基于自然选择粒子群算法的含DG接入的配电网无功优化

以分布式电源接入配电网运行时产生的有功网损最小并能改善电压质量为目标,提出将自然选择机理与粒子群算法相结合的配电网无功优化方法。将DG向系统注入的无功功率作为配电网无功优化的控制变量,建立了包括目标函数、潮流方程等式约束和不等式约束的配电网无功优化数学模型。基于自然选择的粒子群算法其核心思想为每次迭代过程中将整个粒子群按适应值排序,用群体中最好的一半的粒子的速度和位置替换最差的一半的速度和位置,同时保留原来每个个体所记忆的历史最优值。通过对改进后的IEEE33节点配电系统进行仿真分析,结果表明所提出的算法具有很强的全局收敛性和稳定性,并能以最快的收敛速度搜索到系统最小网损值。     

基于线性近似模型的三相不平衡有源配电网重构

针对配电网中分布式电源和负荷具有波动性、时变性,并普遍以三相不平衡方式运行,提出一种有源配电网重构方法。首先,对一天的风力光伏发电和负荷功率进行日前短期预测建模,制定以一天为开关动作周期的日重构决策,降低对配电网运行的冲击。在此基础上,建立以配电网运行日损耗最低和电压偏差最小为总目标的三相不平衡有源配电网多时段重构数学模型,并基于最佳等距分段线性逼近法对原非凸模型进行精度可控的线性近似。最后,通过标准化配电测试系统验证了重构模型的有效性和精确性。     

主动配电网状态估计技术评述

间隙性分布式电源高渗透率并网,电动汽车、储能系统等可控负荷及高级量测装置的规模化接入使得主动配电网状态估计在结果精度要求、计算效率等方面面临诸多全新挑战。首先,简要阐述了国内外有关传统配电网状态估计技术前期的研究成果;然后,较为全面地梳理了主动配电网状态估计技术的国内外研究现状,包括新型伪量测的合理建模、状态估计算法的高效改进及量测装置的优化配置等研究方面;最后,对该领域未来进一步发展所面临的关键问题进行了探讨和分析。     

计及多能流运行时序性的电-气互联系统协同状态估计

电-气互联综合能源系统可灵活实现多区域能源交互,但其多能流子系统存在的信息交互壁垒、量测延迟等时序不统一因素会给系统精准监测与调度带来不利影响。针对多能流子系统不同的运行时间尺度,构建计及统一时间尺度的顺序协同估计框架,并考虑多源量测设备采样周期的延迟问题,将量测时延融合思想引入估计框架中以矫正多源量测数据的时序不同步。提出基于改进卡尔曼滤波的综合能源系统实时估计算法,通过引入基于改进交替投影的对称正定理论,避免实时估计过程中因误差传播出现非正定导致的估计失败问题。仿真结果与对比分析验证了所提协同状态估计策略能够有效实现对电-气互联综合能源系统的在线精准监控,且估计结果具备更强的数值稳定性。     

热冲击对石英晶体谐振器稳定性的影响研究

分析并研究了瞬时热冲击之一的回流焊对石英晶体谐振器频率稳定性的影响,综合已有研究经验和回流焊后频率的可恢复性,推断薄膜应力是回流焊后频率稳定性的主要影响因子。通过试验发现,薄膜溅射功率降至200 W或薄膜热退火温度升至350℃可有效改善回流焊后谐振器的频率稳定性,回流焊后频率变化量降低(4～5)×10^-6。采用显微拉曼光谱仪对回流焊前、后的石英晶片进行分析发现,其在回流焊后的拉曼特征峰明显往高频移动,推断是由于薄膜热膨胀引起的张应力增大而致石英晶片内压应力增加约8 MPa;随冷却时间延长,薄膜收缩而致石英晶片内压应力减小,频率逐渐恢复。结果表明,薄膜应力变化是回流焊对谐振器频率稳定性的影响机理。     

基于公共信标集的高精度射频指纹定位算法

目前基于WiFi射频指纹定位技术有望成为大规模城区室内外全空间定位的首选.针对 RSS 信号时变特性严重影响WiFi定位精度和鲁棒性的问题,提出了一种基于公共信标集的高精度射频指纹定位算法.该算法把目标定位看成贝叶斯估计问题,通过采用高斯混合模型更加准确地表征复杂训练指纹的信号特征,以及使用基于Markov链的状态转移模型和基于后验概率的自适应网格集选择机制,充分利用目标的历史状态信息和环境布局信息,不仅减少了定位搜索网格空间,而且还抑制了移动过程中不可能发生的位置跳变,提高了定位精度和鲁棒性.实验结果表明,所提定位算法以90%的概率可获得3 m以内的定位误差,其定位性能明显优于传统单一高斯模型.     

