基于数据驱动的主动配电网分布鲁棒有功无功协调优化

为充分发挥分布式电源与可控设备有功无功出力在配电网优化中的作用,减少分布式电源随机出力与负荷波动对系统的影响,首先,从有功无功协调优化角度出发,以有载调压变压器、光伏机组、储能系统、微型燃气轮机及无功补偿设备为控制手段,建立以网损最小为优化目标的主动配电网有功无功协调优化模型;然后,在协调优化模型的基础上,采用场景分析法处理光伏出力及负荷预测的不确定性,并以l-2范数约束构建场景概率分布的不确定集,建立了基于数据驱动的主动配电网分布鲁棒有功无功协调优化模型,采用列与约束生成算法进行求解.经IEEE33节点系统验证,结果证明了协调优化策略能有效地降低网损与分布鲁棒优化策略能有效应对系统中的不确定性.     

电力系统无功规划优化的一种解析方法

基于解耦方法，以各支路无功潮流为规划变量，并考虑了支路无功损耗的影响，构造了无功优化的非增量2次规划模型，其目标为因为无功补偿使有功网损减小获得的收益并扣除补偿费用后的净化现值最大。采用可完全消除增量变量迭代收敛性问题的拉格朗日乘子法和处理不等式约束的“违限取限”法，求解具有环网的电力网无功优化问题并附有算例，模型适用于35～110kV电力系统的无功优化。     

电压稳定约束下的无功补偿探讨

为提升电力系统安全水平,在无功补偿优化中有必要考虑压稳定约束.下面,本文就对压稳定约束下的无功补偿进行探讨,从压稳定约束下的补偿点选择、补偿方式选择和补偿量计算方面分别进行论述,以对其相关内容进一步明确.探讨压稳定约束下的无功补偿对于电力行业的未来发展具有积极的现实意义.     

基于全节点负荷断面聚类的无功优化资产配置

文章提出了一种无功优化资产配置模型,综合考虑投资无功补偿装置的费用和效益之间的平衡,将电压目标、网损目标和投资目标全部转化为费用进行优化。针对现有优化方法中负荷模型的缺点,提出全节点负荷断面聚类方法,将仅能处理实向量的欧氏距离推广到复数域的酉空间,给出全节点负荷复向量相似性度量方法及其K-means聚类的详细步骤。基于PGE69节点系统的算例验证了所提模型的有效性。     

基于负荷曲线分段的配电网无功优化策略

针对电网负荷的波动性,采取分时段无功补偿策略对改善电压质量和保证运行经济性具有重要实用价值。首先,基于典型日负荷曲线建立了负荷曲线的优化分段模型。在此基础上基于平均节点电压偏移灵敏度指标和网损灵敏度指标建立了无功补偿点的筛选确定方法,并以平均电压偏移和网损最小为优化目标建立无功补偿优化模型。其次,通过基于分解的多目标优化算法对所建立优化模型分别进行求解,可得出负荷曲线的分段点及每个负荷分段下对应的最优补偿方案。最后,以IEEE 33节点配网系统和实际电网仿真分析,验证了所建立优化策略的可行性和有效性。     

优化县级电网无功对网损减少的分析

随着城网、农电网的改造,县级电网供电能力和电网结构都有了显著的提高和加强,但是随着负荷水平的增长,负荷的峰谷差也越来越大,使得系统的调压问题变得越来越困难,电压过高或过低的问题时有出现,同时梅州县级电网的网损也一直保持在相对高位。由于无功补偿对电网安全、优质、经济运行具有重要作用,因此无功补偿成为电力部门和用户共同关注的问题。合理选择无功补偿方案和补偿容量,能有效提高系统的电压稳定性,保证电网的电压质量,提高发输电设备的利用率,降低有功网损和减少发电费用。本文按照电网无功补偿的基本原则,闸述了供电企业如何通过优化无功电压来降低网损。     

煤矿配电网两阶段无功补偿优化配置方法

针对煤矿配电网无功优化存在的问题,综合考虑煤矿配电网负荷特点以及传统无功补偿装置的优缺点,提出利用静止无功发生器SVG以及电容器组配合实现配电网无功优化的两阶段无功优化方法.两阶段分别以有功网损最小和电压谐波畸变率最小为目标,根据灵敏度法确定补偿位置,运用改进的粒子群算法进行无功补偿容量的优化配置.研究结果表明:配电网的有功损耗明显下降,电压水平明显改善,为配电网无功优化提供了一种灵活高效,易于实现的有效方法.     

