配电网中分布式电源最优布置

基于放射状链式配电网连续解析模型和离散模型,研究了多台分布式电源装置接入系统对沿线电压和有功网损的影响.讨论了分布式电源装置安装在配电网中的优化方法以及分布式电源装置对配网电压分布的影响和其安装位置的限制.改进的最优布置算法克服了一般方法不能有效解决分布式电源装置的安装位置,以及因电压分布的要求对分布式电源安装位置产生的限制等缺点.算例表明,本文方法所求出的分布式电源最优接入位置,在满足系统电压分布情况下可有效改善有功网损.     

基于改进粒子群算法的分布式电源定址定容寻优

针对配电网中分布式电源的选址和定容问题,建立了包括分布式电源的运行维护费用、环境因素费用、网损费用的目标函数,并把潮流约束、电压约束、系统容量约束作为约束条件,采用改进的粒子群优化算法,确定分布式电源的位置和容量。对33节点配电系统进行仿真计算,得到了较为合理的安装位置和容量。     

计及经济效益的分布式电源多目标优化规划

建立了分布式电源(Distributed Generator,DG)多目标多约束的优化数学模型,以配电网有功损耗费用最小、分布式电源运行费用最小和系统有功网损最小作为目标函数,考虑功率平衡、电压越限等约束条件,采用线性加权的方式将多目标转化为单目标,并采用量子粒子群算法实现了上述目标的优化.通过对IEEE33节点系统仿真结果表明,合理优化DG的位置和容量可有效降低系统的经济费用,提高配电网的优化经济运行.     

新能源发电接入下储能系统双层优化模型

针对风力发电、光伏发电等可再生分布式电源接入电网带来的网损增加、电能质量降低等问题,提出了一种风光接入下储能系统的双层优化模型.综合考虑储能规划和运行两个方面的耦合效应,上层模型考虑储能规划,以储能配置的位置和容量为决策变量,以储能系统规划成本为目标函数,下层考虑储能系统运行时电网的经济性和稳定性,以储能系统每一时刻（时间刻度为1 h）的出力为决策变量,以电网脆弱性、有功网损、购电成本为目标函数.采用改进鲸鱼算法与YALMIP+CPLEX联合方法在MATLAB中进行求解,选取改进后的IEEE33节点系统进行仿真验证,结果验证了所提模型的合理性,对比不同的场景与结果得到储能的最优配置方案与运行策略.     

基于多目标的主动配电网有功无功协调优化

大量间歇性分布式电源接入配电网会引发电压越限,限制系统消纳分布式能源的能力.基于节点电压对注入功率的灵敏度分析,揭示了配电网注入有功功率和无功功率对节点电压皆具有调控作用.提出通过对分布式发电 (DG)、储能装置(ESS) 等的有功功率和无功补偿装置的无功功率的协调控制,实现主动配电网消纳间歇性分布式能源最大化、网损最小化和电压质量优质的综合优化目标.文中建立了主动配电网的多目标优化数学模型,应用判断矩阵法确定出多目标的权重系数,构建成一个综合优化的目标函数.应用粒子群算法进行寻优求解,可得到主动配电网的优化运行方案和调控策略.在IEEE33 节点测试系统上进行了多场景仿真分析和研究,结果表明： 应用文中所提出的主动多目标优化调控方法,既可满足安全约束条件,又能实现有效地降低 DG 切机量、降低有功网损、保持良好电压质量的综合效应.     

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.     

基于改进正交优化群智能算法的分布式电源规划

分布式电源(DG)的选址和定容是微电网的重要组成部分,通过建立以有功网损、电压偏移量、DG投资与运行成本为目标的多目标优化模型,提出了一种改进正交优化群智能算法对分布式电源进行规划.将分布式电源规划应用于正交试验中,并且在正交试验的DG容量方差分析中加入方差比例分析,为DG的规划提供搜索方向和搜索范围,寻求最优解.最后通过实际算例仿真计算并与遗传算法相比较,验证了该算法的有效性和优异性,为分布式电源的规划提供了新的思路.     

基于可信性理论的微网动态有功优化控制

针对包含多种分布式电源的微网并网运行系统,应用可信性理论分析法,建立了包含分布式电源的微网并网运行系统的动态有功优化模型,以微网运行的费用成本最小化作为目标函数,求解后将其结果与采用场景法处理随机变量的优化方法所得结果进行对比.算例分析验证了所提模型的正确性,以及所述方法和求解算法对处理小规模分布式电源接入微网有功优化问题的有效性和实用性.     

