基于改进差分和声搜索算法的FACTS设备的多目标优化配置

柔性交流输电(flexible AC transmission system,FACTS)设备能有效实现对电力系统参数及网络结构的灵活控制,以降低功率损耗,提高系统稳定性。由于FACTS设备成本较高,因此,建立综合考虑其配置费用和系统运行性能的多目标优化模型具有重要研究意义。该文以系统有功网损最小、设备补偿费用最低、系统电压稳定性最好为目标函数,建立了晶闸管控制串联电容器和静止同步补偿器的多目标优化配置模型。提出了一种改进差分和声搜索算法求解该非线性多目标优化问题,研究结果表明,提出的改进算法比多目标自适应和声搜索算法获得的解集更优,且得到的最优折衷解,在较低的补偿费用下具有更好的电压稳定性和更低的有功损耗。该文提出的多目标优化模型和求解算法能有效指导实际电力系统中FACTS设备的优化配置,具有良好的应用前景。     

基于智能优化算法的FACTS设备多目标优化配置

综合考虑可用输电能力和柔性交流输电设备投资费用,建立了用于FACTS设备选址和定容的多目标优化模型。提出了一种基于变焦佳点集和种群熵的改进多目标引力搜索优化算法(improved multi-objective gravitational search algorithm,IMOGSA)。利用该算法对FACTS设备的位置及容量组合进行优化,得到包含对应组合的可用输电能力和投资费用信息的Pareto解集,并采用模糊满意度方法对所得Pareto解集进行分析,选出兼容性最好的解。在IEEE-14节点系统中对所提出的方法进行了验证,并和多目标引力搜索算法、多目标粒子群算法进行对比,结果表明改进多目标引力搜索优化算法优于后2种算法,是FACTS设备选址定容的首选。     

基于风险的电力系统无功优化问题研究

从风险的角度分析有功损耗、电压失稳以及电压越限给电力系统运行造成的影响，并在此基础上提出一种新的无功优化方法。该方法以运行风险最小化为目标，来配置系统中的各种无功资源。由于运行风险的降低有利于增强系统工况的合理性，因此该方法能够确保无功优化的综合效果达到最佳。IEEE 39节点系统仿真分析结果表明，与传统无功优化方法相比，该文提出的方法在应用的灵活性以及结果的合理性上都有很大程度的提高。     

含大规模新能源的电力系统STATCOM选址及容量优化

为了改善含大规模新能源电力系统电压稳定性,针对大电网系统提出了一种基于分区优化的静止同步补偿器（static synchronous compensator, STATCOM）动态无功多目标选址定容方法。提出了一种基于电气距离和暂态电压特性的分区方法,能够有效地考虑电力系统拓扑结构、线路参数以及励磁系统参数和稳定器参数等对电力系统分区的影响;采用电压控制指标辨识STATCOM最优安装节点;构建了包含投资成本、静态电压稳定指标和暂态电压严重性指标的多目标动态无功规划模型;采用基于自适应协方差矩阵和混沌搜索的多目标群搜索优化算法和熵权理想度排序法对多目标无功规划模型进行求解和决策推理。对所提方法在某省级规划电网中进行了测试,仿真结果表明,优化后的STATCOM配置方案能够有效改善电力系统静态和暂态电压稳定性。     

含光储系统的增量配电网时段解耦动态拓展无功优化

从增量配电网安全运行及经济效益出发,针对高渗透率分布式光伏接入配网引起的相关问题,构建以系统有功损耗、电容器及变压器调节代价、储能调节代价综合最小为目标的时段解耦动态拓展无功优化模型。在传统无功优化的基础上增加储能有功调节能力和光伏无功调控能力,将动态无功优化解耦为多时段静态无功优化,采用灾变遗传算法求得含高渗透率光伏及储能的增量配网无功优化方案。仿真结果表明,提出的时段解耦动态拓展无功优化模型能够提高增量配电网的无功优化效果,在减少电网损耗、降低设备调节成本的同时,兼顾电网电压运行的安全性。     

