一种新的黑启动子系统恢复路径模型及算法

黑启动分区方案确定后,快速恢复各分区机组的供电是黑启动系统进行网络重构和负荷恢复的基础。该文针对如何构建安全可靠的黑启动恢复网络问题,提出基于线路无功及操作时间的无功时间矩概念,其可同时考虑线路的空载无功容量及线路的合闸时间;建立了基于无功时间矩最小和有功负荷恢复最多的黑启动网络优化数学模型,并通过引入选中线路为变量,将对数学模型的求解变为0-1整数规划问题;利用Hopfield神经网络构造了一种能够考虑各种网络约束条件的能量函数,求解该能量函数便可快速确定最优启动路径。选用IEEE—10机39节点系统对路径搜索算法进行验证,结果表明,该文所提算法的求解过程简单,可较好地满足黑启动路径方案的可靠性及恢复时间的要求。     

基于0-1整数规划算法的PMU量测点优化配置新方法

为了提高同步相量测量装置的优化配置速度,提出了基于0-1整数规划算法的PMU量测点优化配置方法。在0-1整数规划算法的基础上,根据节点的可观测性建立数学模型,考虑节点间的相互关系构建邻接矩阵并进行分析,求解量测点模型获得量测配置优化位置。对IEEE-14和IEEE-18节点系统进行实验仿真,并利用Lingo工具验证所提0-1整数规划算法,获取PMU优化位置和速度。该算法与未改进的0-1整数规划算法相对比,结果表明,该方法减少了变量数目,简化了约束条件,减少了迭代次数,提高了收敛速度,验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于二阶锥规划的含分布式电源配电网动态无功分区与优化方法

分布式电源大规模接入所造成配电网电压质量问题一直受到极大关注。针对分布式电源大规模接入所产生的局部区域电压严重偏高问题,提出配电网动态无功分区的方法,构建了配电网无功优化模型。利用锥规划对原优化问题进行了简化并转化为二阶锥规划模型。为解决求解难度大的问题,提出了考虑动态无功分区的求解方法。考虑不同无功分区的分布式电源接入特点和运行特性,构建电压灵敏度矩阵,计算确定配电网节点电压变化量,提出电容器组、静止式无功发生器(statle var generator,SVG)等无功补偿装置的运行策略并优化其在各种运行条件下的无功功率值。分别以IEEE33节点和东莞地区某53节点的配电网为实例进行了计算,验证了无功优化的二阶锥规划方法的适用性和可行性,分析了动态分区对配电网无功优化以及电容器组和SVG等无功补偿装置运行策略的影响。     

交直流系统主导节点选择与无功分区的概率优化方法

为保证分区电源对其分区内部换流站节点具有较强的电压控制能力,提出了一种交直流系统主导节点选择与无功分区的概率优化方法。通过对换流站进行负荷等值,模拟了源-荷-换流站节点功率的典型场景,进而采用机会约束计及源-荷-换流站节点功率变化时无功的分区平衡要求,建立考虑交直流耦合点可控性目标的优化模型,并基于目标相对占优的免疫遗传算法进行求解,从而进一步加强区域内电源对换流站的电压控制能力。基于IEEE 39节点系统进行仿真分析,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

考虑智能配电网谐波谐振模式不确定性的抑制措施

智能配电网的操作运行,如智能配电网中分布式电源的分期接入等,可能导致电网节点导纳矩阵的特征值发生变化,使电网谐波谐振模式发生变化,谐振频率发生偏移,采用模态分析法及常规的抑制措施难以有效应对。针对这一问题,提出了一种无源滤波器优化策略。以目标模式模态阻抗幅值最小化为优化目标建立优化模型,并利用改进模拟植物生长算法(PGSA)对优化模型进行求解。利用IEEE 14节点标准系统构造测试算例,对所提方法进行验证并与传统方法进行对比,结果表明了所提方法的有效性和优越性。     

