基于最优系统能效的配电网规划方法

在当今的配电网规划中,提升能效是最重要的目标之一。现有的配电网规划模型大都以经济性为目标。文中从配电网系统能效入手,提出基于最优系统能效的配电网规划模型,选取节点煤耗作为入手点,综合考虑配网网损、分布式电源规划等能效因素,可以较为全面地反映配网系统能效。在模型求解中,文中使用改进的粒子群(PSO)算法,在算法中加入惯性权值,可以在提高算法收敛速度的同时保证寻优结果的准确性,并给出了辐射网形态修正策略,确保规划结果的合理性。选取IEEE 33节点算例进行模型和算法验证,计算结果表明,文中的模型求解算法收敛快,稳定性高,配电网规划结果合理,有效提升了配网系统的能效水平,验证了文中配电网规划方法的有效性。     

考虑配电网结构变化的DG规划

为了更合理地将分布式电源并入配电网中,提出考虑配网结构变化影响的DG规划。首先采用损耗灵敏度因子对DG进行最优布置,然后建立了以最大减少系统网损为目标的网络重构与DG容量配置的综合优化模型,并通过改进的细菌觅食算法对所提模型进行求解,最后用IEEE33和IEEE69节点系统进行仿真计算。计算结果表明,考虑配电网结构变化的DG规划更加实际、有效。     

考虑不同负荷水平下DG定容选址的配电网协调规划研究

针对多种负荷水平下,分布式电源(DG)接入配电网带来的随机性问题以及无法兼顾DG容量与选址的协调规划问题,本文构建了一种考虑不同负荷水平与DG定容选址的配电网协调规划模型,可对配电网网架进行重新构建的同时,综合考虑DG容量与配置位置的规划,以获得最小的有功网损与最大的电压支撑效果。该规划模型首先对风电接入配电网的随机特性构建数学概率模型,然后将配电网开关组合与各个DG的容量、配置位置同时作为变量引入烟花优化算法求解,最后在不同风电场景与负荷水平下得到最优规划结果。美国PEG69节点系统的算例仿真结果表明该模型不仅可以满足配电网辐射状与稳定运行的约束,在与仅引入DG容量和仅引入DG位置规划的对比中,验证了容量位置协调规划在配电网经济运行方面的优越性。     

考虑用户需求的配电网规划对象选优分析方法

针对目前配网规划中过于追求电网侧可靠性指标,但用户需求考虑、投资优先次序难以量化等问题,本文提出一种考虑用户需求的配电网规划对象选优分析方法。首先,从供电可靠性水平、用户需求和电网经济因素三个层面建立了一套配电网规划综合评价指标体系,在可靠性方面关注与期望水平的差距,用户需求方面关注用电体验,电网经济因素方面关注停电缺供电量;其次,通过改进型“拉开档次”法计算各配网综合评价值,并据此排序,在年度总投资一定时,以方案总体综合评价值最大为目标函数来实现配电网对象选优,以有效安排多个配网规划的优先顺序;最后,以韶关地区配网为例,验证了本文提出的配电网规划对象选优分析方法具有实际应用价值。     

基于和声搜索算法的配电网无功优化

将一种新型人工智能算法即和声搜索算法(HSA)应用于配电网无功优化中,建立以网损最小为目标函数的无功优化数学模型。考虑配电网运行电压指标要求,合理设置补偿范围,实现了同时求解补偿位置与补偿容量。该算法通过和声保留、音调调节和随机选择3种方式更新和声解向量,保持和声多样性,避免出现收敛早熟,提高算法收敛稳定性。用IEEE-33节点与美国PGE69节点系统进行仿真计算,其仿真结果与PSO算法对比表明,HSA在收敛稳定性、计算精度等方面具有一定优势,进而论证了HSA用于配电网无功优化的可行性与有效性。     

考虑网络结构优化的含风电配电网多目标重构

为了提高配电网的供电可靠性,从网络自然连通性角度,引入网络抗毁性指标作为配电网重构的一个新目标函数。同时考虑风电出力的随机性与间歇性,根据风速区间及风速概率密度函数构建多个风电出力随机变量,以及对应概率。在此基础上,以开关状态为优化变量、风电出力为随机变量以及在置信水平下的网络损耗最小为另一个目标函数建立了基于机会约束规划的含风电的配电网多目标重构模型。应用改进蚁群算法,结合生成树策略保证蚂蚁路径满足网络辐射状网络拓扑约束,求解所建配网重构模型,并利用Pareto寻优得到最优解集。IEEE33节点和PGE69节点系统算例仿真结果验证了该模型和算法的有效性。     

基于协同演化博弈算法的微网和配电网动态优化

微网和配电网在互动运行时是相互影响、相互制约的。为了使整个系统获得最好的效益,需要整合考虑微网和配电网的效益。微网和配电网作为两个需要同时优化的主体,具有一定的效益冲突。研究微网和配电网互动运行时相互影响情况,分别分析其运行效益,将效益目标作为虚拟博弈参与者建立了模型,并采用模糊数学方法将其隶属化。结合演化博弈理论和协同进化算法,提出了一种协同演化博弈算法(Co-evolutionary Game Algorithm,CGA)对模型进行求解。在此基础上,考虑分布式能源随机性影响建立了基于不满意度的动态优化子模型,对协同演化博弈算法进行动态调整。对某一欧洲典型微网接入IEEE 33配电网结构的系统进行仿真,并且与传统的多目标优化方法进行对比。结果表明,最终优化稳定策略可以使微网和配电网整体达到最佳运行状态,证明了所提模型和算法的有效性和优越性。     