综合FACTS和HVDC协调优化的大规模风电脱网控制方法

随着交直流混联电力系统的快速发展,目前灵活柔性交流输电系统(FACTS)和特高压直流输电系统在我国电力系统中已得到广泛应用,为近年来我国风电大规模脱网问题提供了新的控制技术和有效手段。分析了系统交直流故障后的风电脱网场景,表明抑制故障后系统电压大幅波动是减少风电大规模脱网的关键。在此基础上,阐述了事故前FACTS优化配置和事故后采取HVDC紧急功率支援协调抑制风电大规模脱网的必要性。并基于对风电场汇集母线电压波动的改善灵敏度,以保证系统安全性为前提,通过协调优化事故前FACTS动态无功补偿设备布点、容量配置和事故后直流紧急功率支援,提出一种风电脱网控制代价最小的FACTS和HVDC的协调优化方法,实现风电脱网的抑制和电网的经济运行。最后,以实际规划电网进行了仿真验证,证明了该方法的有效性。     

基于万有引力搜索算法的电力系统电压无功控制策略研究

电力系统的电压水平是供电质量的重要考核指标,而系统的电压水平受无功潮流分布影响较大。首先通过公式推导分析了发电机电压、变压器变比、母线负荷、无功补偿对系统电压的影响;其次以最小网损为目标函数,将电压水平作为约束条件,建立了电力系统电压无功控制的数学模型,并引入万有引力搜索算法(GSA)用于求解该模型;最后,以IEEE-14节点系统为例,分正常运行方式、负荷较重情况、机组发生故障3种工况进行了算例分析,结果表明提出的方法行之有效,可以为优化系统潮流分布、提高系统供电电压质量提供支持。     

无功电压动态控制的分布式协同优化

该文提出了一种大规模地区电网无功电压动态优化控制的数学模型。为了避免控制设备在负荷动态变化时的频繁操作，该模型以当前时段内包括能损费用和设备调整代价的运行费用最小为目标函数，实现了各时段优化的解耦，降低了计算复杂度；通过简单实用的分层分区方法和电力系统通信，全网的优化计算被处理成若干个子网分布式协同计算，降低了问题的维数。仿真算例表明：该方法可以在很短的时间内得到比集中优化方法求解质量更高的优化解。     

结合无功二次精确矩法的混沌社会情感优化算法的多目标无功优化

针对配电网无功优化的特点,提出一种新的方法。首先,采用无功二次精确矩法确定无功补偿点;然后建立以有功网损最小、电压偏差最小及静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型,用模糊方法将多目标优化问题转化为单目标问题,并以最大、一般和最小3种运行方式模拟配电网的实际运行;接着在社会情感优化算法上引入情感强度定律,模拟人类情感变化以提高寻优精度;同时引入混沌扰动机制,来增强种群多样性以提高全局搜索能力;最后对IEEE 33节点配电网系统进行仿真分析,结果表明该优化方法可以有效地降低网损与提高电压质量。     

基于MSI-APSO算法的多目标无功优化

采用多策略融合自适应粒子群优化(MSI-APSO)算法求解电力系统多目标无功优化。该算法采用分阶段调整加速因子,根据适应值自适应调整惯性权重,以平衡算法局部搜索和全局搜索的能力;同时,基于群体信息改善部分性能差的粒子,迭代性能改善后的粒子,并采取速度保持策略,以提高算法的搜索准确度与收敛速度。建立了以有功网损最小、电压偏差最小及电压稳定裕度最大为目标的无功优化数学模型,并采用MSI-APSO算法求解该模型。最后对IEEE 14和IEEE 30节点系统进行算例仿真,仿真结果证明了该算法在收敛速度和优化效果上具有比其他几种改进PSO算法更佳的性能,能有效求解电力系统多目标无功优化问题。