基于电网分区的负荷恢复智能优化策略

针对电力系统大停电后的负荷快速恢复问题,提出了一种基于电网分区的负荷恢复智能优化策略。提出了一种大停电事故后系统恢复的最优分区策略,并在所建立的优化模型中考虑了为恢复发电机而引入的架空线路充电无功以及为恢复负荷所引入的线路合闸操作次数等影响因素。在完成对大规模系统优化分区后,对各分区建立了一个统一的并计及网络重构因素的负荷恢复优化模型,实现各分区负荷的并行恢复。针对上述所提出的优化模型,通过结合传统图论理论和遗传算法,实现基于电网分区的负荷恢复优化问题的求解。解算中,对遗传算法进行了改进,并针对应用遗传算法时所产生的大量不可行解问题,提出了随机甩负荷和最短路径修补策略的处理方法,进一步提高了算法的寻优效率和全局优化能力。以IEEE30节点系统为算例进行仿真分析,验证了所提模型与方法的正确性和有效性。     

基于图卷积神经网络的机组组合问题加速求解方法

针对传统的精确优化算法求解规模较大的机组组合问题面临时间可行性的挑战,提出了一种基于图卷积神经网络的机组组合问题加速求解方法。将机组组合问题构建为一个混合整数线性规划模型,根据分支定界法的求解原理,将分支策略定义为从候选变量的特征到候选变量得分的映射关系;提出在离线阶段使用图卷积神经网络来模拟强分支策略的决策行为,并将学习到的映射关系应用到在线分支过程中,从而加速分支定界法求解机组组合问题。通过IEEE 39节点10机组和IEEE 118节点54机组系统的算例分析,验证了所提方法的有效性。     

基于电网分区的负荷恢复智能优化策略

针对电力系统大停电后的负荷快速恢复问题,提出了一种基于电网分区的负荷恢复智能优化策略.提出了一种大停电事故后系统恢复的最优分区策略,并在所建立的优化模型中考虑了为恢复发电机而引入的架空线路充电无功以及为恢复负荷所引入的线路合闸操作次数等影响因素.在完成对大规模系统优化分区后,对各分区建立了一个统一的并计及网络重构因素的负荷恢复优化模型,实现各分区负荷的并行恢复.针对上述所提出的优化模型,通过结合传统图论理论和遗传算法,实现基于电网分区的负荷恢复优化问题的求解.解算中,对遗传算法进行了改进,并针对应用遗传算法时所产生的大量不可行解问题,提出了随机甩负荷和最短路径修补策略的处理方法,进一步提高了算法的寻优效率和全局优化能力.以IEEE30节点系统为算例进行仿真分析,验证了所提模型与方法的正确性和有效性.     

最小化用户停电损失的主动配电网黑启动分区优化策略

电力系统发生大停电事故后,含高比例分布式电源的主动配电网可以通过分区实现快速并行恢复。提出了一种主动配电网黑启动分区优化策略。以最小化用户停电损失为目标,建立了主动配电网黑启动分区的混合整数线性规划模型,通过分布式电源、线路、母线和负荷的恢复约束将各个分区内部的恢复操作顺序集成到分区模型中。利用线性规划求解器ILOG CPLEX对所提出的优化模型进行求解,从而得到配电网黑启动分区恢复方案。以改进的IEEE 69节点配电系统为例验证了所提模型与策略的有效性。     

基于分支定界—原对偶内点法的日前无功优化

现有的日前无功优化模型较少考虑次日电压稳定问题,且算法无法准确处理离散变量及时段间耦合约束。针对此现状,提出了一种计及分区动态无功储备的日前无功优化模型,并采用分支定界—原对偶内点法对其进行求解。在求解过程中,利用分支定界树使离散变量逐步逼近离散值,通过合理的分支剪支策略满足离散变量的时段间耦合约束,将日前无功优化问题转换为一系列仅含连续变量的单时段无功优化问题进行求解。IEEE 30和IEEE 118节点系统的仿真结果表明了所提模型与方法的有效性。     