基于主从博弈的多主体投资多微网系统优化配置

随着越来越多微电网协同运行,微网与微网间、微网与配网间电能交互过程愈发复杂,同时也影响着微网运营商及配网运营商的投资利益。为了探索两者间联合投资的最佳规划策略,提出一种基于主从博弈的多主体投资多微网系统优化配置方法。首先,在多微网系统模型基础上,构建考虑多微电网运营商运行成本、经济收益,以及配电网运营商投资微电网成本、延缓配电网升级及售购电收益的函数模型。然后,分别以多微网系统支付函数最小和配网收益最大为目标建立主从博弈模型,并提出自适应遗传算法与粒子群算法相结合的算法,求解多微网系统分布式电源最优配置。最后,通过4组方案进行对比实验,证明了所提规划方法能更好地平衡多微网运营商和配网运营商间的收益。     

风电接入对配电网电压稳定的影响研究

风电作为分布式电源接入配网后会对后者的电压产生复杂影响,利用潮流解的存在性推导了适用于含分布式电源的配网电压稳定指标,并使用该指标在典型的配网系统中探讨了风电的接入位置、接入容量及故障对配网电压稳定性的影响。结果表明,配网线路越短,风电容量越大,其对配电网电压的支持作用越明显,但同时风电自身的不稳定性对配网电压造成的负面影响越大,因此在配电网规划中需要综合考虑以上因素。     

柔性配电网中考虑SOP优化的分布式电源双层规划

在分布式电源DG(distributed generation)广泛并网的背景下,配电网柔性互联技术成为解决源端强波动性与不确定性的重要发展趋势。以风电为研究对象,首次提出了含智能软开关SOP(soft open point)的柔性配电网中考虑网侧运行调节的DG双层协调规划方法。首先,分析了柔性配电网中SOP的组网模型及控制模式;其次,建立了源侧DG规划与网侧SOP运行联合优化、交替迭代的双层模型,上层以DG运营商收益最大为目标确定DG规划方案,下层以网络运行性能最优为目标实现网络的调节优化;提出改进帝国主义竞争算法及锥规划混合算法进行求解;最后,基于改进的33节点柔性网络,证明了所提双层模型及求解方法的有效性。     

考虑高铁负荷和风光不确定性的输电网规划方法研究

为对复杂山区含高铁负荷和风光电站的输电网进行合理规划,提出了考虑高铁负荷和风光不确定性的输电网随机规划方法。首先,对具有间歇性和冲击性的高铁负荷,通过拉普拉斯混合模型结合二项分布对其进行建模。其次,针对直流随机潮流不能计及电压分布,而交流随机潮流模型较为复杂的问题,以解耦线性潮流计算为基础,提出一种基于解耦线性化的半不变量随机潮流计算方法,并基于此构建考虑电压偏差的输电网规划模型。然后,针对输电网规划求解问题中决策变量维度高、约束复杂的特性,通过自适应地动态调整进化过程中交叉、变异概率对遗传算法进行改进。最后,对某高海拔山区铁路沿线电网进行仿真研究,验证了本模型和求解算法的正确性与有效性。     

考虑源荷不确定性的配电网风光储综合规划

针对考虑分布式电源和负荷不确定性的配电网风光储综合规划问题,首先以概率模型表征分布式电源和负荷不确定性,并基于改进半不变量法求解概率潮流;然后考虑投资成本、碳成本、经济收益和电压改善等,以综合效益最大为目标,建立考虑无功补偿装置的风光储综合规划模型,并提出基于食肉植物算法（carnivorous plant algorithm,CPA）和协同进化算法（coevolutionary algorithm,CA）进行求解。该算法将待求解的多主体综合规划问题分解为分布式电源、储能和无功补偿装置3个子规划问题,并基于CPA对每个子问题进行求解,然后通过生态系统协调各种群进化,获取最优规划方案;最后在IEEE33节点和IEEE69节点算例中验证了模型的合理性和求解算法的高效性、普适性。     

基于改进免疫遗传算法的含分布式电源配电网规划

随着大量的分布式电源的接入,配电网规划变得越来越复杂。在优化分布式电源接入总量和考虑传统电源多种约束的基础上,建立以最佳配电网年费用为目标函数的配网规划数学模型。针对改进免疫遗传算法具有生物免疫系统中抗体多样性的保持机制和基于抗体浓度的调节更新机制,同时又具有一般进化算法的随机搜索能力,采用改进免疫遗传算法对配电网规划问题进行求解,并借鉴支路交换的思想设计杂交算子和变异算子,以避免辐射性检查过程,使得算法的寻优能力增强。通过算例分析,与简单遗传算法和常规免疫遗传算法相比,提出的改进免疫遗传算法更适合于求解含分布式电源的配电网规划问题,结果表明了该算法的可行性;同时表明,含分布式电源规划方案较无分布式电源规划方案具有很大的经济和社会效益。     