基于自然选择粒子群算法含DG接入的配电网无功优化

以分布式电源接入配电网运行时产生的有功网损最小并能改善电压质量为目标,提出将自然选择机理与粒子群算法相结合的配电网无功优化方法。将DG向系统注入的无功功率作为配电网无功优化的控制变量,建立了包括目标函数、潮流方程等式约束和不等式约束的配电网无功优化数学模型。基于自然选择的粒子群算法其核心思想为每次迭代过程中将整个粒子群按适应值排序,用群体中最好的一半的粒子的速度和位置替换最差的一半的速度和位置,同时保留原来每个个体所记忆的历史最优值。通过对改进后的IEEE33节点配电系统进行仿真分析,结果表明所提出的算法具有很强的全局收敛性和稳定性,并能以最快的收敛速度搜索到系统最小网损值。     

计及充电行为特征与可调性的电动汽车集群优化调度

针对传统电动汽车集群优化调度过程中未能充分考虑电动汽车是否具备参与电网响应的物理条件和主观意愿等问题,提出一种基于双向门控循环单元（Bi-GRU）的电动汽车充电行为可调性识别方法,并以聚合商收益最大为目标进行优化调度。首先,利用电动汽车在充电站内的真实数据描述电动汽车用户充电时间特征、充电电量特征,并从影响用户参与优化调度的主观意愿因素出发,分析并描述用户充电偏好;其次,构建充电过程物理矩阵和用户响应意愿矩阵,并采用Bi-GRU模型将电动汽车划分为可调电动汽车集群与不可调电动汽车集群,计算可调集群充电电量与不可调集群充电电量;最后,从电动汽车聚合商利益最大化角度出发,提出考虑分时电价影响的电动汽车集群参与电网优化调度模型及求解策略。算例表明,与传统优化调度方法相比,所提Bi-GRU模型能精准识别电动汽车是否具备可调性,且优化调度策略能在保证聚合商收益最大化前提下有效平抑负荷波动,保证电网安全稳定运行。     

有源配电网FTU优化布置研究

为了加强对有源配电网的运行监测和管理,提出了一种分布式电源接入情形下的有源配电网馈线终端单元(FTU)的优化布置算法。首先,结合有源配电网的特征,从状态估计方法的角度分析了有源配电网的可观测性原理。将节点负荷功率作为伪量测值,通过优化FTU布置可以提高网络的可观测性,达到有源配电网完全可观测性要求,并且在优化布置时考虑了FTU分布对有源配电网停电损失的影响。建立了有源配电网的FTU优化布置数学模型,并且采用遗传算法求解所建立的0-1整数规划模型。最后通过33节点和60节点有源配电网仿真算例表明所提优化布置算法可以保证网络的完全可观和供电可靠要求,并且布置方案在网络结构变化时仍然适用。     

计及分布式电源集群不确定性的配电网分散鲁棒电压控制

随着光伏、储能等分布式电源广泛接入,导致配电网区域电压波动频繁。针对分布式电源分散接入带来的不确定性问题,提出了一种计及分布式电源集群不确定性的配电网分散鲁棒电压控制方法。将大规模分布式电源聚合成相互关联的集群,对电压控制进行分区域调节。首先,针对配电网结构复杂和分布式电源点多面广的问题,设计一种基于改进Louvain算法的配电网集群划分方案,利用模块度函数并兼顾了集群的电压灵敏度和分布式电源调控容量。然后,由于分布式电源接入后配电网潮流更加复杂多变,在划分集群的基础上提出一种考虑不确定性的分散鲁棒控制方法,协同各分布式电源集群的调控能力,抑制由于模型参数及功率波动等不确定性导致的配电网电压波动。最后,通过算例分析验证了所提方法的可行性和有效性。