城市电网网架结构与分区方式的两层多目标联合规划

提出城市电网网架结构与分区方式的联合规划方法。首先提出城市电网分区方法,进而构建联合规划的数学模型,并使用多目标遗传算法求解。设定模型求解的前提条件,将两层规划模型的求解转化为相应的单层多目标优化问题的求解。针对联合编码策略所引起的孤岛问题提出连通网架形成方法。通过适应度计算、精英保存、分层进化等环节的设计,使多目标遗传算法在求解单层多目标优化问题过程中逐渐形成接近分层多目标优化问题有效解集的一组解。对实际系统的应用结果表明该文方法直接、有效。     

基于Hopfield神经网络的油田配电网无功优化

提出了一种以补偿装置投资、运行费用和网损之和最小为目标的配电网无功优化数学模型。根据油田配电网呈辐射状的特点,提出了该配电网的关联矩阵,并基于Hopfield神经网络进行求解,得到了无功补偿的总容量和各负荷点的补偿方案。对某油田配电网进行无功优化,结果证明了该模型的正确性和优越性。     

数据驱动的无精确建模含源配电网无功运行优化

分布式光伏的接入使得配电网无功电压运行控制需求及解决措施与传统配电网差异较大。针对配电网测量设备安装不全、网架参数难以准确获取,无法进行精确数学建模的问题,提出了无精确建模的含分布式光伏的配电网电压优化控制模型。以节点电压合格为优化目标,使用高速公路神经网络拟合网架节点注入功率与关键节点电压之间的映射关系;考虑分布式光伏的出力约束,进而采用定向寻优策略和反馈机制对优化模型进行求解;通过改变分布式电源逆变器出力来控制电网电压,实现全局系统电压控制。以不同规模的配电网实际数据为例,验证了所提优化运行控制模型的有效性。对比分析了采用普通神经网络和高速公路神经网络的电压拟合精度及收敛速度,证明高速公路神经网络应用于解决无精确建模的多节点含源配电网无功运行问题,可以实现拟合精度和拟合速度的双重优化。     

基于HEM灵敏度的配电网分层分区电压调节策略

针对光伏接入后潮流倒送和出力波动带来的电压越限问题,提出一种基于全纯嵌入法(holomorphic embedding method, HEM)灵敏度分析的光储参与配电网分层分区电压调节方法。首先,建立储能和光伏的无功出力模型,并推导出基于HEM的配电网电压灵敏度矩阵,根据灵敏度矩阵运用聚类对配电网进行分区。然后,建立上层电压优化模型,通过全局和分区优化协调调度并网储能、光伏电站与无功调压设备对节点电压和网损进行优化;下层电压调节模型进一步挖掘并网小型分布式光伏及储能的无功能力,基于所得电压灵敏度对各区内越限节点的电压进行调节。最后,应用于某省35 kV的配电网实际系统,验证了所提灵敏度计算方法能够提高电压灵敏度的计算效率以及所提分层分区调压策略能够较好地改善光伏并网后电压越限问题。     

基于人工蜂群算法的配电网无功优化

针对配电网电压质量较低的问题,建立了完整的无功优化模型。首先提出了一种新的无功补偿候选点的方法,即先基于网损最小选择无功补偿点,在此基础上再用动态优化选择无功补偿点;然后建立以网损最小、并联电容器容量最小、电压水平最好、两类电压稳定裕度最大的无功优化目标函数,用模糊方法将含有量纲的多目标问题转化为没有量纲的单目标问题;接着用人工蜂群(ABC)算法确定无功补偿点和容量。最后对IEEE-33节点配电网系统进行了测试分析,并与其它两种优化算法相比较,结果表明使用该优化算法,配电网无功配置方案较优,线路损耗明显降低,电压质量和电压稳定裕度明显提高。     

