分布式电源在配电网络中优化选址与定容的研究

合理地对分布式电源（DG）进行选址和定容对于实现配电网网损最小是至关重要的。通过对网络中不同位置的负荷节点对网损的敏感度分析来进行配电网中DG规划,敏感度较高的负荷节点引起的网损较大,通过在该节点安装DG对该节点的等效负荷予以调整,最后得到网损最小的DG接入方案。对实际算例进行仿真计算并与采用改进粒子群算法的优化结果进行比较,验证了算法的正确性和有效性,为进一步开展分布式电源规划拓展了思路。     

基于改进粒子群算法的含DG配电网无功优化

含分布式电源(DG)配电网的无功优化是一个复杂的非线性优化问题,文中采用改进的粒子群算法(PSO)对配电网进行无功优化计算,建立以系统网损和电压平均偏离最小为目标函数,节点电压和电容器投切容量为约束条件的优化模型。在PSO中引入位置方差防止PSO陷入局部最优解,根据种群中粒子的适应度值对粒子进行变异处理,在保证算法收敛速度的基础上,改善算法性能。以含分布式电源的IEEE14节点配电系统为例进行无功优化分析,结果表明DG能增强电网运行的稳定性,所提算法具有较好的优化性能。     

基于改进PSO 的含DG 配电网无功优化研究∗

分布式电源(DistributedGeneration,DG)在并入配电网后,可以有效支撑电压,并且增加配电网运行灵活 性,但也会导致配电网系统网损增加、电压波动等问题.提出对含多个DG配电网进行无功优化的方法.该方法的目 标是降低系统有功网损和减小电压偏移,建立一种含DG 配电网的无功优化数学模型,改善标准PSO 算法中粒子种 群易陷入局部最优而难以解得全局最优的情况.以IEEE３３节点标准算例进行仿真验证,结果表明所提改进算法可以 有效减小有功损耗并提高电压质量.     

基于混合算法的含分布式电源配电网重构研究

随着新能源技术在配电网领域的发展,分布式电源（distributed generation,DG）接入配电网的研究成为热门。与传统配电网相比,含DG的配电网会出现弱环网和非PQ节点,而传统潮流计算方法只能解决PQ节点和辐射状网络。为解决配电网接入DG后重构的问题,采用叠加定理解决开关倒换过程中产生的弱环网,同时改进前推回代潮流计算方法,使得接入DG的节点可以正常参与潮流计算。同时结合纵横交叉算法（crisscross optimization,CSO）和粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）的优势,提出混合算法（crisscross particle swarm optimization, CPSO）优化含分布式电源的配电网重构问题。仿真部分是以典型的IEEE 33节点配电网为例,在考虑DG接入方式为PI节点、PV节点和PQ（V）节点的情况下进行仿真,结果证明了配电网合理的接入DG后,可以起到降低网损和提高电压质量的作用。     

考虑分布式电源最佳接入位置的最大准入容量研究

分布式电源(DG)接入配电网后对节点电压、潮流分布、网损等方面带来的影响与DG的接入位置及容量密切相关。以网损最小为目标函数,针对网络中不同位置的负荷节点对网损的敏感度分析来确定DG的最佳接入位置,进一步以根节点向配电网输出的有功功率最小为目标函数,将电压不越限、网损最小作为约束条件建立了计算DG最大准入容量的数学模型,并采用改进遗传算法(IGA)进行求解。实际算例的仿真结果表明了该算法可以为快速确定DG的最佳接入位置和最大准入容量提供参考决策。     

基于光学优化算法的分布式电源选址与定容

分布式电源(DG)接入电网后使配电网的结构更加复杂,潮流大小与方向发生改变后对配电网带来一定影响。为解决此问题,文章以电力系统经济性为目的,首次提出采用光学优化算法(OIO),在符合电力系统供电环境下,以有功网损和节点电压为目标函数建立优化模型。该算法是以光学原理为基础而改进的新型算法。通过IEEE-33标准节点实验仿真,将实验结果与标准粒子群算法(PSO)的运算结果比较。算例结果表明,光学优化算法与传统算法相比提高了分布式电源选址与定容寻优效率,提升电压稳定性,降低DG并网时产生的网络损耗。     

基于分布式光伏的配电网无功优化

本文提出一种含光伏电源的配电网多目标无功优化模型,为解决分布式电源接入配电网引起的电压偏差、有功网损增加等问题,本文建立了无功优化模型,基于传统的粒子群算法,提出一种改进的粒子群算法,最后,在IEEE33节点配电系统中进行算例仿真分析,仿真结果验证所提方法的有效性。     