电力系统无功补偿最优规划综合模型

本文提出了一个实用的无功补偿最优规划综合模型。该模型的目标函数计及了无功补偿费用和网络损耗费用,对电力系统在正常和故障时的调压要求、无功补偿点的优化选择以及不同年份要求不同补偿容量等均作了考虑。模型主要包括无功补偿优化和事故情况下调压措施优化两个非线性子模型,采用简约梯度法求解。应用本模型对电力系统作了计算,获得了满意的结果。     

高压配电网无功补偿配置原则的优化

按负荷和电网无功电压特性对高压配电网进行分类,针对不同类型采取差异化的无功补偿配置方案.以含小水电高压配电网为对象,提出综合考虑容/感性无功补偿配置的无功优化规划模型,以满足含小水电高压配电网不同的无功电压调控需求;运用"无功配置率"指标指导不同类型变电站无功补偿配置量的选择,并对该类配电网的容/感性无功配置原则进行了优化和细化.实例分析表明,按此原则来指导含小水电高压配电网的无功配置,可提高该类配电网电压调控和无功平衡能力,有助于降低网损,避免容性无功补偿过量配置导致的投资浪费.利用该方法,得出4种不同类型的高压配电网的无功配置率推荐范围,可作为高压配电网无功补偿配置的细化原则.     

含分布式电源的配电网网损组合优化

网络重构与无功补偿是配电网减小网络损耗、提高电压质量的主要手段,但二者皆受负荷时序性的影响,且随着波动性分布式电源的接入,其影响更大。针对含有出力波动分布式电源的配电网,考虑分布式电源出力以及用电负荷的随机性,基于分布式电源出力以及负荷的短期预测数据,以网络损耗最小为目标函数,给出未来24 h的最优网络重构与无功补偿方案,且以两日不同优化方案的目标函数差值作为方案是否执行的判定指标。提出了一种网络重构与无功补偿相统一的编码方法,利用和声算法进行求解。通过IEEE 33节点为算例的仿真,结果表明该优化方法能够明显降低网损并改善电压质量,证明了本模型和算法的有效性。     

考虑光热电站与风电系统低碳经济调度研究

为提高风电消纳,平抑负荷波动,实现系统经济、低碳运行,从光热电站特性出发,提出一种考虑阶梯型碳交易机制和需求响应的光热电站联合风电系统低碳经济优化调度模型。首先,加入电加热装置,构成含风电-光热联合发电系统,提高系统整体调度灵活性。其次,采用场景法处理可再生能源及负荷不确定性,并在源侧引入阶梯型碳交易机制控制碳排放量,在荷侧通过需求响应平滑负荷曲线,建立以系统总运行成本最低的优化目标函数。最后利用CPLEX求解工具箱进行求解。算例设置不同工况对比分析,结果表明所建立的模型在提高风电消纳的同时,保证经济性并降低系统碳排放量。     

含储能系统及风电的电力系统动态经济调度

风电的随机性和波动性给传统的调度带来困难,为此在模型中引入储能系统,分析了储能系统对含风电的电力系统经济调度的影响,尤其是对系统调峰的影响。将含风电和储能系统的经济调度描述为一个非线性优化问题,建立了一个风电场与储能系统相配合的清洁经济调度模型,其目标函数在传统火电机组运行费用的基础上兼顾了火电的排污成本,寻求经济和环保总成本的最优解,采用粒子群算法对该模型进行求解。通过6机系统算例分析,表明该模型能够有效地控制储能系统的出力;储能系统的引入可明显降低系统的运行费用,尤其是火电机组调峰的费用,且提高了风能利用率。     

基于氢储能的含大规模风电电力系统经济调度

针对由大规模风力发电并网带来的消纳困难问题,文章利用由碱式电解槽、储氢罐、氢氧燃料电池构成的氢储能系统将弃风转换成氢气储存起来,用以满足外界氢气负荷需求或于负荷高峰期发电补充上网。文章先对风电出力的不确定性和氢储能系统进行建模。为了降低传统鲁棒优化求解的保守度,利用考虑保守度可调的鲁棒优化盒式集合描述风电出力。在此基础上,以降低弃风和提高系统总体的经济性为目标,建立了基于氢储能的含大规模风电电力系统经济调度模型。算例表明,文章所建立的优化调度模型兼顾求解的鲁棒性和经济性,并且可以显著减少弃风、降低系统的总成本。     

考虑风电不确定性的自适应MPC负荷频率控制方法

对风电不确定性引起的电力系统负荷频率控制变化问题展开研究.首先,对双馈风机(DFIG)虚拟惯性控制特征进行分析,构建风电参与的自动发电控制(AGC)系统模型;其次,讨论系统等效惯性时间常数H与风速变化的关联关系,描述风电不确定性对自动发电控制系统参数的影响;最后,进行自适应模型预测控制策略的设计,保证在风电输出不确定的情况下,控制器能够针对系统参数变化进行自适应调整,以保证最优的负荷频率控制效果.仿真结果表明:当风速变化而导致系统参数发生改变时,所提方法能够有效抑制高风速带来的等效惯性时间常数下降对频率控制的不利影响,并且具有更好的负荷频率控制能力.     

