基于混沌并行差分进化算法的含风电配电网无功优化

将风电机组接入配电网,其出力的间歇性、随机性使得传统无功优化模型不再适用。为此,采用场景分析法对双馈异步发电机（doubly fed induction generator,DFIG）的出力情况进行探讨,建立了含DFIG的配电网无功优化场景模型。考虑DFIG的灵活无功调节能力,建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用带反馈的混沌并行差分进化算法（chaotic parallel differential evolution algorithm with feedback,CPDEF）求解含DFIG的配电网无功优化问题。通过IEEE 33节点系统对所提出的无功优化模型进行仿真计算,结果表明系统网损得以明显降低,电压水平明显改善,并证明了所提方法的可行性和有效性。     

电力市场环境下含风电机组的配电网无功优化

电力市场环境下,合理考虑无功成本,有利于配电网无功功率资源的最优利用。本文从降低含网损、设备损耗和无功成本在内的综合成本的角度出发,研究含双馈感应风力发电机DFIG(doubly-fed induction generator)的配电网无功优化调度方法。首先,通过研究DFIG功率特性,对DFIG输出功率进行区域划分,建立无功分区计价模型;其次,分析了风速波动对DFIG无功最大出力影响,基于平均风速预测曲线,给出改良风速计算方法;最后以改进IEEE 14节点系统为算例,采用改进遗传算法优化求解。仿真计算结果表明,本文所提无功优化模型和方法具有合理性。     

基于量子混合蛙跳算法的含分布式电源配电网无功优化

将分布式电源(DG)的无功调节能力与传统的电压调节手段相结合,研究了含DG的配电网无功优化问题。建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的配电网模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用量子混合蛙跳算法求解含DG的配电网无功优化问题。最后,通过IEEE 33节点系统进行仿真计算,表明在配电网接入DG的基础上进行无功优化能较大程度地改善系统电压水平和降低系统网损,并且证明了所提算法的快速性和有效性。     

多场景下含风电机组的配电网无功优化的研究

研究了多场景下含风电机组的配电网无功优化问题。利用概率统计的思想解决了风电机组有功输出的不确定性问题,根据转子侧最大电流限制条件确立了风电机组无功输出范围。结合传统的电容器无功补偿方法,将风电机组作为连续可调无功源参与到配电网的无功优化。建立了以系统网损最小和节点电压越限惩罚为目标的无功优化模型。算例表明不同场景下的风电机组参与配电网无功优化可有效地降低系统的网损,提高各节点电压,同时,增强配电系统受风速影响的适应性。     

考虑主动管理措施的配电网无功补偿双层优化配置

为了适应未来大量分布式电源(DG)并网及自动化水平显著提高的主动配电网发展,在规划阶段应该考虑主动管理措施,优化系统运行方式。同时,现有的无功补偿规划研究忽略了DG及负荷的不确定性。为此,计及间歇性DG及负荷的不确定性,提出主动配电网无功补偿双层优化配置模型。上层规划以无功补偿电容器的投资成本、网络损耗费用综合最优为目标函数,下层规划在此基础上考虑调节无功补偿容量及调节有载变压器抽头两种主动管理措施,对每个场景进行优化。采用K-均值聚类法对场景进行缩减,结合和声搜索算法和粒子群算法联合求解模型。通过IEEE33节点算例进行仿真计算,验证所提模型和方法的正确性。     

结合STATCOM的多场景下主动配电网无功优化研究

将电容器组和STATCOM结合,对含风电机组的主动配电网进行无功优化方案研究。采用STATCOM在风电机组的接入点进行补偿,在其他脆弱的节点上采用电容器组补偿,很好的解决了优化效率和优化成本的权衡问题。将异步风机接入33节点配电网,并将其有功出力细分为六种场景,利用改进粒子群算法对每个场景下的配电网进行了无功优化,得到了不同场景下的多种非劣解方案,在场景概率的基础上对优化方案进行选择。通过算例分析证明了两种补偿方式相结合在风力发电机出力随机波动下,能够提高主动配电网运行的安全性和经济性。     

计及分布式电源的配电网无功潮流优化研究

随着分布式电源大力发展,为提高电压质量和减小系统网损,对含分布式电源的配电网无功潮流优化意义重大.本文介绍了各种分布式电源在配网中的相关模型,对含DG(distributed generation)的配电网模型进行适当的分析,提出含DG的配网无功补偿方式,并给出了分布式电源并网后配电网无功潮流计算方法,最后应用标准的I...     