考虑概率潮流的分布式电源优化配置

为了解决电动汽车和分布式电源并网为电力系统带来的较强的随机性、间歇性和相关性的问题,以分布式电源和电动汽车的概率模型为基础,建立了以分布式电源总费用、供电可靠性和有功网损为目标函数的优化配置模型,将概率潮流计算嵌入基于成功历史的自适应参数差分进化算法求解目标函数。采用无迹变换利用输入随机变量的均值和协方差近似描述系统状态变量统计特性,直接方便地处理具有不确定性的随机变量。然后利用径向基神经网络求解功率方程,避免了计算雅可比矩阵和偏导,减少了算法运行时间。最后采用基于成功历史的自适应参数差分进化法并行计算多目标函数。通过IEEE33节点配电系统进行仿真,验证了该方法的有效性和高效性,节约了规划成本。     

基于遗传算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化主要是指在负荷给定的情况下,有载可调变压器分接头位置、无功补偿的最佳容量和发电机机端电压大小的优化确定。以有功网损最小为目标函数建立了主网无功优化的数学模型,对于目标函数中的无功电压越界和发电机无功出力越界,采用罚函数予以解决。采用遗传算法,针对遗传算法应用于求解无功优化等复杂非线性优化问题中容易发生"早熟"和收敛速度慢等问题,作了一些改进。通过改进,遗传算法能够跳出局部最优解,增强了全局寻优能力,使寻优速度和精度在一定程度上得到了提高。根据上述算法使用C++语言编制了求解程序,并对IEEE-14节点系统进行了优化计算,通过与初始有功网损比较,在各设备的正常运行范围条件下,系统有功网损降低了4%。     

分布式配电网系统无功优化补偿优化策略措施探讨

本文在分析了分布式电源并网发展趋势后,对含分布式电源配电网无功优化控制策略进行了详细分析研究,尤其探讨配电网无功优化的综合目标控制函数。最后研究了含分布式电源配电网SVC无功优化控制策略所带来的补偿效果,结果表明,在含分布式电源配电网系统中加入SVC无功补偿装置后,配电网系统网损大大降低,全网电压得到有效提高,所采取的SVC无功优化控制策略能够确保配电网稳定经济的调度运行。     

计及风、光、负荷关联关系的分布式电源市场化优化配置

在风速、光照及负荷各自不确定性基础上,考虑三者变化之间的关联关系,并提出用Kendall系数表征,选择市场中不同利益方关注的年投资运行成本、有功网损和电压指标为优化目标,建立一种分布式电源市场化配置模型。基于拉丁超立方采样并结合Cholesky分解技术处理关联关系,并提出一种新的基于Pareto最优解集的多目标和声搜索算法进行模型求解,通过改进的模糊决策方法以确定分布式电源的配置方案。最后立足电力市场,在改进的IEEE33节点配电网模型中进行仿真计算,从不同利益方角度选出不同方案,验证所提模型和方法的有效性与实用性。     

基于灵敏度分析的无功补偿装置动作顺序研究

文章建立了以有功网损最小为目标函数的无功优化数学模型，利用非线性规划最优潮流算法进行了优化计算。并且研究了无功补偿装置采用不同的动作顺序对有功网损最小化的控制效果，提出了以有功网损控制效力为灵敏度指标的无功优化控制策略。Ward＆Hale 6节点系统和IEEE-14节点系统验证了算法和控制策略的有效性。     

基于ACPSO算法的含分布式电源配电网无功优化

文章研究了含分布式电源的配电网络无功优化问题,基于无功裕度值探讨了无功补偿装置的接入位置,建立了含分布式电源配电网络多目标无功优化模型;运用自适应混沌粒子群算法(ACPSO)进行求解,在初始化计算过程中引入混沌系统,增加粒子种群的多样性,在迭代过程中引入惯性权重线性递减法和变学习因子法,以得到更精确的全局最优解;通过含分布式电源的IEEE 33节点系统的计算,验证了所提模型和算法的正确性。研究表明对含分布式电源的配电网络进行无功优化能够达到降低成本、网损和提高电能质量的目的。     

