遗传狮群算法的分布式电源定容选址

近年来接入配电网的分布式电源容量越来越大,但不合理的分布式电源定容选址方案不利于配电网的优化运行,故针对分布式电源定容选址问题,分析了分布式电源对配电网线路损耗、节点电压和快速电压稳定裕度指数的影响,并建立了相关的目标函数,同时为加强狮群算法跳出局部最优解的能力将遗传算法的交叉、变异环节引入到狮群算法中,最后在标准的IEEE 33节点配电网络的基础上,对所提方法进行验证,结果表明所得的分布式电源定容选址方案能够有效地降低网络线路损耗,提高节点电压和加强配电网的稳定运行,同时表明遗传狮群算法优化算法比原算法有更强的跳出局部最优解的能力,收敛速度也较快。     

基于模拟退火粒子群算法的含DG配电网重构研究

含分布式电源的配电网重构是配网优化的重要课题．二进制粒子群算法（BPSO）是解决优化问题的重要算法,首先根据配电网重构的拓扑约束条件,将轮盘赌操作引入到BPSO中,改进了BPSO算法中粒子位置状态更新策略．接着将模拟退火算法中的动态变异机制引入到改进的BP—So中,解决了BPSO容易陷入局部最优的缺点,最终能够快速有效地达到网路损耗最小的目的．选取IEEE69节点系统进行算例仿真,并与现有研究成果进行对比,结果表明该算法在继承了粒子群优化算法简单容易实现的特点同时,使其具有了摆脱局部极值点的能力,能够优化最优解,提高算法的收敛速度,适合解决含分布式电源的配电网重构问题．     

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.     

计及需求响应的主动配电网日前优化调度

主动配电网通过主动调度可调度资源达到配网的经济、安全、可靠、高效的运行;随着分布式电源在主动配网中渗透率越来越高,将需求侧资源纳入主动配网的调度中可以提高主动配电网消纳分布式电源的能力以及增加系统的经济性、安全性。由于用户负荷不止受电价影响,需求响应后的负荷存在不确定性,同时风光的出力也存在随机性的特点,在计及了源荷不确定性下,建立了基于机会约束规划的主动配电网优化调度模型,通过嵌入蒙特卡罗的粒子群算法求解,算例分析结果表明了所提模型的有效性。     

主动配电网源荷协同优化控制策略研究

针对主动配电网中间歇性可再生能源(光伏和风电)和具有与配电网管理系统互动的主动需求负荷的协同运行问题,提出了基于自适应扩散算法的源荷分布式协同优化控制策略。该策略应用自适应扩散算法构造自适应邻接矩阵和融合矩阵,作为加权因子对节点状态值进行迭代更新,获得全局一致边际成本信息,实现分布式电源功率等边际成本控制。以IEEE-14节点配电系统为例进行仿真分析控制系统的动态性能,结果表明,采用所提策略进行主动配电网有功功率的优化调度,能够实现源荷间的协同运行,并与一致性算法和PSO算法的计算结果进行比较,验证了所提方法的有效性和优越性。     

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.     

计及可控能效负荷的城市电网综合降损措施

由于分布式电源及可控能效负荷在城市配电网中的应用比例上升,传统降损方法已经不能满足要求。为此,该文充分考虑了分布式电源对配网网损的影响,在网络重构和无功补偿传统降损方法的基础上,重点计及可控能效负荷优化在配网降损中的作用,并加入变压器经济运行因素,构建了综合降损措施的数学模型。在求解模型时,将遗传算法融入到和声搜索算法中,有效优化了算法的收敛速度和求解能力。结合某城市10 kV配电网的实际运行情况,验证了该文提出的综合降损措施的优越性。结果表明,该文能效负荷管理技术可明显降低配电网的损耗。     

基于改进磷虾群算法的主动配电网无功优化

随着分布式电源的不断发展,配电网中负荷也呈现多样化的趋势,传统的配电网的无功调控策略和算法已经不能满足现代配电网无功补偿的需求,为此,提出一种基于改进磷虾群算法的主动配电网动态无功优化策略。首先将无功优化过程分为日前调控与日内动态补偿两部分,日前考虑离散型无功补偿设备的无功补偿能力,日内充分考虑风光出力及其他连续调节设备对系统进行补偿,构建基于主动配电网的日前-日内多时间尺度动态无功优化模型。其次提出一种基于余弦控制因子和柯西因子的改进磷虾群算法对该模型进行求解。最后通过修正的IEEE33节点系统的实验,验证了该策略的可行性和有效性,在保证主动配电网平稳运行的同时,实现经济效益最大化。     

