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.     

含双馈异步风电机组的配电网无功优化

针对双馈异步风电机组的出力具有随机性这一特点,采用场景分析法对其出力进行分析,使其更有代表性;在此基础上,建立了以电压偏差最小和有功功率损耗最小的多目标无功优化模型;针对粒子群算法存在易早熟的问题,提出了一种自适应混沌粒子群算法(ACPSO),并将其作为无功优化的算法;利用该算法对含双馈异步风电机组的IEEE33系统进行无功优化计算,并将优化后的结果与其它文献提出的算法相比较,验证了所提算法的有效性。     

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。     

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。     

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.     

基于电压稳定度的分布式储能选址定容规划

本文针对配网中引入高比例风电、光伏等新能源引起的电压波动问题,提出基于电压稳定度的优先选址和改进粒子群算法的储能系统选址规划。首先以电压稳定度为指标,选出配网中部分相对稳定性较弱的节点,进行优先选址;然后以系统日有功损耗最小为目标,由改进的粒子群算法对储能系统的容量优化配置问题进行求解。最后对改进的33节点配电网系统进行仿真,验证该方法在储能选址定容工作中的有效性和可行性,为含高比例新能源的配网进行储能电站选址定容问题提供参考。     

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。     

基于禁忌搜索算法的含风电机组的配电网无功优化研究

随着分布式电源的快速发展,含分布式电源的配电网无功优化对电能质量的提高以及网络损耗的降低有重要意义。研究基于风速的随机变化特点和概率思想的场景决策法,构建了以电压不越线为约束条件,网络损耗最小为目标函数的含风电机组的配电网无功优化数学模型。采用一种自适应长度的集中性和多样性的禁忌搜索算法,对含风电机组的配电网进行无功优化。应用美国PG&E69节点算例进行计算分析,与简单禁忌搜索算法进行对比,验证了该算法的可行性和优越性。本研究结果对含风电机组的配电系统的实际优化运行具有一定的参考价值。     

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.     

适应多元源荷接入的配电网两阶段灵活性提升优化方法

配电网灵活性提升优化过程中易受不均匀电压、强磁场、电流效应等问题的干扰，灵活性提升效果不明显。为了解决上述问题，提出适应多元源荷接入的配电网两阶段灵活性提升优化方法。该方法首先采用瞬时功率平衡算法保证配电网达到三相平衡状态，其次通过无功出力与有功损耗的输出特点实现配电网的无功规划，有效地提高配电网运行质量，降低网损。最后采用多元源荷接入的两阶段提升优化法提升配电网的灵活性，第一阶段基于灵活性三指标与多源源荷供给特性构建灵活性提升优化模型，第二阶段考虑配电网灵活性指标的概率平衡性，并采用线性转换算法对模型求解，完成配电网灵活性提升优化。试验结果表明，所提方法的网损率小，净负荷波动曲线小，计算时间短，配电网分布式电源接入的灵活适应性强。可见通过灵活性优化调度，可以有效提升含分布式电源配电网的灵活性，提高配电网接纳分布式电源的能力。     

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。     

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。     

基于改进共享小生境遗传算法的配电网无功规划

为了减少配网损耗和保证配网电压质量,解决应用传统适应值共享小生境遗传算法进行无功规划时,由于小生境半径设定值的不同会导致全局寻优能力不稳定、寻优结果波动性较大的问题,将改进共享小生境遗传算法应用于配电网无功规划.首先建立了以净收益现值为目标函数的数学模型,该模型更直观地反映了补偿方案的降损节能收益能力;然后采用基于自适应调整小生境半径的改进共享小生境遗传算法进行配电网无功规划,该算法具有良好的全局寻优能力和解的稳定性;最后采用面向对象的Visual 2005C#高级语言开发编制了配电网无功规划计算程序,算例结果表明了该算法的有效性和实用性.     

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。     

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。