弹性导向的配电网鲁棒优化运行策略

为了有效抵御自然灾害或人为事件给配电网带来的干扰,使其在受到干扰后快速恢复到正常运行状态,通过研究配电网在受到干扰后的运行特性,提出了一种基于Benders解耦算法的弹性导向的配电网鲁棒优化运行策略。鉴于风、光等分布式能源具有出力不确定性,且配电网中存在不确定负荷,建立了计及上述不确定因素的配电网优化运行模型。该模型以配电网弹性作为第一优化目标,以经济性与环保性作为第二、第三优化目标;即该模型为多目标min-max双层鲁棒优化问题,采用Benders算法对其进行解耦计算。MATLAB仿真结果表明,与传统配电网优化运行策略相比,弹性导向的配电网鲁棒优化运行策略在提升配电网弹性的同时,有效降低了运行总成本及污染物总排放量。     

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.     

基于越限风险评估的分布式光伏电源接入配电网适应性研究

为合理评价现状配电网对规划分布式光伏电源的适应性,针对分布式光伏电源接入配电网引起的电压和潮流越限问题,讨论了典型接入配电网拓扑和接线模式,并在MATLAB/Simulink环境下建立了含分布式光伏电源模型的IEEE34标准节点配电网络系统.考虑到分布式光伏电源的随机出力扰动和负荷波动给配电网运行带来的风险,建立节点电压越限和支路潮流越限风险评估指标模型,分析了相同节点对不同容量电源的接纳能力,重点讨论了分布式光伏电源接入配电网准入容量.以配电网典型实际参数为例进行仿真实验,仿真结果验证了应用风险评估指标模型评估分布式电源接入配电网适应性的合理性.     

主动配电网的自适应鲁棒有功-无功联合优化

为应对分布式电源出力的随机性对主动配电网运行的影响,提出了一种自适应鲁棒优化方法来对系统进行有功-无功联合优化,以提高系统性能.首先,综合考虑各种离散和连续可调装置,建立基于Distflow潮流模型的主动配电网运行优化模型.然后,计及光伏出力随机性,采用自适应鲁棒优化方法处理该模型,并通过列与限制生成算法对此模型进行求解;为解决对偶问题中双线性项的非凸性,提出了一种改进的外近似算法.此外,将电池能量存储系统作为实时可控装置,应用于自适应鲁棒优化方法的第2阶段.最后,采用扩展的IEEE33节点和PGE69节点系统进行仿真计算,并与确定性及储能只作为第1阶段可控装置的方法进行对比分析,验证了文中方法在提高系统运行能力方面的有效性和可靠性.     

兼顾经济品质的配电网分布式光伏承载能力评估方法

为了量化评估高比例分布式光伏接入配电网所产生的综合影响,本文提出一种兼顾经济品质的配电网分布式光伏承载能力评估方法。首先,从分布式光伏并网特性、分布式光伏利用特性和配电网适应性3个方面,构建配电网承载能力综合评价指标体系;然后,综合考虑光伏接入量和经济品质,建立光伏并网容量优化模型,并根据分布式光伏不同开发需求,形成不同并网容量接入方案;最后采用状态空间评价方法对配电网分布式光伏承载能力进行综合评估。通过对IEEE33节点配电网进行仿真分析,结果表明所提承载能力评估方法能够全面客观地反映配电网对于分布式光伏的承载能力。     

兼顾不确定性和时序特性的主动配电网分布式电源与需求响应优化配置

传统分布式电源优化配置多采用服从固定分布参数的分布式电源随机出力模型,并未考虑分布参数的时序差异性。本研究基于实测数据分别依季节和小时拟合得到不同时段下风速和光照强度的分布参数,从而建立风机和光伏出力不确定时序模型,并基于价格弹性理论建立需求响应负荷不确定时序模型,最终建立以分布式电源和智能电表的安装位置、容量或数量为优化变量,以设备投资成本、售电利润、网损成本和排放成本为目标的主动配电网协调配置模型,采用基于蒙特卡罗随机潮流的遗传算法优化求解。IEEE33系统多场景对比仿真结果表明,考虑分布式电源和需求响应不确定时序特性的协调配置能科学有效地提高主动配电网规划的经济性和环保性,协调发挥分布式电源和需求响应各自优势,适应低碳主动配电网的发展需求。     

基于遗传算法的电梯群控鲁棒优化模型

针对电梯群控调度过程中交通流不确定的问题,建立了鲁棒优化模型,利用遗传算法对所建模型进行求解.对于不确定线性优化问题,研究了不确定集的选择以及模型鲁棒对等式转化方法.仿真实验中,利用电梯群控虚拟仿真环境对鲁棒优化调度算法在不同交通流下进行了验证.以300人/15 min的混合交通流模式为例,鲁棒优化算法的平均候梯时间比静态分区算法降低12.77 s;平均乘梯时间比最小等待时间算法降低9.7 s;电梯启停次数比静态分区算法少8次.实验结果表明,鲁棒优化调度算法对不同交通模式具有更好的适应性,可以减小交通流不确定性的影响,提高电梯群控调度性能.     