基于随机潮流的含电动汽车配电网内分布式电源规划

随着分布式电源(DG)和电动汽车的大量发展,对接入配电网的电动汽车与DG进行协同研究具有重要意义。文中以协调配电公司、DG投资商和公共社会三者之间利益为出发点,综合考虑了配电公司的运行费用、DG投资商的投资费用,以及DG的环境效益和电动汽车入网(V2G)所节省的电网投资等社会效益,建立了基于机会约束规划的含V2G配电网中DG优化规划的数学模型,采用基于混合编码的改进自适应遗传算法对该模型进行了求解。在优化计算过程中充分考虑了负荷预测值的不确定性、风电源的输出功率的随机性以及电动汽车充放电功率的不确定性,提出了电动汽车充放电对系统最大功率影响的数学模型,并采用基于半不变量法的随机潮流算法对规划模型中的约束条件进行了检验。最后,以某实际配电网系统为仿真算例,在不同置信水平约束下对该系统内DG分别进行了优化规划,验证了文中所建数学模型及相应求解算法的有效性。     

市场环境下配电网分布式光储协同规划

在分布式发电市场化环境下,为均衡配电网与分布式光储协同规划时各主体利益,保障规划后各主体的合理效益,提出一种考虑分布式交易机制和不同储能运行策略经济性的规划运行模型.首先,基于代理交易模式,建立考虑光伏预测误差和代理费用的规划层主体利益耦合模型.具体而言,制定考虑光伏预测误差的代理交易结算规则,建立考虑运营商传输成本、...     

考虑时序特性的配电网分布式电源优化配置

分布式风电、光伏电池等分布式电源输出功率以及系统负荷功率的随机性和时序性波动为配电网中分布式电源的优化配置带来巨大的挑战。为此,利用全年各季节各时段历史数据,基于多场景与时段划分的方法对配电网各时段风速、光照强度和负荷大小建立概率分布模型,以包括配电网运行商收益与修正的电压质量改善指标在内的综合效益为目标函数,对各时段采用机会约束规划方法建立考虑时序特性的分布式电源优化配置模型。以IEEE33节点配电系统作为算例,采用精英策略遗传算法对该模型进行求解,规划结果验证了所提模型的有效性,同时表明合理的分布式电源配置方案能够取得较好的经济、环境以及电压质量效益。     

用于提高风电场运行效益的电池储能配置优化模型

为风电场配置电池储能系统(BESS)可以有效提高风电接纳能力,增加风电场运行效益。首先,提出一种考虑网架结构的BESS配置双层优化模型。外层模型计及系统安全约束,以风储联合系统相较风电场单独运行的效益增加量最大化为目标,确定BESS最优配置节点、功率、容量;内层模型以风储联合运行效益最大化为目标,以发电机组、风电场、BESS出力为决策变量,考虑功率平衡、旋转备用以及储能系统功率、容量等约束。其次,提出基于改进帝国竞争算法(ICA)的数值优化算法求解该模型。最后,在改进IEEE 118节点系统中验证了所提模型的有效性。结果分析表明:该模型得到的BESS最佳配置方案可有效增加风电场运行效益,随着其投资成本降低或并网电价提高,风储联合运行效益增加量与弃风改善情况均呈增大趋势,且合理设定BESS初始荷电状态可以进一步提高风储联合运行效益;改进ICA相较ICA在保证收敛性的前提下可以有效提高计算速度。     

基于离散多目标蜻蜓算法和改进FCM的风电协调输电网扩展规划研究

针对风电并网协调输电网扩展规划问题,提出一种基于离散多目标蜻蜓算法和改进FCM的风电协调输电网扩展规划方案。首先以投资建设成本、网损成本和弃风量为指标构建多目标风电协调输电网扩展规划模型。设计加权多核改进FCM算法,有效模拟风电空间分布多维运行时空特性。其次,提出柔性N-1安全校验策略,筛选出隶属度较低、出力和负荷较大的极端场景。设计离散多目标蜻蜓算法,提高算法多目标优化问题求解精度。最后,采用离散多目标蜻蜓算法对风电协调输电网扩展规划模型进行求解,提出最优规划方案确定策略。仿真实验证明了所提方法的有效性。     

考虑网架结构和分布式电源的主动配电系统双层规划

针对主动配电系统中风光资源的波动性和负荷的随机性问题,建立了光伏发电、风力发电与负荷的多状态模型,将其不确定性转化为预想场景集。提出了以包括线路的投资、运行维护费用,分布式发电的投资、运行维护费用,网损费用及综合碳成本的系统年经济费用最小为上层规划目标函数,以分布式发电的年发电量期望值最大为下层规划目标函数的考虑网架结构和分布式电源的主动配电系统双层规划模型,引入网络连通性、辐射状、功率平衡以及无功补偿投切等约束条件,利用改进的遗传算法和原对偶内点法对上下规划模型进行求解。通过54节点的算例验证了所提模型与算法的正确性和有效性。