基于HEM灵敏度的配电网分层分区电压调节策略

针对光伏接入后潮流倒送和出力波动带来的电压越限问题,提出一种基于全纯嵌入法(holomorphic embedding method, HEM)灵敏度分析的光储参与配电网分层分区电压调节方法。首先,建立储能和光伏的无功出力模型,并推导出基于HEM的配电网电压灵敏度矩阵,根据灵敏度矩阵运用聚类对配电网进行分区。然后,建立上层电压优化模型,通过全局和分区优化协调调度并网储能、光伏电站与无功调压设备对节点电压和网损进行优化;下层电压调节模型进一步挖掘并网小型分布式光伏及储能的无功能力,基于所得电压灵敏度对各区内越限节点的电压进行调节。最后,应用于某省35 kV的配电网实际系统,验证了所提灵敏度计算方法能够提高电压灵敏度的计算效率以及所提分层分区调压策略能够较好地改善光伏并网后电压越限问题。     

含非可靠分布式电源的配电网孤岛划分

当大量分布式电源接入电网时,合理的孤岛运行方式可以在配电网故障期间充分发挥分布式电源的潜能,提高配电系统运行可靠性。根据分布式电源的供电特性和配电网孤岛运行的特点,建立了不同可靠性类型的分布式电源联合供电表达式,并根据电力负荷的等级和可控性,在满足各类安全约束的基础上,建立了优先恢复一、二级负荷供电,提升配电网最大供电收益的智能配电网孤岛划分数学模型。该模型全部采用解析性表达,利用数学优化方法求解,最大程度上实现解的最优性。经多个算例的计算结果,证明了所提模型的有效性和实用性。     

Neural networks approach for solving economic dispatch problem withtransmission capacity constraints

This study presents a new approach using Hopfield neural networks for solving the economic dispatch (ED) problem with transmission capacity constraints. The proposed method is based on an improved Hopfield neural network which was presented by Gee et al. (1994). The authors discussed a new mapping technique for quadratic 0-1 programming problems with linear equality and inequality constraints. The special methodology improved the performance of Hopfield neural networks for solving combinatorial optimization problems. The authors have now modified Gee and Prager's (GP) method in order to solve ED with transmission capacity constraints. Constraints are handled using a combination of the GP model and the model of Abe et al. (1992). The proposed method (PHN) has achieved efficient and accurate solutions for two-area power systems with 3, 4, 40 and 120 units. The PHN results are very close to those obtained using the quadratic programming method     

基于定常海森矩阵的配电网三相最优潮流模型

含有高比例分布式电源和多种离散可调设备的主动配电网最优潮流问题,实质上是一种非凸、非线性混合整数优化问题,这类问题的求解速度较慢。文中提出了基于定常海森矩阵的配电网三相最优潮流模型,模型中考虑了三相变压器、具有三相耦合特性的分布式电源、分相调压器等设备的二次模型,以保证海森矩阵为常数。通过增加支路电流为待求变量,提出直角坐标系下三相变压器的二次模型,使优化模型的海森矩阵为常数阵,从而降低最优潮流的计算时间。构建了计及分布式电源三相功率耦合特征的配电网三相最优潮流模型,比较了二次罚函数和高斯罚函数对离散控制变量的处理效果,并应用预估—校正原对偶内点法对优化模型进行求解。同时,提出加入调压器的二级迭代最优潮流策略,从而进一步优化目标值。最后,通过算例验证了所建模型与所提方法的正确性与有效性。     

基于卷积神经网络的暂态电压稳定快速评估

随着特高压直流输电的发展和负荷构成及特性的变化,暂态电压问题严重威胁系统的安全稳定运行。基于卷积神经网络(CNN),提出一种交直流受端电网分区暂态电压稳定快速评估方法。计及系统快速动态响应元件影响,基于暂态电压时序信息构建暂态电压跌落面积矩阵,利用基于t分布的随机近邻嵌入(t-SNE)算法将其映射到二维平面,对受端电网进行分区。依据节点相对距离选择各分区稳态潮流特征。构建线路故障严重度指标,据其对故障线路号进行编码,将编码结果与故障线路号共同作为故障特征。采用粒子群优化算法确定各分区CNN最优卷积核大小和数量,提升CNN性能。实际多馈入交直流电网的仿真结果表明了方法的有效性。