含风光储联合发电系统的主动配电网无功优化

为了提高风、光能的利用率及降低其出力波动性对配电网的冲击,利用风力与太阳能时间与空间上的互补性及储能装置对功率的平抑作用建立含风光储联合发电系统的主动配电网模型,以无功补偿装置作为优化变量对主动配电网进行多时段动态无功优化,以电压偏差及网络损耗最小为多目标建立优化模型,利用凸松弛技术将优化模型转换为具有凸可行域的二阶锥规划(SOCP)模型。在IEEE33节点配电系统上进行仿真,对含不同类型的分布式电源发电方式的配电网进行无功优化,对比分析其对主动配电网调压降损的作用,并且对风光储联合发电系统的优化策略进行分析,最后验证了二阶锥规划松弛技术的精确性及可靠性。     

计及电压稳定指标的含DG配电网无功优化

将分布式电源(DG)的无功调节能力与传统的电压调节手段相结合,研究了含DG的配电网无功优化问题。建立以降低系统网损、抑制电压波动和电压稳定指标为综合目标的配电网多目标无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用模糊层次分析法确定各指标的权重系数,并基于量子混合蛙跳算法求解含DG的配电网无功优化问题。最后,通过IEEE 33节点系统进行仿真计算,结果表明在配电网接入DG的基础上进行无功优化能较大程度地改善系统电压水平和降低系统网损,并且证明了所提算法的可行性和有效性。     

基于运行层面相关性场景的含风机配电网多目标无功优化

针对含间歇性分布式电源(distribution generation,DG)配电网的无功优化问题,研究了基于运行层面相关性场景的配电网多目标无功优化模型及决策方法。从运行层面对风速和负荷进行了不确定性建模,构建了运行层面的相关性场景;以静态电压稳定性最好、网损期望最小和电压偏移期望最少为目标函数,建立了含间歇性DG配电网的多目标无功优化模型,并提出了基于优先级的多目标决策方法进行最优非支配解的选取。算例验证了所提方法的有效性,结果表明:基于运行层面的相关性场景构建方法可提高配电网的无功优化性能,基于优先级的多目标决策方法可根据系统实际运行状态动态调整目标偏好,从而保证系统运行稳定、经济及优质供电。     

海上风机综合检修优化策略

风机的维护策略与备件配置是海上风电场维护优化的两个重要内容。文章针对海上风机维护策略和备件联合优化的问题,提出了一种兼顾部件离线维护与循环使用的齿轮箱综合检修优化策略。在此策略的基础上,结合风电机组部件的状态劣化过程与海上维护的可及性约束,建立以运维变量和备件变量为决策变量,以单位时间单位设备平均费用率最小为目标的优化模型,并采用遗传算法和蒙特卡罗仿真相结合的方法对该优化问题进行求解。算例结果表明：该综合策略有效的提高部件可用率,降低运维成本,验证了综合检修优化策略的有效性。     

改进粒子群算法在无功优化中的应用

建立了无功优化的数学模型,针对粒子群算法易陷入局部最优解、收敛精度差的缺点,将改进粒子群优化算法应用到电力系统无功优化中。对粒子群的速度公式进行了改进,并在算法中引入反正切惯性权重和阈值来增强搜索全局最优解的能力。通过对IEEE30节点的算例仿真,证明改进后的粒子群算法在电力系统无功优化问题上具有一定的可行性。与PSO的结果对比表明该算法在一定程度上提高了计算的精度。     

三相短路和单相短路限流措施两步优化法

随着现代电力系统输电容量的不断增加,电力系统短路电流过大的问题变得越来越严重。不仅仅是三相短路电流(TSCC),单相短路电流(SSCC)也是不断增大。文中提出了一种限制TSCC和SSCC的两步优化方法,分析了各种限制措施的特点。TSCC的限制措施同时可以限制SSCC,但是SSCC的限制措施却对TSCC没有影响。首先在考虑成本和网络紧密度的情况下使用自适应混合PSO算法对TSCC限制措施的配置进行优化。这一步后,应消除过大的TSCC。基于求取的TSCC最佳配置方案,继续对SSCC进行优化,以最小成本为目标使用混合整数规划,得到SSCC限制措施的最佳配置。这是一种两步短路限流优化方法。鉴于TSCC限制措施对SSCC的限制作用和混合整数规划的高计算速度,在很多实际情况下,SSCC的优化可能会被忽略,从而使得优化速度更快,因此更适合于在线应用。以两个实际区域电力系统为例,验证了所提两步优化方法的有效性。     

基于免疫离散粒子群算法的主动配电网PMU测量位置优化

主动配电网的状态估计是配电管理系统必不可少的组成要素,其估计结果的准确性受量测位置的影响较大。为了提高系统状态估计的精度,优化实时数据库,本文结合一种基于并行置信传播算法的状态估计方法,建立了以主动配电网状态估计误差最小为目标的PMU量测位置优化模型,同时提出了利用优化粒子初始位置的改进免疫离散粒子群算法进行模型求解。最后通过算例仿真,得到了量测装置的优化配置方案,且在该方案下,状态估计的精度明显提高。     

