基于改进PSO算法的含分布式电源的配电网优化

为了对含分布式电源的配电网进行规划,提出了考虑配网实际运行约束下以配电网网络损耗、电压偏移及DG投资运行成本为目标函数的多目标优化模型.采用基于Levy Flights的粒子群优化算法对所构造模型进行优化,并对33节点配网系统进行仿真.结果表明所建模型是合理的,改进的PSO算法对求解含DG的配电网多目标优化问题是有效可行的.     

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.     

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.     

基于改进入侵杂草算法的有源配电网重构

针对含分布式电源(DG)的有源配电网重构问题,建立考虑DG出力优化的多场景重构模型,提出改进入侵杂草算法(MIWO)求解.该模型从配电系统运行效益和环境效益两个角度,以有功网损、节点电压偏差、负荷均衡度、污染物排放环境成本和弃风弃光成本最小为目标函数.MIWO算法在入侵杂草算法的基础上,设计适用于重构问题的初始种群选择机制,优化了随机产生的初始值;融合Lévy飞行过程和类海明距离判定,保持了种群的多样性,避免陷入局部寻优;提出种子数量调节策略,提高了收敛速度.IEEE 33节点配电系统仿真结果验证了所建模型和所提算法的有效性.与入侵杂草算法、粒子群算法和遗传算法相比,MIWO算法收敛速度更快、寻优能力更强、稳定性更好.     

基于Kriging模型优化算法的含分布式电源配电网多目标无功优化研究

分布式电源(DG)在配电网中的渗透率越来越高,使无功优化问题变得复杂。为最大限度保证系统经济安全运行和电能质量,本文构建考虑源荷不确定性及电容器组等动作次数约束的含DG配电网多目标无功优化模型,提出概率场景生成和场景削减的方法描述源荷不确定性,并提出基于Kriging模型的全局优化算法求解无功优化问题,通过MATLAB和OPENDSS搭建求解平台求解含DG配电网无功优化。通过对改造后的IEEE33节点配电系统仿真测试,和粒子群算法比较,验证模型考虑源荷不确定性和本文求解算法的适应性、可行性和有效性,本文建立的无功优化模型反映实际运行情况,基于Kriging模型的全局优化算法求解该问题可行有效。     

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.     

基于免疫二进制萤火虫算法的主动配电网低碳目标网架规划

主动配电网(ADS)网架规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题.萤火虫算法(FA)是一种新型的智能优化算法,全局搜索能力强、算法结构简单,而且收敛速度快.在此基础上借鉴生物免疫机制,群体更新时考虑抗体浓度,进一步提高种群的多样性和算法全局寻优能力,提出了一种免疫二进制萤火虫算法(IBFA)进行主动配电网网架规划.以线路投资、运行维护、网损和碳排放环境成本最小为目标,考虑分布式电源(DG)与柔性负荷(FL),建立了主动配电网网架规划模型.通过与二进制粒子群优化(BPSO)算法对比求解IEEE-14节点算例,验证了免疫萤火虫算法在全局寻优能力和收敛性方面的优越性,同时证明分布式电源和柔性负荷是抑制碳排放、提高系统整体效益的有效方式.     

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.     

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.     

基于改进小生境粒子群算法的主动配电网优化重构

分布式电源(DG)的接入为主动配电网(ADN)的稳定运行带来了挑战,而重构是提高系统稳定性的重要手段.提出了一种改进小生境多目标粒子群算法(INMPSO),建立了考虑网损、电压质量指数(VQI)、开关操作次数的多目标优化函数,对主动配电网的静态重构模型进行求解.全局最优粒子位置通过小生境共享机制来更新,使种群具有多样性和全局平均分布.根据模糊满意度评价决策方法从得到的Pareto解集中选择出最优折衷解,为决策者提供了科学的决策依据.最后以IEEE33节点标准配电系统为例,并与基本多目标粒子群算法(MPSO)的优化结果进行对比,验证所提模型和方法的有效性.     

基于电压稳定指标的分布式电源位置与容量优化配置

 分布式发电(Distributed Generation,DG)的电源位置和注入容量对配电网有重要影响。以配电网网损最小及电压稳定指标为目标,将DG位置和容量优化问题转化为一个多目标的非线性规划问题。构造模糊性的多目标优化算法,将2个优化子目标转化为单一目标,同时将节点电压越限和DG有功出力越限以罚函数的方式进行处理。采用惯性因子自适应的粒子群算法进行求解,为了加快求解速度,先计算节点有功网损微增率并进行排序,选出绝对值较大的节点作为DG安装候选节点。仿真结果表明,此算法收敛效率高,具有较强的搜索能力和自适应能力。     

改进的粒子群优化算法在可靠性问题中的应用

提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法以解决可靠性问题.IPSO算法使用3种策略来改进粒子群优化算法(PSO)的速度更新步骤,这有利于提高算法对解空间的开发能力.另外,一种动态调整的惯性权重被引入到速度更新中以平衡IPSO算法的全局搜索和局部搜索.实验结果表明,在解决可靠性问题上,IPSO算法比其他两种粒子群优化算法具有更强的收敛性和稳定性.IPSO算法是解决可靠性问题的一个有效的选择.     