含分布式储能的主动配电网鲁棒优化经济调度方法

为克服风电输出的不确定性,基于鲁棒优化中的worst-best理论,提出一种主动配电网的鲁棒优化经济调度模型.该模型采用拉丁超立方采样方法生成风电场景集表征风电预测的不确定性.在建模过程中,引入分布式储能的等效运维成本,同时以微型燃气轮机、分布式储能和主动配电网购电/售电调度成本最低为目标函数,采用基于随机变异的粒子群优化算法对模型进行求解,可得到极端场景下运行成本最小的调度方案.仿真结果验证了该模型及求解算法的有效性,得到的调度方案能在风电预测误差范围内满足系统所有约束条件,并给出经济性最优的调度方案.与确定性经济调度方案进行对比可知,本文所提出的调度方案具有更强的鲁棒性.     

计及分布式光伏有功削减的配电网全局电压综合优化策略

提出一种考虑有功削减的分布式光伏主动参与配电网长时间尺度电压优化控制策略。在光伏最大化输出有功的前提下利用光伏逆变器剩余容量完成各时段无功优化,若优化后仍有电压越限,则在静态无功优化结果的基础上优化削减光伏有功输出,释放更多无功容量用于电压优化调节,得到全网最佳电压分布。考虑到光伏和负荷出力的不确定性,利用复仿射方法建立各时段功率输出模型。采用Ybus潮流计算与线性递减权重粒子群相结合的算法对优化模型进行求解。选取IEEE33节点系统进行算例分析,算例结果验证了所提优化策略的有效性。     

计及不平衡电压机会约束的单相-三相光伏并网准入容量优化模型

单相住宅式光伏发电主要接入台区电网,单相光伏、电网及负荷的不对称都会引起显著的电网不平衡电压,影响电网和负荷正常工作。考虑单相、三相光伏和负荷的相关性和不确定性,研究三相系统中计及光伏-负荷相关性的随机抽样方法,然后以光伏发电并网准入容量最大为目标,构建三相电压不平衡的机会约束,并在电网功率平衡约束的基础上,建立考虑光伏-负荷相关性的并网准入容量的概率优化模型,再用蒙特卡洛模拟和免疫遗传算法对模型进行求解。通过某实际380 V台区电网的光伏发电准入容量分析验证方法的有效性。     

基于电气距离分区的配电网动态无功优化

为解决含分布式电源的配电网动态无功优化问题,考虑不同时刻日负荷以及分布式光伏、风电的出力水平不断变化,以节点电压是否越限为判断依据设计了2种优化方案。在多目标无功优化模型的基础上,若节点电压越限,通过节点之间的电气距离、联通情况以及区域直径对配电网进行快速分区处理,根据分区结果,调节电压越限区域内分布式电源的无功出力,利用改进差分进化算法进行局部无功优化,输出Pareto最优解;若节点电压不越限,对配电网整体进行无功优化求解,调节分布式电源的无功出力,获得Pareto最优解。通过算例分析验证了本文所提算法和优化方案的可行性。     

基于鲁棒优化的逆向物流网络设计研究

逆向物流的流量预测困难,加上各种成本的不确定,其稳定性难以保证。为研究其选址问题,建立了一个以总成本最小为目标的标准模型,并在标准模型基础上加入因无法满足的处理量而产生的惩罚成本。分析出其中可能的不确定参数,进行规范式处理,引用p-robust建立鲁棒优化模型。随机构建一个案例,考虑外界参数不确定,将标准模型和鲁棒优化后的模型分别使用粒子群算法进行求解,得出不同的选址结果,对比表明高度不确定下的鲁棒优化模型的选址决策具有较低的风险。分析各不确定参数对总成本波动的影响程度,得出逆向物流量对总成本波动影响最大,应加以重视。最后考虑网络结构不确定,给出一种在不同不确定等级下的选址方法。     

基于改进粒子群算法的配电网综合运行优化

在无功优化、分布式电源(DG)有功优化和网络重构协同的条件下,以有功网损最小为目标函数、多种电气限制和网络拓扑结构为约束条件建立了配电网综合运行优化模型;针对基本粒子群算法容易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提出一种改进的粒子群(IPSO)算法,并将其用于求解配电网综合运行优化模型.结果表明,所建配电网综合运行优化模型能够同时优化补偿电容器投切容量、有载调压变压器变比、DG出力和网络开关状态,从而获得配电网的最佳运行状态.同时,通过IEEE 33节点配电网算例的仿真结果验证了配电网综合运行优化模型的有效性和IPSO算法的高效性.     

