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.     

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.     

主动配电网二阶段安全优化调度研究

为应对大规模新能源的接入,以IEEE 33节点配电网模型为基础,添加了可调度负荷和无功调压设备,基于二阶锥支路潮流模型,构建了主动配电网日前-日内调度模型。日前阶段以综合运行成本为优化目标,对配电网各设备未来24 h的出力情况进行调度。日内滚动优化调度阶段,则将储能设备、电动汽车以及电容器组的日前调度结果作为约束条件,以电压稳定性、网损和新能源利用率为优化目标。可调度负荷接入后,日前调度的新能源消纳率提高了4.41%,购电成本从472.03元降至446.90元。与日前调度结果相比,日内调度中新能源消纳率降低0.53%,各节点电压偏移最大值从0.060 0降至0.025 3。实验结果表明,提出的二阶段调度模型电压偏移较低,同时新能源利用率较高。     

基于改进狮群算法的主动配电网综合优化研究

在分布式电源大量并网的主动配电网环境下,实行优化策略是实现配电网经济与安全运行的重要保障,可控分布式电源的调度则是配电网优化的核心措施。结合分布式电源带来的影响,分析了配电网重构与无功优化所组成的综合优化交替迭代方法的不足,提出了综合网络重构、电容器补偿、分布式电源出力的实数编码方法,针对群智能算法中的狮群算法易陷入早熟收敛的特点,加入人工免疫机制中的浓度选择方法,结合形成改进狮群算法,在保证约束条件下实现主动配电网的综合优化目标,算例结果验证了所提方法的可行性与有效性。     

基于改进DPSO的含风力发电的配电网无功优化规划

研究了风力发电系统并网后配电网无功优化问题,将年负荷持续曲线处理为五种负荷运行方式,考虑风电机组输出功率的波动性,以年电能损失费用与无功补偿设备的投资费用之和最小为目标函数,以功率平衡、过补偿约束、电压合格、馈线电流约束为约束条件,应用改进的离散粒子群算法(PSO-GA)优化并联电容器组的安装位置和容量。仿真结果证明了该优化策略的有效性及经济性。     

基于随机矩阵理论和改进粒子群优化-深度置信网络的无功优化

配电网无功优化是使电网能安全稳定运行的重要问题,本文将深度学习应用于配电网无功优化上,提出基于改进的粒子群优化 (Particle swarm optimization, PSO)深度置信网络（Deep Belief Networks,DBN）模型的配电网无功优化方法。首先,利用随机矩阵理论将配电网运行过程中产生的环境以及电气数据构造五种随机矩阵,每种矩阵构建8种特征指标,共提取40种特征指标;其次,以随机矩阵理论所提取的各特征指标为输入,以变压器分接头档位和节点的无功补偿容量作为输出,利用改进的PSO优化DBN网络的初始权重,建立PSO-DBN模型,学习各特征指标输入与变压器分接头档位以及节点无功补偿这两种控制策略之间的关系,得出相应的无功优化策略。最后,以改进的IEEE33节点系统作为算例仿真对象,验证了所提方法可降低网损和减少电压波动。     

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.     

基于时段解耦的含特殊负荷的配电网动态无功优化

针对特殊负荷的扩大化趋势导致配电网中潮流分布不确定、电压波动范围增大、无功电压调控困难的问题,提出一种含特殊负荷的配电网动态无功优化方法.基于随机潮流计算对含特殊负荷的配电网潮流不确定性进行描述;针对离散控制设备动作次数约束造成动态无功优化问题的时空强耦合性,提出一种时段解耦策略来实现原问题的解耦并将其转化为逐时段连续优化决策;基于电压概率分布信息及设备调节能力分别设计了电压质量和设备动作罚函数,优化目标充分计及网损、电压概率分布以及设备调节能力的共同作用,根据优化进程中的控制变量及状态变量信息实现配电网无功电压的趋优控制.最终,以IEEE33节点配电网进行实例分析,验证了文中所提方法的有效性.     

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.     

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。     

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.     

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.     

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。     

配电网无功补偿的技术及其优化模型

配电网无功功率补偿是改善电压质量和降损节能的有效手段,随着无功补偿技术的发展,出现了各种不同形式的补偿及其效率分析模型。本文在分析了配电网无功补偿技术研究进展基础上,提出了配电网无功优化的原则,以此原则,研究并提出了一种基于遗传算法的优化模型,这对于提高配电网无功补偿技术的应用具有重要的理论参考价值。     

基于知识图谱的主动配电网电压控制策略

随着新能源大规模接入以及负荷的随机波动性,对配电网的电能质量提出了更高的挑战及要求。主动配电网控制无功调压设备抑制电压波动通常转化为混合整数规划问题,难以做到实时控制且需频繁进行复杂计算。本文从历史数据中提取源荷状态,生成基于二阶锥最优潮流模型的电压控制策略,构建以调压装置状态、系统数据与控制策略为核心实体的配电网电压控制知识图谱;在实时电压控制时,基于控制策略子图匹配及数据检索算法,以当前网络状态匹配知识图谱中相似状态,进行安全校验和优化求解,并更新知识图谱中的状态策略。同时,在无功设备调节过程中增加人机交互环节,对于时间尺度、电压及设备动作及关键点电压实现精准控制。基于改进IEEE系统算例的仿真结果表明,所提出的基于电压控制策略知识图谱的检索方法及交互策略能够有效提升配电网无功电压控制策略生成效率,并具有不同场景适用性。     

基于互利共生和优胜劣汰的改进磷虾群算法

针对解决标准磷虾群算法在求解高维复杂优化问题时无法跳出局部最优,求解精度低的缺点,提出了一种基于互利共生和优胜劣汰的改进磷虾群算法。该算法首先对磷虾群(KH)算法采用互利共生策略,增强粒子间的信息交流,有效提高了信息传递效率,提高了磷虾个体的生存能力;并借优胜劣汰的进化机制提升了种群个体的质量,以此跳出局部最优寻找最优解。最后通过10个标准测试函数的对比实验,表明了该算法在全局搜索能力和求解精度上与其他2种算法相比都有着显著优势。     

配电网无功偿的技术及其优化模型

配电网无功功率补偿是改善电压质量和降损节能的有效手段,随着无功补偿技术的发展,出现了各种不同形式的补偿及其效率分析模型.本文在分析了配电网无功补偻技术研究进辰基础上,提出了配电网无功优化的原则,以此原则,研究并提出了一种基于遗传算法的优化模型,这对于提高配电网无功补偿技术的应用具有重要的理论参考价值.     

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.     

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。