分布式发电机在配电网中的优化配置

分布式发电机接入配电网后会对网损产生重要影响,其影响与分布式发电(Distributed Generation, DG)的安装位置和注入容量密切相关.提出一种在网损最小优化条件下配置DG的简化估算方法,基于放射状单回路的配电网结构,均匀分布的负荷模型,推导出了单电源DG接入配网的网损解析表达式和优化配置计算公式,并将该算法推广到多台DG接入的情况.通过仿真算例与基因算法的配置结果进行比较,配置结果基本吻合,验证了该算法的有效性;同时,该算法的应用简单方便,对电网规划具有较强的实用性.研究表明,单电源DG的安装位置和注入容量在网损最优约束条件下,有明确的理论依据.     

基于量子粒子群算法的分布式电源优化规划

针对配电网中分布式电源(distributed generation,DG)的选址和定容问题,在研究标准粒子群优化算法的基础上建立有功网损和DG运行费用最小的目标函数。考虑运行中的约束条件,利用旋转门更新的量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization,QPSO)分析DG接入位置、容量不确定的情况下将目标函数和约束条件转换为综合目标函数,并求得最优解。对IEEE14节点配电测试系统进行算例仿真,比较仿真结果与粒子群算法优化结果,验证了QPSO在分布式电源规划上的收敛性和适应性。     

基于改进果蝇优化算法的分布式电源优化配置

研究分布式电源（distributed generation,DG）接入配电网的优化配置问题,基于模糊隶属度技术建立综合考虑投资效益、电压指标和网损的多目标优化配置模型,有效解决了因各子目标数量级不同而导致的过度优化问题。对一种新颖的仿生智能算法--果蝇优化算法（fruit fly optimization algorithm,FOA）进行改进,效仿细菌在觅食过程中的趋化思想,在算法寻优过程中引入吸引和排斥操作,有效提高了种群多样性,降低了算法陷入局部最优的可能。IEEE 33节点系统的仿真结果表明,与传统果蝇优化算法和粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）相比,改进果蝇优化算法（improved fruit fly optimization algorithm,IFOA）在寻优速度和求解精度上都具有较大优势,能快速、有效地搜索到最优配置方案,从而验证了改进算法的有效性与合理性。     

含分布式电源的配电网双层分区调压策略

针对高渗透的分布式电源(DG)在配电网络中造成逆功率潮流引起的电压越限问题,提出了一种基于改进Fast-Newman算法的配电网双层分区调压策略。改进的Fast-Newman算法引入了考虑DG接入位置以及无功/有功-电压灵敏度矩阵的改进模块度增量,可将分布式配电网进行更为细致合理的划分。双层分区调压策略首先通过改进的Fast-Newman算法分别针对无功补偿(RPC)与有功削减(APC)对配电网进行分区。而后在分区结果中进一步筛选节点组成优先调节节点集。最后为应对高渗透DG配电网的复杂潮流造成的非线性复杂解空间的问题,使用PSO算法分别计算优先调节节点集中各节点的RPC与APC最佳调度值,以优化DG注入点潮流,实现无功/有功调整的合理组合。所提方法在IEEE33节点以及改进的IEEE123节点上进行案例研究,通过与非分区电压调整模型对比,表明该策略通过调度少量节点的RPC与APC,即可达到全网电压调整的目的,且调整后的节点电压更为平稳。     

计及低碳效益的分布式发电优化配置

首先对电力系统各个环节进行低碳分析,针对配电网分布式发电DG(distributed generation)优化配置问题,提出了低碳费用、电压安全、有功网损这三个评估配电网效益的重要指标,在此基础上建立分布式发电多目标优化配置模型,应用最大满意度法将多目标规划转化成单目标规划问题,并用模拟植物生长算法PG-SA(plant growth simulation algorithm)对上述模型进行求解。算例表明该模型确定的分布式电源在配电网的位置和容量可有效减少碳排放、提高系统运行电压,降低有功网损。     

基于粒子群算法的含光伏电站的配电网无功优化

对于含光伏电站的低压配电网,电压等级降低了,输电线路上的电压降不仅受无功功率的影响,有时有功功率引起的电压波动更加明显.由于有功和无功引起的电压变动分量是代数和的关系,因此无功补偿在一定程度上可以弥补有功功率变动造成的电压波动问题.以系统运行成本最优为目标函数,包括采用补偿措施后减小的配电网功率损耗费用和加装无功补偿装置的费用2个部分,建立含光伏电站配电网的无功补偿优化数学模型.该模型考虑了光伏电站并网逆变器的无功调节能力,采用改进的多组织粒子群算法对规划模型进行求解,通过算例分析验证了该模型与算法的可行性和有效性.     

