基于IRSO算法的含分布式电源配电网重构

在智能电网的背景下,为了减少含分布式电源(distributed generation, DG)配电网的网络损耗,同时提高电网安全性,提出“单条支路安全系数”“最小安全系数”“平均安全系数”三个安全性评价指标,并建立以网损、“平均安全系数”“最小安全系数”为目标的配电网重构数学模型,采用改进鼠群优化算法进行求解。针对传统鼠群算法随机初始种群的迭代次数较多问题,采用有序环网配合启发式规则在初始化阶段生成一个初始解;针对传统算法在运行过程中产生众多无效变异的问题,提出“映射规则”,最大化调用鼠群变异规则;为了避免最后结果未优化到最优,提出“最优个体微调策略”。采用IEEE33节点电力系统和Taipower84节点电力系统进行对比验证分析,证明了该文方法的通用性和有效性。     

基于分解式算法含分布式电源的配电网重构

本文提出分解式算法解决含多个DG的复杂网络故障后的重构,当含多个DG的复杂配电网出现故障后,以DG为电源形成孤岛运行,以使停电负荷最少且网损最小的网络重构算法。将原问题分解成孤岛划分主问题量和剩余系统的重构子问题:孤岛划分问题在尽量满足DG容量的情况下构造孤岛系统,同时得到剩余系统;重构子问题则对系统进行重构计算,通过反复求解达到整个问题优化的目的。     

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。     

含分布式电源配电网重构的改进混合型粒子群算法

建立了含分布式电源的配电网重构问题数学模型,重点研究了求解该问题的混合型粒子群算法.针对该算法稳定性差以及收敛速度慢等缺点,提出了改进算法的3个解环启发式原则.并利用一个实际算例对算法的改进效果做了检验.结果表明:针对该问题,改进后的混合型粒子群算法的稳定性和计算效率均有明显提高.     

基于随机生成树的配电网重构模拟退火算法

提出了一种基于实数编码方式的配电网重构模拟退火算法,即按开关序号的实数编码方式产生随机序列,再利用图论方法产生对应的一棵生成树(一种树状网络结构)．该算法可保证解空间的可行性和完备性．对算法的邻域结构的确定进行了分析．给出的算例表明该算法求解快速,简单有效。     

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。     

含分布式电源配电网规划

分布式电源大量接入使配电网的规划、保护等面临新的挑战。首先介绍了分布式电源接入对配电网负荷预测、运行特性及投资收益等影响;其次对含分布式电源配电网规划进行分类,详细阐述了布点规划、扩容规划的内容及特点;接着对含分布式电源配电网规划建模方法进行描述;最后对含分布式电源配电网规划重要意义进行总结。     

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.     

基于改进模拟植物生长法的含分布式电源配电网重构

将着手于不同类型分布式电源接入配网的等效模型,结合特定潮流计算处理方案,利用改进的模拟植物生长算法对分布式电源接入配网之后在最优流模式下寻求新的生长点,然后确立配网重构时的目标函数,并利用此算法对建立的重构模型进行配网重构,而后对配网的整个节点进行可行性分析,以确保重构的可行性与优越性.     

含分布式电源的配电网无功优化算法研究

针对含有分布式电源的配电网,对其无功优化进行了算法改进,提出了一种新的遗传算法方案,重新设置了自适应判据和算法结束判据.以IEEE33节点系统为算例模型,对所提出算法进行验证,结果表明,改进的无功优化算法改善了算法的"停滞"现象,验证了算法改进对结果产生的优化作用.     

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。     

基于最小生成树的立体匹配算法

在传统的局部立体匹配算法中,代价聚合要对相关邻域内的点进行加权聚合,这种方式计算量大,非常耗时。文章提出一种基于最小生成树的立体匹配算法,该方法将图论中的最小生成树引入代价聚合和视差细化中,使得图像中所有点都对兴趣点进行聚合支持,弥补了局部算法在弱纹理区误匹配率高的局限性,提高了匹配的准确性,并且最小生成树能够对图像所有点进行层次性的划分,极大地简化了计算量。实验证明,该算法能够快速得到平滑且精度高的视差图。     

含分布式电源的配电网故障定位改进矩阵算法

由于传统矩阵算法在含分布式发电的配电网故障定位中的适用性变差,提出了一种改进矩阵算法实现对含分布式发电配电网的故障定位。该方法根据变电站母线处分支节点以及与分布式电源相连节点的故障信息,首先确定发生故障的区域,然后在该区域内利用改进的矩阵算法定位故障区段。考虑到故障信息的畸变,该方法针对定位结果的不同采用不同的纠错方法,提高了定位的准确性。该方法降低了矩阵的维度,排除了T接线处的误判。算例验证了所提出方法的可行性及容错性。     

最小生成树DNA算法

为了改进粘贴模型,提出了用生化实验实现求解割集的计算方法,并基于该方法给出了最小生成树DNA算法.首次将分离实验扩展为基于分离板的分离实验和基于电泳技术的分离实验,所提出的最小生成树DNA算法打破了DNA计算的计算模式——用求解割集的最小边的方法逐步产生最小生成树.用该方法求解割集利用了分离实验运算的高度并行性,最小生成树DNA算法的时间复杂度是线性的,从而降低了算法的时间复杂度.     