基于改进内点法的含双馈型风电场的电力系统无功优化研究

针对含双馈型风电场的电力系统无功补偿问题,建立了以有功网损最小、节点电压偏差最小为目标的无功优化模型;并考虑了风电场旋转备用的约束,提出了跟踪中心轨迹内点法实现无功优化。跟踪中心轨迹内点法在传统内点法基础上引入自适应压缩因子,利用自适应压缩因子的动态收敛性,提高算法的局部搜索能力,从而提高算法的效率。在IEEE14系统中进行了仿真测试。实验结果证明了提出的无功优化算法的有效性,算法能较好的减少有功网损;同时使其他目标函数值都得到了不同程度的改善。     

含电动汽车与分布式电源的配电网络最优潮流

文章基于电动汽车的时空特性模型,研究了电动汽车在无序充电和有序充放电策略下对配电网络有功损耗和电压偏移的影响。考虑分布式电源的运行特性,构建了分布式电源的潮流计算模型。在电动汽车有序充放电的基础上,以一天24h为基础,建立了包括网络损耗、发电成本、污染物处理费用3个目标函数,采用改进的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO),求解含电动汽车与分布式电源的配电网络最优潮流。利用IEEE33算例系统,验证了模型和算法的正确性。研究表明,对电动汽车充放电进行有序的引导以及分布式电源的加入,可以达到降低网损、节约成本、减少环境污染和节点电压偏移的目的。     

基于最小生成树的含分布式电源的配电网重构算法

考虑到分布式电源对配电网重构的影响,将以最小生成树为搜索策略的粒子群算法与改进萤火虫算法相结合,以有功网损和负荷均衡指数最小为目标函数,建立有效实用的配电网重构模型,避免了不可行解的产生,并且有效平衡了全局搜索和局部收敛的过程.算例仿真结果验证了所提算法的有效性和可行性.     

计及配网有功无功协调运行优化的SST规划方法

固态变压器(solidstatetransformer,SST)作为一种利用电力电子器件实现能量管理和功率控制的新型变电装置,其应用将极大地提高配电系统的柔性调控能力,从而解决由于分布式电源接入给配网带来的诸多问题.针对SST在配网中的选址定容问题,考虑SST协调配电网有功无功资源的运行优化,提出了一种计及配电网提前运行优化结果的SST统筹规划方法.首先,基于SST的稳态数学模型,研究了SST在双交流/交直流系统连接下,计及负荷与分布式电源的参数时序控制方法.其次,建立了融合配电网有功无功时序运行优化的SST双层规划模型,上层考虑SST的投资成本、环境效益和配电网年运行成本,对SST的安装位置和容量进行了规划;下层以配电网日运行成本最低为目标,进行时序多场景下SST协调配网中有功无功资源的日运行优化,并提出改进的主从式差分入侵杂草混合算法进行双层规划模型迭代求解.最后,采用改进的33节点配电系统进行仿真验证,结果表明:相较于考虑SST协调配电网单方面有功/无功运行的规划方法,所提方法的配网年综合成本分别减少91.1 k$和21.8 k$;相较规划前和单层规划方法,所提方法的配网年运行成本分别降低10.6 k$和92.7 k$,电压偏差分别减少25%和18%.所以,计及配网有功无功运行优化的SST双层规划方法,可以充分考虑协调主动配电网有功无功资源运行对SST配置规划的影响,提高系统运行的经济性和规划方案的可行性.     

分布式电源接入配电网最佳方式的研究

根据配电网中典型日负荷曲线变化的规律,选取加权最大负荷、加权最小负荷两种运行方式.以反向潮流次数少、配电网网损最低和配电网电压改善最佳为目标函数,结合分布式电源的类型、运行特点,确定了分布式电源接入配网的最佳接入点和最佳容量.仿真计算表明,分布式电源的合理引入改善了配电网系统的稳定性、减少了网损、提高了经济效益.     

基于改进BCC算法的配电网综合运行优化

研究了配电网综合运行优化问题.将配电网无功优化与配电网络重构联络开关两者相结合,建立了配电网多目标综合优化数学模型.提出了基于改进的细菌群体趋药性算法的配电网综合优化计算新方法,针对算法易于陷入局部最优解的缺点,新算法在基本的细菌群体趋药性算法的基础上引入了动态调整策略、自适应变异算子和混沌搜索机制,改善了细菌寻优速度和寻优效率.利用改进的细菌群体趋药性算法对IEEE33系统进行综合优化,结果表明改进算法可以有效地降低系统有功网损,提高各节点电压,同时也验证了改进算法的可行性和有效性.