带矩约束的二阶段分布式鲁棒优化

针对带有矩约束的两阶段分布式鲁棒优化问题,当随机变量的支撑集是多面体时,利用线性规划对偶、无穷维规划对偶、二次规划的Wolfe对偶等理论研究两阶段分布式鲁棒优化问题的等价可求解模型.在分布式鲁棒优化的决策变量服从线性决策和第二阶段中的右端项为随机变量两种不同的情形下,给出对应的两阶段分布式鲁棒优化均能等价转化为可用已有算法求解的二阶锥优化问题.     

火星探测转移轨道的鲁棒优化设计

以设计变量存在不确定的火星探测轨道设计模型为研究对象,采用最小最大鲁棒优化方法获得该模型的鲁棒优化解.在传统的最小最大方法的基础上,考虑了决策变量的扰动,提出了一种嵌套的差分演化算法.在该算法中,内层差分演化算法计算不确定域的最差目标函数值,外层差分演化算法获得全局的鲁棒优化解.通过试验对该方法的有效性进行了验证,结果表明:该方法适合于目标函数没有解析表达式、高度非线性的问题,实际工程问题中的不确定性不可忽略.     

计及电动汽车有序调度的社区微网能量管理

电动汽车的有序充放电对于社区微网的能量管理至关重要,本文以考虑可再生能源出力不确定性的社区微网为研究对象,为提高系统应对源侧波动的调节能力,将电动汽车有序充放电与需求响应相结合,以微网总运行成本最小为目标,构建了社区微网的分布式鲁棒优化调度模型。基于能量平衡及设备运行特性,建立了电动汽车及微网内相关设备的数学模型,采用分布式鲁棒优化对源侧不确定性进行处理;基于综合范数条件构建了可再生能源出力不确定集并采用C&CG算法求解模型得到具有鲁棒性的微网能量调度方案,算例分析表明所提方法使运行成本降低10.66%,电网交互成本降低13.9%,碳交易成本降低了6.39%。     

考虑重构和分布式电源无功特性的主动配电网多目标日前调度

主动配电网的优化调度方案是配电网经济运行的核心,本文提出一种考虑配电网拓扑重构和分布式电源无功特性的主动配电网日前调度方案,建立配电网经济运行成本最小和系统网络损耗最小的多目标优化模型.该方案在资源优化配置时,考虑拓扑结构的改变对资源调度结果的影响,并且充分利用分布式电源的无功特性,尤其是常被忽视的风机和光伏的无功支持能力.通过该优化调度方案可确定配电网一天内各时段分布式电源的最优有功和无功出力、可中断负荷的参与量以及对应的各时段最优拓扑结构.该优化模型为非线性优化问题,采用万有引力搜索算法进行求解,最后通过修改的PG&E－69节点系统进行仿真验证.     

基于OpenDSS的含光伏发电对配电网电压及网损的影响

光伏电源接入配电网后,改变了配电网的潮流分布,对配电网电压和网损产生了影响。在此基础上,分析了分布式光伏发电接入传统配电网后给配电网电压及网损带来的影响。结合IEEE37节点网络,在OpenDSS仿真软件中建立了仿真模型,定量分析了不同接入点和不同渗透率的分布式光伏对配电网电压及网损的影响。结果表明,合适的并网容量和接入位置对支撑节点电压和改善网损有一定积极作用。     

呼叫中心人力资源配置鲁棒规划模型

针对现实呼叫中心中顾客到达不确定的问题,建立了基于排队论的离散流体模型,解决了考虑鲁棒性呼叫中心的人力资源配置问题.通过区间数据来表示顾客到达的不确定集,利用可调整鲁棒优化方法的思想,分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型的关系.数值试验表明,使用可调整鲁棒参数的鲁棒优化方法减小了呼叫中心到达率不确定性给呼叫中心系统带来的影响;到达率越大,对应的最优的鲁棒参数越大,模型越保守.     

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。