在短时间内配电网不可能大规模配置。该文基于经济性的原则来配置PMU 测量装置,对最大提高状态估计结果的精度进行研究。同时采用改进的磷虾群算法对IEEE-33节点模型进行测试,从而得到PMU最优配置Pareto非劣解集。该文对IEEE-33节点三相配电网系统进行仿真计算,与遗传算法和粒子群算法比较;仿真结果验证了该算法的可行性、有效性以及优越性。     

基于多目标粒子群算法的水资源优化配置研究

在分析阿拉尔市水资源利用现状的基础上,构建了以区域供水系统总缺水量最小、水库损失水量最小为目标的水资源优化配置模型,应用多目标粒子群算法,对阿拉尔市2015、2020和2025年三个水平年,二种不同保证率(P=50%、P=75%)下的水资源优化配置方案进行求解。结果表明,该方法有效解决了阿拉尔市水资源系统不同水平年、多水源、多用户、多受水区、多工程、多目标的求解问题,得到了阿拉尔市各受水区及其各用水部门的分配水量,实现了阿拉尔市水资源的综合配置。     

基于MOEA/D算法的衡水市水资源多目标优化配置

水资源供需之间的矛盾日趋激化,优化配置、高效利用区域内有限水资源变得尤为重要。以衡水市水资源配置为例,综合考虑衡水市水资源优化配置需求,建立了以社会效益、经济效益和生态效益为目标函数的水资源多目标优化配置模型,给出了基于MOEA/D算法的水资源优化配置方案,并将所提方案与基于NSGA-Ⅲ算法的方案进行了对比试验。结果表明,所提方案优于文献方案,可为衡水市水资源合理配置提供依据。