含分布式电源配电网故障定位交互式二进制蝙蝠算法

针对配电网故障定位二进制粒子群算法定位速度慢且准确度低的缺点,结合群智能平台设计了一种交互式二进制蝙蝠算法(interactive binary bat algorithm, IBBA),部署在群智能计算节点(computing processing node, CPN)上的IBBA通过CPN自组织、自协作方式与邻居节点交互蝙蝠位置等信息,提高了算法搜索速度和全局搜索能力;通过建立适合多电源配电网的编码方式,引入防伪正系数和假定故障数量的评价函数,增强了算法适用性;搭建IEEE14节点配电网模型,模拟配电网在分布式电源接入和信息畸变等多场景下单点、两点故障状态,通过实验验证了IBBA的有效性。与传统二进制蝙蝠算法、二进制粒子群以及交互式二进制粒子群算法相比,IBBA的收敛性能和容错能力更优,定位准确度较二进制粒子群、交互式二进制粒子群算法分别提高6%和10%。     

含分布式电源的弱环配电网三相潮流算法研究

分析和讨论了分布式电源基接入不同网络模型之后对其潮流计算的影响,同时分析了对不同类型的分布式电源节点的处理方法,实现了多分布式电源接入电网后的计算.完成了IEEE33节点配电网络潮流的计算.仿真结果表明,该模型和方法是有效的.     

计及分布式电源的配电网双层优化重构

针对传统的含分布式电源(DG)配电网重构方法中存在DG安装位置、容量与重构无法兼顾的问题,提出一种计及DG的配电网双层优化重构策略;建立配电网重构的双层优化模型,其中上层优化模型以电压稳定性指标和DG并入配电网产生的网损变化量为优化目标,确定DG初始安装位置和容量,并将其作为下层优化模型的初始条件;在上层优化模型的基础上,以网损减小率最大和负荷均衡度变化量最大为目标函数对下层优化模型进行优化,确定重构后的拓扑结构;通过改进和声搜索算法对上、下层模型不断迭代实现双层优化;基于配电网重构与DG安装位置和容量存在相互制约的关系,采用6种优化场景对双层优化策略进行评估,以含DG的IEEE 33节点系统为例进行仿真分析。结果表明,所提方法能使配电网重构和DG容量和位置均达到最优,有效减小配电网的网损,改善节点电压水平,提升DG的并网能力。     

含分布式电源的配电网电压暂降研究

基于蒙特卡罗模拟方法运用EMTDC/PSCAD建立模型,包括分布式电源以不同接入位置、出力大小和控制方式并网的模型以及故障特征的随机模型.采用系统均方根值变化频次作为评价各节点电压暂降的指数.此方法结合一个中压配电网算例分析分布式电源在以上3个方面对电压暂降的影响.结果表明分布式电源的接入能够降低配电网电压暂降发生频次,改变接入位置、出力和控制方式均影响电压暂降的发生频次,这为分布式电源配置优化和缓解电压暂降提供依据.     

含分布式电源的配电网保护方案研究

分布式电源（DG）接入配电网,改变了配电线路中短路电流的大小和方向,也改变了系统电网的结构。对普遍配置于配电网的三段式电流保护的正确动作将造成影响。分析了分布式发电对于保护范围、灵敏度、自动重合闸装置的影响,并且提出了基于故障分量的自适应电流速断保护与BP人工神经网络相配合的方案,仿真表明利用BP人工神经网络可以间接识别系统等效阻抗变化规律,却不受运行方式的影响。     

含高密度分布式电源的配电网故障分析关键问题

从现阶段我国配电网架构的发展形式来看,未来的发展架构将具备分布式电源高密度接入以及交直流混联接入等技术特点,而对于互联网故障的分析,工作将会面临更高的技术方面的挑战,高密度的分布式电源的配电网故障分析是我国配电网得以稳定运行的重要条件之一。本文对其造成运行故障的关键问题进行了分析,并且给出了自己的建议,希望对于我国电力行业未来的发展起到了一定的辅助作用。