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。     

改进蜘蛛群优化算法的分布式电源优化配置

针对分布式电源定容选址问题,提出了一种改进蜘蛛群优化算法,并将遗传算法中的变异环节引入蜘蛛群算法中,加强了算法的全局搜索能力,并对分布式电源定容选址过程中的约束问题提出了一种自适应罚函数,避免了罚函数设置不恰当导致算法前期搜索时罚函数达不到惩罚作用或后期影响算法的边界搜索等问题的出现,最后在考虑电源出力的时序性的条件下用IEEE 33节点配电网络进行验证上述所提方法,其结果表明所得分布式电源定容选址方案有效的改善了配电网的线路损耗、节点电压和快速电压稳定指数,同时表明的搜索算法和罚函数的有效性。     

基于多目标粒子群算法的分布式电源优化配置研究

大量分布式电源的接入会造成电网电压提升、 网络损耗增加等影响,因此,对分布式电源进行科学合理的优化配置,对配电网经济、安全和稳定地运行具有深远意义.针对分布式电源优化配置问题,建立了以分布式电源投资运行总成本最小、配电网总有功网损最小和节点电压偏差最小为目标函数的优化配置模型,并将自适应权重更新策略的粒子群算法应用于所...     

含分布式电源的配电网网损组合优化

网络重构与无功补偿是配电网减小网络损耗、提高电压质量的主要手段,但二者皆受负荷时序性的影响,且随着波动性分布式电源的接入,其影响更大。针对含有出力波动分布式电源的配电网,考虑分布式电源出力以及用电负荷的随机性,基于分布式电源出力以及负荷的短期预测数据,以网络损耗最小为目标函数,给出未来24 h的最优网络重构与无功补偿方案,且以两日不同优化方案的目标函数差值作为方案是否执行的判定指标。提出了一种网络重构与无功补偿相统一的编码方法,利用和声算法进行求解。通过IEEE 33节点为算例的仿真,结果表明该优化方法能够明显降低网损并改善电压质量,证明了本模型和算法的有效性。     

分布式配电网系统无功优化补偿优化策略措施探讨

本文在分析了分布式电源并网发展趋势后,对含分布式电源配电网无功优化控制策略进行了详细分析研究,尤其探讨配电网无功优化的综合目标控制函数。最后研究了含分布式电源配电网SVC无功优化控制策略所带来的补偿效果,结果表明,在含分布式电源配电网系统中加入SVC无功补偿装置后,配电网系统网损大大降低,全网电压得到有效提高,所采取的SVC无功优化控制策略能够确保配电网稳定经济的调度运行。     

基于最小生成树的含分布式电源的配电网重构算法

考虑到分布式电源对配电网重构的影响,将以最小生成树为搜索策略的粒子群算法与改进萤火虫算法相结合,以有功网损和负荷均衡指数最小为目标函数,建立有效实用的配电网重构模型,避免了不可行解的产生,并且有效平衡了全局搜索和局部收敛的过程.算例仿真结果验证了所提算法的有效性和可行性.     

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.     

计及多主体效益的增量配电网优化规划方法

在社会资本注入增量配电网规划建设的背景下,均衡不同利益主体在增量配电网中的关系,选取最优规划方案,以保证安全可靠优质的供电是亟需解决的问题.针对增量配电网中并入分布式电源后的优化规划问题,提出计及多主体效益的增量配电网优化规划方法,实现多市场主体的协调优化.首先,分别构建了分布式电源运营商、配电网投资公司以及电力用户各...     

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.     

基于改进哈里斯鹰优化算法的配电网动态重构

针对风光荷不确定性的配电网重构问题,建立分布式电源和负荷出力模型,以系统运行成本和电压偏移构建多目标函数。提出一种改进粒子群算法融合K-means(improved particle swarm optimization and K-means, IPSO-Kmeans)聚类算法来划分典型日负荷曲线,将改进哈里斯鹰优化(improved Harris hawk optimization, IHHO)算法应用于配电网重构,进行寻优计算。为了改善哈里斯鹰优化(Harris hawk optimization, HHO)算法种群分布不均、无法完整搜索到最优解空间范围、易于陷入局部收敛等问题,引入佳点集生成种群初始化,提高种群搜索空间的均匀性。将麻雀搜索算法中的探索者位置更新公式与哈里斯鹰优化算法探索阶段的位置更新公式结合,以提高算法的全局搜索能力。利用柯西-高斯变异扰动策略跳出局部最优解。最后在IEEE33节点配网系统仿真,结果表明所提方法的有效性。