粒子群优化算法在无功优化问题中的应用

无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一,电力系统无功优化规划是一个较复杂、多目标、非线性的混合规划.它的目标是在满足约束条件的前提下,使系统的某个指标或多个指标达到最优.在分析配电网无功优化所面临困难的基础上提出了一种粒子群优化算法,并结合IEEE30节点试验系统利用粒子群算法以实现.计算结果表明,这种优化方法有利于提高配电网的无功优化水平.     

地区配电网多目标动态无功优化研究

地区配电网多目标动态无功优化是一项非常复杂的工作,具有非线性、多目标的特点,主要的工作目标是使电力系统在满足特定的约束条件的前提下,使系统的多个指标达到相应的最优状态,本文主要分析了目前地区配电多目标动态无功优化研究中所存在的问题,提出了针对性的一种优化方法,并结合PowerStation软件,应用实例与分析说明了该方法的有效性。     

基于全寿命周期成本的配电网多阶段无功规划

以无功补偿方案全寿命周期净收益现值为目标函数,建立了多阶段配电网无功规划数学模型.不仅考虑了多阶段配电网无功规划方案的初始投资、运行维护成本、报废成本,反映了无功补偿方案全寿命周期的降损节能收益能力,还考虑了配电网在不同阶段的无功负荷需求,使无功补偿设备可以分阶段进行安装建设,优化了工程投资.提出了一种混沌多粒子群算法并对上述模型进行求解,该算法克服了基本粒子群算法早熟问题.最后,通过配电网无功规划实例验证了上述模型和方法的正确性及有效性.     

电力系统电压无功多目标的优化控制

电力系统电压无功多目标的优化控制是主要的复杂优化和控制问题之一. 本文在明确电压无功多目标控制方式及意义的基础上, 剖析了电力系统中的电压问题, 进一步详细研究了电压无功多目标优化算法的实现, 并通过在IEEE-6节点网络的无功优化计算结果的分析, 表明本文所研究优化控制方法的有效性.     

多目标萤火虫算法的电力系统无功优化方法

为解决传统单目标无功优化电压偏高的问题,采用建立多目标无功优化数学模型的方法,提出一种带精英保留策略和Pareto占优及拥挤距离排序的多目标萤火虫算法对建立的无功优化数学模型进行优化.研究结果表明:多目标萤火虫算法在优化过程中具有较强的寻优能力和全局收敛性,在减小电力系统有功网损的同时有效解决了电压偏高的问题,是一种求解多目标无功优化问题的有效方法.     

基于遗传算法和粒子群优化算法的电力系统无功优化

从数学的角度分析,电力系统无功优化是一个多变量、多约束、非连续性的混合非线性规划问题,因此,优化过程十分复杂.以减少有功网损为目标函数建立电力系统无功优化计算的数学模型,基于遗传算法和粒子群优化算法,提出一种新颖的混合策略来求解无功优化问题.IEEE 6和IEEE 14节点系统的仿真计算结果表明:与单一的遗传算法或粒子群优化算法相比,该混合策略在优化效果方面具有明显的优势.     

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.     

无功优化方法的研究

无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一,它的目标是在满足约束条件的前提下,使系统的某个指标或多个指标达到最优。本文较为详细地分析了人工智能方法在无功优化中的应用,即遗传算法、模拟算法、专家系统、人工神经网络法等应用于无功优化的基本思想。     

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.     

考虑电网结构脆弱性的配电网网架优化规划

基于复杂网络理论,从网络拓扑结构角度对配电网网架结构的脆弱性进行评估。建立了以配电网投资及运行费用最小、结构脆弱性指标最优为目标的配电网网架多目标优化规划模型。采用改进最小生成树算法,并将经济性指标的减少率和结构脆弱性指标的增长率之和作为迭代过程中的目标函数,将多目标问题转化为单目标进行求解,通过16节点算例验证了该方法在求解多目标配网优化规划问题中的可行性。算例结果表明,所建立的优化规划模型能够有效地评估配电网的结构脆弱性,并能求得结构稳定、经济性好的规划方案。     

基于改进遗传算法的电力系统最优潮流

电力系统最优潮流问题（OPF）是多目标、多控制变量的混合非线性优化问题,能否实现离散变量的精确处理,将直接影响其计算。结果是否真正符合电力系统的实际状况．能否指导实际电网运行方式的规划问题。遗传算法是解决多目标混合优化问题的全局优化算法,可以实现离散变量的精确处理,其不足是优化时间长、易于收敛于局部极值点等。为解决传统遗传算法的搜索时间长,易落入局部极值点的不足,本文对传统遗传算法的一些遗传操作做了一些改进,经IEEE30节点标准电网数据计算分析,证明其优化结果比传统遗传算法更优。     

基于参数控制变量最优潮流算法在电力系统配网无功优化中的应用

在电力系统配网无功优化计算中,由于总的无功最优补偿容量无法确定,所以传统的等网损微增率方法无法得到一个较优的补偿方案;另外,在配网的实际运行中,当电压偏差较大时,有载调压变压器往往作为调节电压的手段而对无功功率的分布产生影响,这也使得等网损微增率方法难以实现.为了解决该问题,提出了一种将基于参数控制变量的最优潮流算法作为主要手段的新型无功优化方法.该方法以最小化平衡节点的注入功率为目标函数,将并联补偿的电容器组的电纳值和可调变压器的变比作为控制变量,在计算过程中计入了由于进行无功补偿所造成的网络参数变化,从而提高了计算精确度.最后给出了该方法应用于IEEE-30节点系统的计算实例.     