配电网分布式风电与电池储能的协调优化配置

分布式风电(DWG)与电池储能(BES)在配电网中的位置与容量均会影响配电网的运行状态,为提高风电消纳能力,削弱风电出力不确定性对配电网运行的影响,在规划阶段应对二者进行选址定容协调优化配置.文中以计及风-储系统的随机潮流全面反映含DWG及BES的配电网运行状态及不确定性,以等年值综合收益最大化作为目标函数建立机会约束规划模型;提出改进多种群遗传算法,引入有效的寻优机制以增强算法性能.IEEE 33节点配电网算例的仿真分析验证了优化模型的合理性及算法的有效性.     

考虑供需互动的含分布式电源配电网网架规划

通过分析供应侧电源出力特性和需求侧负荷响应特性,搭建了考虑DG主动管理和需求侧管理的配电网网架双层规划模型。上层以年初始投资成本最小化为目标函数,考虑了网络辐射状连通性约束;下层以综合运行成本最小化为目标函数,考虑了网络潮流、安全运行等约束。上下层模型分别采用Prim最小生成树算法及二阶锥规划法进行求解。最后结合某地区29节点配电网进行仿真验证,结果表明,该模型能有效促进DG消纳,提升含DG配电网规划的经济性。     

含分布式电源的配电网多目标无功优化

针对传统模型和现有算法对配电网无功优化带来的电压波动和网络损耗等问题,提出一种基于改进元胞差分算法的含风、光的配电网无功优化方法。建立了风电、光伏的随机概率出力模型,获取了其出力预测数据,以电压波动、有功损耗和电压越限3个目标为优化函数,通过权重系数将三目标模型转换为双目标模型,建立了含风电、光伏的双目标配电网无功优化模型。通过电压稳定指标（voltage stability index,VSI）对配电网各个时段的电压的稳定性进行评价,用改进元胞差分算法对模型进行求解,并利用测试函数对算法进行验证。结果表明,较传统模型和传统算法而言,所提模型和所用算法均能有效降低配电网的电压波动和减小配电网的有功损耗,从而保证电网的安稳运行。     

基于鸽群优化算法的含分布式电源配电网状态估计

随着配电网中分布式电源比例不断增加,对配电网的运行管理模式提出了更高的要求,为了能够保证配电网运行的可靠性和经济性,针对含分布式电源配电网的特点,基于鸽群优化算法,提出这类配电网的状态估计方法。以配电网中分布式电源和负荷的有功功率为状态变量,以状态变量与量测量差值的平方和最小作为目标函数,以潮流方程作为等式约束,以状态变量上下限值作为不等式约束,构建了含分布式电源配电网状态估计优化模型。采用鸽群优化算法和遗传算法分别求解了所构优化模型的最优解,算例表明,依据磁场、太阳和地标模拟鸽群自主归巢行为的鸽群优化算法,能获得比遗传算法估计精度更高的状态估计结果,可为含分布式电源配电网状态估计提供一个新途径。     

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.     

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.     

考虑碳交易成本及区域能源优化的配电网扩展规划研究

随着《碳排放权交易管理办法》的正式实施,加速了碳排放权交易的进度,在上述的背景下考虑RIES接入配网后需求响应、可再生资源消纳和碳排放交易成本的影响,提出一种新的配电网规划方法。首先,对区域综合能源系统结构进行概述,介绍典型区域综合能源系统的构成及特点;其次,将碳交易成本、弃风弃光成本和需求响应引入配电网扩展模型当中,综合考虑系统的碳排放、弃风弃光和需求侧响应对区域综合能源系统的影响,促进系统整体的优化运行。在上述基础上构建考虑区域综合能源系统优化的配网扩展优化双层模型,采用改进粒子群算法（IPSO）和预测校正内点法（PCIP）求解规划层和运行层模型。最后,运用算例系统对构建的模型和方法进行验证,结果表明配电网扩展规划时,充分考虑区域综合能源系统优化,能够提升可再生能源的消纳,降低整体的扩展规划成本。     

基于SA-CS算法的含分布式电源配电网优化重构

电力行业作为拯救国民经济、社会和人类生活的基础产业,将面临重大改善,而作为电力系统重要组成部分的电网结构调整也应得到优化。本文针对配电网优化重构问题,以系统有功网络损耗最小、节点电压偏移量最小作为优化目标建立配电网重构目标函数;对于含分布式电源配电网系统,系统环形拓扑结构变得更加复杂,布谷鸟搜索算法容易出现收敛速度慢,容易陷入局部最优,后期收敛精度差的缺点,本文提出一种基于混合模拟退火布谷鸟搜索算法的配电网重构算法。通过引入模拟退火操作,提高算法收敛速度与精度。将该算法应该用于配电网重构问题,仿真结果表明相较于传统算法此算法有更快的收敛速度,同时有效的降低了配电网络的有功损耗,极大的提高了节点电压幅值;提高了配电网运行的稳定性与供电质量,对配电网安全经济稳定的运行提供了参考。