考虑EV负荷的微电网多主体联合容量优化配置方法

随着可再生能源(renewable energy,RE)、智能电网、电力运输等环保技术的快速发展,未来的发电和供电展现出新特点。现代电力系统的能耗特性设计要求更灵活,更易于控制,因此促进了灵活可控的分布式电源快速发展。本文介绍了一种包含太阳能光伏(solar photovoltaic,PV),风力涡轮机(wind turbines,WT),柴油发电机(diesel generators,DG)和电池储能系统(battery energy storage system,BESS)的典型独立微电网(microgrid,MG)的联合容量优化方法。MG提供住宅社区负荷,包括典型的住宅负荷和电动汽车(electric vehicles,EV)充电负荷。建立PV、WT、柴油发电系统、BESS和EV充电负荷的实际数学模型以改进容量优化方法,其涉及与可再生电源、柴油发电系统、BESS和EV负荷相关的各种实际约束。研究目标包括：1) 最小化成本;2) 减少温室气体排放;3) 减少弃能。此研究可以为微电网容量优化配置提供有力支撑。     

并网逆变器LCL滤波器的参数优化设计

LCL型滤波器因具有更优的高频谐波衰减性和滤波效果被广泛应用于并网逆变器中,但其参数设计较为复杂。提出了一种新的LCL型滤波器参数优化设计方案,建立以纹波电流最小化、谐波衰减最大化和功率损耗最小化的多个目标优化设计模型。运用熵值权重法转换为单目标优化模型并利用遗传算法对优化模型求解。在MATLAB/Simulink中搭建基于LCL滤波器的并网逆变器仿真模型,验证了该优化方案的适用性。与现有方法相比,文中的优化方法在保证滤波效果的前提下,具有更好的谐波衰减性能,抑制纹波的能力及更小的功率损耗。     

基于备用市场的多级别备用决策优化

随新能源电源大规模接入,大量不确定出力迫使系统的备用容量增加。传统配置固定比例的旋转级备用容量不适应新能源高渗透率情况,长期维持大规模旋转备用也不符合发展可再生能源理念。本文考虑发电侧和需求侧非旋转级备用资源的经济和技术特性,建立了市场环境下多级别备用的数学模型,提出考虑多级备用的混合优化方法：通过将多级别备用优化解耦为预防备用和紧急控制进行分别优化,根据响应时滞特性统一协调完成求解;针对现有多级优化和单级别优化方法运算效率低的弊端,分别提出萤火虫改进算法和基于备用价值评估的区间迭代方法,相比现有方法提升了计算精度和运算效率,更贴合备用市场实时性计算的需要,并通过算例验证了本文方法的优越性。     

基于改进鲸鱼算法的微网复合储能系统容量优化配置

针对微电网中分布式电源存在的随机性与间歇性等特征,提出了一种微网复合储能容量优化配置的方法,以保证微电网经济可靠运行。该方法以复合储能系统全寿命周期成本最低、平滑可再生能源功率波动效果最好以及微网联络线利用率最高为目标,建立复合储能容量优化配置模型。在此模型的基础上,采用本文改进的差分进化鲸鱼算法求解得到复合储能系统容量最优配置。最后,通过算例将本文算法结果与基本的鲸鱼算法、粒子群算法进行对比,验证了差分进化鲸鱼算法可以更合理地配置复合储能容量,使风光功率波动得到更有效的平抑,同时微网联络线利用率也得到了提高,实现了资源的合理利用。     

基于改进多目标灰狼算法的冷热电联供型微电网运行优化

针对冷热电联供型微电网运行调度的优化问题,为实现节能减排的目标,以微电网运行费用和环境污染成本为优化目标,建立了包含风机、微型燃气轮机、余热锅炉、溴化锂吸收式制冷机等微源的微电网优化模型。模型的优化求解使用改进的多目标灰狼优化算法,得到多目标问题的Pareto最优解集,并针对微电网优化问题约束条件较多,算法前期探索能力不足的问题,对算法进行改进。仿真结果表明,改进算法的求解速度和全局搜索性能优于原始算法,文中方法可以为冷热电联供型微电网优化调度提供建议,实现根据用户需求的微电网灵活调动,达到减少运行费用和污染气体排放的效果。     

考虑电动汽车空间分配的多目标配电网重构优化

电动汽车充电过程在空间呈现的无序性会对配电网重构带来影响。在电动汽车用户倾向于选择距离最近、充电时间最少的充电站进行充电这一基础上,提出一种考虑电动汽车空间分配的配电网重构优化模型。以网络损耗和电压偏移水平为指标建立多目标优化函数,引入电动汽车效用度这一约束条件,对网络开关状态和电动汽车充电负荷空间分配方案同时优化。通过模糊C均值聚类对系统中电动汽车按照空间分布指标进行聚类,将空间分布位置相似的电动汽车聚为一类以降低问题模型维度。然后采用改进遗传算法对模型进行求解以获得综合优化方案。仿真结果表明,聚类能够显著降低计算难度,提高算法收敛速度;在优化模型的引导下,电网在保证自身运行经济性和可靠性的基础上,降低了电动汽车的充电时间和路程,证明了模型和方法的有效性。