城市高压电网在线综合无功优化模型的建立与实现

以在线负荷预测为依据,进行当前时刻以后24h内的并联电容器组和变压器分接头状态确定。优化目标为时段内的综合费用最小,计及了控制设备的调节代价;根据城市电网的实际特点,对电容器组和分接头分层处理;优化过程分静态优化和综合优化两个阶段进行,静态优化时由无功灵敏度值排序并确定电容器组投切状态,综合优化时对并联电容器组和变压器分接头进行24h状态协调。此方法计算速度快,可满足在线应用的要求,保证所得方案的可靠性和实用性。此方法正用于所开发的“城市高压电网智能决策支持系统”中, 投入实际电网试运行,并取得了较好效果。     

含风电微电网负荷预测建模及其仿真

风具有随机间歇性特性,在并网条件下参与电网负荷预测,其风速和风向的间歇性会对电网产生很大冲击,严重影响电力系统的稳定性.结合微电网的特点和风电运行特性,搭建微电网的基本负荷模型和风电模型,并采用MATLAB/Simulink建立负荷预测仿真模型.仿真结果表明,含风电微电网不仅能够抵御消化风电并网的影响,还能够有效降低电网的负荷曲线的峰谷差.含风电微电网参与电网的负荷预测能够有效地提高电力系统的供电可靠性.     

含混合储能的风光储系统容量优化配置

由于可再生能源的不断发展,电网对各种能源存储技术的需求日益增长,通过提出一种利用废弃矿区建立含重力储能的混合储能系统解决新能源消纳的问题。以年均系统成本最小化为目标建立微电网容量优化配置模型,通过分析含风力发电机、光伏组件、蓄电池和重力储能装置的微电网各发电单元特性,并采用改进粒子群优化算法对该模型进行优化求解。算例结果表明,该模型提高了系统的经济性,系统负荷缺电率等可靠性指标也得到了明显提升。     

考虑风电接纳风险的鲁棒实时调度方法

高比例风电接入电网后,风电有功功率的不确定性给电力系统调度决策带来了新挑战,增加了系统运行经济性与风险性之间的矛盾。针对此问题,本文提出了一种考虑风电接纳风险的鲁棒实时调度方法,首先从运行风险性角度,基于风电出力概率特性,利用金融领域中的条件系统风险（Conditional System Risk, CSR）指标,表征风电接纳风险,然后从运行经济性角度考虑,考虑了实时调度中的发电量自动控制（Automatic Generation Control,AGC）机组运行和备用成本以及风电消纳效益,表征系统运行成本,最后依据风险性指标和经济性指标,综合利用鲁棒优化和随机优化方法,构建考虑风电接纳风险的鲁棒实时调度优化模型,获取AGC机组运行基点及备用容量、风电可接纳范围,从而实现在最大程度保证系统风险难以发生的同时,提高系统运行经济性,提高风电消纳水平。通过对IEEE30节点测试系统的计算和分析验证了本文所提方法的有效性。     

基于改进粒子群算法的电力系统负荷预测

为了提高电力系统负荷预测的精度,并考虑到电力系统负荷的混沌特性,提出了将蜜蜂进化型粒子群算法和混沌神经网络相结合的负荷预测方法.构建了混沌神经网络模型,提出了蜜蜂进化型PSO算法(Bee Evolution Modifying Particle Swarm Optimization, BEMPSO);以此来训练混沌神经网络参数,并且分别对基本粒子群优化算法和BEMPSO优化算法的模型进行仿真预测.结果表明提出的BEMPSO混沌神经网络负荷预测方法具有较强的泛化能力和较高的精度.     

Risk Control of Transmission Line Overload for Wind-Integrated Power Systems

With the rapid development of the wind generation, uncertainties of random wind and load bring some inevitable impacts on the security of power system. Once the uncertainty causes line power to exceed its limit, line overload will occur. The paper presents the risk control of transmission line overload for windintegrated power systems. Firstly, a risk control model of line overload is proposed considering the uncertainties of loads , generator outputs and wind powers. The generation cost and security level of system associated with overload can be optimally controlled. Then path following interior point method is employed to carry out the optimal control. Finally the simulation is made on the modified IEEE-30 bus system. Results show that the risk of line overload is effectively reduced through the optimization of control variables.