基于SNOP的柔性配电网中分布式电源最大准入容量计算

分布式电源高比例接入配电网,将会引起配电网潮流越限等问题,影响配电网安全运行。基于智能软开关的柔性配电网为提高分布式电源消纳能力提供了新的思路。智能软开关的动态双向功率调节能力,有助于改善配电网中电压瓶颈节点和传输容量瓶颈支路的运行状态,实现全网潮流主动协同管理,从而提高柔性配电网中分布式电源准入容量。首先建立了柔性配电网中分布式电源最大准入容量模型,基于配电系统的多节点特性,该模型属于高维非线性优化问题。然后根据实际场景和参数设置的不同,分为传统配电网中分布式电源固定节点位置、柔性配电网中分布式电源固定节点位置、柔性配电网中分布式电源自由接入3种情况进行分析,并采用多种群遗传算法求解得到全局最优解。最后使用IEEE 33节点配电系统进行算例分析,结果验证了柔性配电网中智能软开关的应用对分布式电源接入能力的提升作用。所提方法在获得柔性配电网中分布式电源准入容量的同时,可从规划角度得到分布式电源接入的最优容量和位置。     

基于BFOA算法的配电网DG选址定容方法

发展分布式能源系统对于实现的“碳达峰”和“碳中和”,提升可再生能源的开发利用具有重要意义。提出一种基于细菌觅食优化算法（BFOA）的配电网分布式电源（DG）选址定容方法。建立以配电网的功率损耗指数、电压偏差以及安装分布式电源所降低的净运行成本最小为目标的数学模型及约束条件,提出损耗敏感系数（LSF）来确定DG安装位置,并引用BFOA算法求解DG的最佳容量。仿真表明,相对于传统优化算法,BFOA算法在模型求解时间和收敛速度上具有明显优势,所提规划方法能够最大限度地降低功率损耗和运行成本,并提高系统的电压稳定性。     

基于柔性互联技术的含高渗透率新能源配电网多目标优化运行

智能软开关（SOP）可控制潮流、提供无功补偿,进而改善配电网电压、降低网损。因此,针对可再生能源大规模接入配电网后电能质量下降问题,采用K-means算法构建风-光典型场景,同时建立了基于SOP、可投切电容器的含高渗透率分布式电源的主动配电网优化运行模型。该模型以电压偏差、系统网损最小以及系统运行成本最低为目标,综合考虑了能源利用率及系统运行稳定性。最后利用基于参考点的非支配排序方法的多目标优化算法（NSGA-III）进行求解,输出Pareto最优解集,并采用改进的IEEE 33节点系统对所建立模型的有效性进行了验证。     

考虑节点运行风险差异的多端柔性配电网络自适应潮流优化

为更好地平衡配电网运行优化中的安全性和经济性,提出考虑节点电压越限风险差异的多端柔性配电网潮流自适应优化方法。基于柔性开关设备(SOP)结构,建立SOP传输损耗模型;以网损与加权的节点电压偏差之和为目标函数,计及系统初始电压偏差状态和分布式电源(DG)实时渗透率,建立目标函数中网损和电压偏差的自适应权重模型,考虑电气距离、DG位置和源荷出力相关性,提出各节点电压偏差的赋权策略,从而构建配电网运行优化模型。以改进的3个IEEE 33节点馈线组为例,将模型转化为凸优化模型后采用内点法求解,结果表明所提模型是有效的,权重自适应策略可改善电压,降低网损,并提高优化模型对不同渗透率下配电网的适用性。     

含可入网电动汽车（V2G）和分布式电源的配电网优化规划

考虑配电网中可入网电动汽车（V2G）、负荷和分布式电源（DG）输出功率的波动性,进行配电网优化规划。以协调配电公司和分布式电源投资商（包括V2G）两者的利益为出发点,引入V2G和DG的发电环境效益作为协调因子;以配电公司和投资商总费用最小为目标函数,采用计及V2G和DG的配电网随机潮流计算结果进行约束条件的检验,建立了基于机会约束规划模型的含V2G和DG的配电网随机规划数学模型。应用基于混合编码的改进自适应遗传算法对模型进行了求解。算例结果表明,通过优化模型所建的配电网网架,能更好地接纳V2G的前提下取得最优经济性,并且协调配电公司与V2G和DG投资商之间利益。