考虑SOP的配电网电压有功无功协同优化

为解决高比例分布式电源接入配电网的节点电压波动等问题,本文提出了一种考虑智能软开关的配电网电压有功无功协同优化控制策略。首先,对影响节点电压波动的因素进行分析,说明可从有功和无功的角度对电压进行控制,对智能软开关的工作原理进行分析,它可以精确控制两侧所连馈线间传输的有功,且提供一定的无功功率;其次,建立了以有功网损最小和电压偏离最小为目标函数的配电网有功无功优化数学模型,并通过权重系数将其转化为单目标模型;再次,通过改进灰狼算法对本文所建模型进行求解;最后在IEEE33节点系统上进行仿真验证。结果表明：所提策略能有效减小系统节点电压波动和降低网损。     

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%。     

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。     

独立交流微电网有功无功联合优化调度

微电网中的线路阻抗呈阻感性,线路的有功功率和无功功率存在较强的耦合关系并产生相互影响,在容量高、规模较大的微网系统中,若有功优化调度时不考虑潮流因素会造成远端节点电压、频率偏移的现象。为了提高电能质量,文中在微网经济调度中考虑潮流约束以实现有功无功的联合优化。以系统综合运行成本和环境成本最小为目标,以潮流平衡为约束条件,建立了考虑系统网损和弃风弃光约束惩罚的微电网优化调度模型;将牛顿拉夫逊法和遗传算法相结合对算例进行求解。仿真表明,考虑潮流约束的有功无功联合优化调度不仅可以降低系统的经济成本和环境成本,而且可以降低系统网损和抑制远端节点电压偏移。     

待补偿点定位的粒子群优化算法在配电网无功优化中的应用

根据最大降低网损的原则,首先计算出配电网无功补偿点的位置、个数和待补偿容量,并由此筛选出最优无功补偿的待补偿节点集和补偿容量的取值范围,减少粒子群优化算法最优解的搜索空间.建立了以网损最小为目标的粒子群算法无功优化数学模型,进一步提高了无功优化的效率和质量.以福安电网无功优化补偿为例,并与常规粒子群优化算法比较,验证了该方法的有效性.     

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.     

基于改进ABC算法的含双馈风电场配电网无功优化

以双馈型风电机组为研究对象,待优化的变量设定为风电场的无功功率以及并联电容器的投运组数,综合电压稳定性、电压偏差以及系统的有功网损3个指标,建立无功优化的模型;以改进的人工蜂群(modified artificial bee colony,MABC)算法为基础,研究无功优化在含双馈型风电场的配电网中的应用;选择IEEE 33节点系统,对算例进行测试,结果验证了MABC算法的可行性和有效性。     

计及静态电压稳定的变尺度混沌无功优化

选择系统有功网损作为目标函数,同时考虑满足电压水平和电压稳定性两个约束条件来探讨无功优化问题,介绍了变尺度混沌优化算法,该算法不断缩小优化变量的搜索空间并不断提高搜索精度,从而有较高的搜索效率,将该算法应用于计及静态电压稳定的电力系统无功优化问题,并对IEEE14节点系统进行了仿真计算,计算结果验证了算法的有效性．     

基于CS-PSO算法的配电网无功优化

文章将布谷鸟算法中的Lévy飞行和淘汰机制引入粒子群算法中,形成混合优化算法,并将其应用于配电网无功优化研究。以无功网损最小为目标函数,通过搜索空间限幅处理不等式约束,利用Lévy飞行策略提高搜索效率。将所提算法应用于IEEE-14和IEEE-30节点模型,验证了算法可行性。对安徽省金寨县某地区的实际配网系统进行无功优化,降低无功网损的同时提高了电能质量。与标准粒子群算法相比,新提出的算法具有更好的寻优能力。     

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.     

基于聚类分区的风电场无功电压优化控制策略

随着风电渗透率的不断增大,并网风电场的机端电压稳定面临巨大挑战。研究了风电场内部各节点的无功电压特性,提出一种基于机组有功出力聚类分区的无功电压优化控制策略：通过自动电压控制系统获取风电场当前的电压指标与实际运行数据,计算出风电场的无功需求;以历史有功出力数据对场内机组进行模糊C聚类分区;利用改进的粒子群算法寻找最优无功分配方案,对每一区域进行无功电压控制。在MATLAB上进行仿真,与传统根据各机组无功容量进行分配的方案进行对比,仿真结果表明,所提控制策略能够有效改善风电场并网点电压控制性能,减小风电场内机组机端电压的波动。     

非正弦电路功率因数改善

从非正弦电路功率因数的概念出发,阐述了改善非正弦电路功率因数的优点,可以减少电网无功功率的流动,提高电压质量,降低损耗,增加变压器及输电网载供能力。分析了无功补偿与谐波抑制的现状,指出电力电子技术与无功补偿、高次谐波抑制是紧密相联的,对无源滤波技术与有源滤波技术的优劣进行了分析,对基于电力电子技术的有源功率因数校正器的工作机理和系统构成作了简单介绍。从无功功率补偿和谐波抑制以及单位功率因数变流器方面介绍了国内外改善非正弦电路功率因数的一些新技术和发展动向。     

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.     

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。     

修正的混沌粒子群算法求解经济负荷分配

为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优、后期收敛慢等缺点,提出了一种修正的混沌粒子群优化算法.该算法通过修正粒子群迭代的行动策略,并引入遍历性较强的Tent混沌局部搜索机制,可以增强粒子的全局搜索能力,提高优化算法的全局寻优性能.将修正的混沌粒子群算法分别应用于6机组和15机组电力系统中求解经济负荷分配,在考虑系统网损和机组运行约束条件的情况下进行仿真实验.仿真结果表明:该算法用于求解高维、非凸、不连续等非线性复杂约束条件的电力系统经济负荷分配问题上,有着较快的收敛速度和较强的全局寻优能力.最后,通过与其它智能算法比较,验证了算法的有效性和优越性.     

基于模拟退火算法的风-光热打捆发电系统成本优化

以风-光热打捆发电系统为研究对象,完全消纳风电为研究背景,提出一种以互联系统单位发电成本最小为目标,系统正常运行为约束,模拟退火算法优化光热电站出力为手段的优化控制策略.仿真结果表明,在允许条件下,所提出的优化控制策略可以有效降低风-光热打捆发电系统的单位发电成本.     

异构网络中基于非合作博弈的功率控制算法

针对异构蜂窝网络中系统能耗较高的问题,提出一种能效优先的基于非合作博弈的功率控制算法。该算法将宏基站间的功率控制过程描述为博弈模型,并在效用函数中引入了基于干扰因素的自适应代价函数,得到各基站的最佳响应策略,之后经过多步迭代调节发射功率,使系统收敛至能效最优的纳什均衡状态。仿真结果表明,所提算法与固定代价函数的功率控制优化算法相比具有较好的收敛性,系统能效有明显的提升,更适用于密集网络。     

电力系统多目标无功优化研究

在传统无功优化模型的基础上,引入了静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、静态电压稳定裕度最大和电压水平最好的多目标无功优化模型.基于Pareto最优概念的改进多目标粒子群算法应用到多目标无功优化的求解中,对IEEE30节点统进行了仿真计算.优化结果表明,该模型在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定同时求得的一组最优解能够为优化方法的决策提供更多的有效参考,具有实际意义.