地区主网节能潜力评估方法及其应用

提出了降低地区主网有功损耗的有效手段及主网节能潜力评估方法,主要涉及重载线路导线优化更换、主变压器经济运行、负荷分布优化、电厂优化调度和无功优化配置5个方面,并给出了制订地区主网节能规划的思路。结合某市实际电网,进行了一系列的潮流计算与无功优化计算,评估了各种节能手段的潜力,据此制订了相应的节能规划,算例表明所提方法具有较好的主网节能降耗效果.     

城市电网最优无功补偿容量模型及应用

文章采用年电能损失费用与新增无功补偿设备的费用之和最小为目标 ,建立城市电网无功补偿优化规划的数学模型 ,在目标函数中综合考虑了网损微增率、无功负荷补偿容量及网络因素。并采用适合城市电网特点的潮流计算方法 ,经实际系统计算 ,验证了本数学模型及算法的合理性与有效性 ,具有较高的实用价值     

适应多元源荷接入的配电网两阶段灵活性提升优化方法

配电网灵活性提升优化过程中易受不均匀电压、强磁场、电流效应等问题的干扰，灵活性提升效果不明显。为了解决上述问题，提出适应多元源荷接入的配电网两阶段灵活性提升优化方法。该方法首先采用瞬时功率平衡算法保证配电网达到三相平衡状态，其次通过无功出力与有功损耗的输出特点实现配电网的无功规划，有效地提高配电网运行质量，降低网损。最后采用多元源荷接入的两阶段提升优化法提升配电网的灵活性，第一阶段基于灵活性三指标与多源源荷供给特性构建灵活性提升优化模型，第二阶段考虑配电网灵活性指标的概率平衡性，并采用线性转换算法对模型求解，完成配电网灵活性提升优化。试验结果表明，所提方法的网损率小，净负荷波动曲线小，计算时间短，配电网分布式电源接入的灵活适应性强。可见通过灵活性优化调度，可以有效提升含分布式电源配电网的灵活性，提高配电网接纳分布式电源的能力。     

含电动汽车的主动配电网优化调度

电动汽车随机充电功率会影响主动配电网优化调度,为了解决这一问题。提出了含电动汽车的主动配电网优化调度模型,模型分为两个目标函数。首先,需要以负荷曲线的最小方差优化电动汽车的充电功率作为优化调度之前的目标函数,可以获得电动汽车连接电网的时间和充电功率。然后,建立以分布电源功率为控制变量使得配电网运行成本最低的主动配电网日前优化调度模型。最后,建立的模型在IEEE33节点配电网系统中进行多场景分析电动汽车对主动配电网优化调度造成的影响,并采用CPLEX优化规划软件来求解模型。结果表明:所建立的模型和方法不仅可以保证配电网经济运行,而且还能有效的利用电动汽车的充电来减少配电网负荷曲线的方差。     

Optimal Reactive Power Compensation of Distribution Network to Prevent Reactive Power Reverse

The capacitive reactive power reversal in the urban distribution grid is increasingly prominent at the period of light load in the last years. In severe cases, it will endanger the security and stability of power grid. This paper presents an optimal reactive power compensation method of distribution network to prevent reactive power reverse. Firstly, an integrated reactive power planning(RPP) model with power factor constraints is established. Capacitors and reactors are considered to be installed in the distribution system at the same time. The objective function is the cost minimization of compensation and real power loss with transformers and lines during the planning period. Nodal power factor limits and reactor capacity constraints are new constraints. Then, power factor sensitivity with respect to reactive power is derived. An improved genetic algorithm by power factor sensitivity is used to solve the model. The optimal locations and sizes of reactors and capacitors can avoid reactive power reversal and power factor exceeding the limit. Finally, the effectiveness of the model and algorithm is proven by a typical high-voltage distribution network.     

PSO算法在电力系统中的应用现状和前景探析

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,在简要介绍PSO算法工作原理的基础上,描述了粒子群优化方法在电网规划、检修计划、短期发电计划、机组组合、负荷频率控制、最优潮流、无功优化、谐波分析与电容器配置、参数辨识、状态估计、优化设计等方面的应用,并对今后可能的应用指出了研究方向．     

含多种分布式电源的配电网概率无功优化

针对配电网无功优化时多种分布式电源出力以及负荷的随机性,建立了考虑多重不确定因素的概率无功优化模型.通过三点估计法将概率潮流计算转化为采样点处的确定潮流计算,以处理所建模型中的不确定因素对无功优化结果的影响.为克服粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,将自适应控制策略应用于粒子群算法,采用一种改进粒子群算法(IPSO)用于模型的求解.在改进的IEEE33节点系统上进行仿真测试,其结果验证了所提概率无功优化模型和求解方法的可行性及有效性.     

配电网无功优化的新算法

根据油田配电网的特点,提出了一种计算配电网无功功率补偿的数学模型。分析了配电网的潮流,综合考虑了节约电能和设备投资两个经济指标,以配电网年运行费用最小为优化目标,运用该模型确定了合理而经济的补偿容量和最佳补偿位置。用这种算法可以实现配电网就地基本无功平衡,最大限度地减少配电线路上的电能损耗。实例说明,运用该优化补偿方案进行降损具有较好的经济效益。