计及电压预测的主动配电网分布式电源在线优化决策方法

“双碳”背景下,配电网中分布式电源的接入量逐渐增加,如何决策分布式电源的输出设定值从而使配电网经济运行成为研究的关键问题。针对分布式电源管控问题进行了深入研究,在建立时变优化模型的基础上,就现有算法未考虑当前时段分布式电源决策对未来时段分布式电源决策影响的问题,提出了一种计及电压预测的主动配电网分布式电源优化决策方法。首先根据配电网各节点负荷变动情况对负荷变动后的网络节点电压进行预测。进一步利用所预测的配电网节点电压值进行分布式电源的决策。然后利用分布式电源决策设定值的变化量预测分布式电源决策后的网络潮流状态,以此类推从而求解所有时段分布式电源的决策设定值。针对502节点配电网算例系统,利用所提在线优化决策方法对配电网最优潮流收敛性、节点电压调控收敛性以及储能电源充放电预测有效性进行了算例验证。     

配电网优化重构方法研究与应用

以含分布式发电的配电网为重构对象,研究内容主要为网络优化智能决策重构。网络优化重构主要目的是减少网络损耗、平衡负荷和提高电压质量等,旨在提高供电可靠性和经济性。以最小网络损耗和负荷平衡为目标函数,基于潮流算法利用改进粒子群算法对网络进行重构优化。首先对这些分布式发电的节点进行特殊处理,使潮流方法能够适应含有DG的配电网,利用含DG的标准节点网络作为算例,验证了配网重构算法的准确性、有效性和实用性。     

面向分布式电源最大消纳的配电网重构

为保证配电网运行方式发生变化时可最大程度消纳区内的分布式电源出力,提出一种面向分布式电源最大消纳的配电网重构方法。以分布式电源消纳量最大为目标,考虑节点电压约束、支路电流约束、网络辐射状约束等安全约束,利用遗传算法进行优化模型的求解,得到最优的配电网重构结果及分布式电源出力方案。选取IEEE 33节点标准算例进行仿真,算例表明,文中所提方法可为配电网运行方式发生变化时调度部门的调控决策提供指导。     

一种含分布式电源的配电网三相潮流混合计算方法

针对现有配电网三相潮流计算方法的不足,提出了一种新的含分布式电源的配电网三相潮流混合计算方法。分析了配电网中相关元件的特点,建立了配电线路、配电变压器和负荷的三相数学模型。对4种不同类型分布式电源节点的处理方式进行了分析,采用前推回代法和牛拉法的混合计算方法建立了三相潮流计算模型。采用回路阻抗矩阵法来计算三相电压差,解决了单相潮流计算方法的适用性问题,采用以节点电压的收敛性作为潮流计算程序迭代与否的控制目标,可直接求取电压值,迭代计算简洁高效。最后,以包含分布式电源的IEEE 33节点网络模型和山滩变某10 kV配电线路为例,验证了该混合计算方法的收敛性与高效性。     

含分布式发电的配电网有功-无功综合优化

为克服配电网中风力发电机和光伏电池出力随机波动、负荷变化带来的电压变动,研究了多种分布式电源接入配网后的电压控制问题。以分布式电源出力随机波动和负荷变化时每个时段的电压偏差和网损最小,以及尽量减少大电网向配电网输送有功为目标函数建立电压控制模型,采用粒子群优化算法对微型燃气轮机和燃料电池等出力稳定的分布式电源进行有功和无功综合优化,在保证电压质量的情况下减少对环境的污染。通过对IEEE33节点系统和一个实际算例系统分别进行仿真计算,结果表明该控制方案能在有效提高配电网电压水平的基础上提高环境效益。     

含分布式发电的配电网有功—无功综合优化

为克服配电网中风力发电机和光伏电池出力随机波动、负荷变化带来的电压变动,研究了多种分布式电源接入配网后的电压控制问题。以分布式电源出力随机波动和负荷变化时每个时段的电压偏差和网损最小,以及尽量减少大电网向配电网输送有功为目标函数建立电压控制模型,采用粒子群优化算法对微型燃气轮机和燃料电池等出力稳定的分布式电源进行有功和无功综合优化,在保证电压质量的情况下减少对环境的污染。通过对IEEE33节点系统和一个实际算例系统分别进行仿真计算,结果表明该控制方案能在有效提高配电网电压水平的基础上提高环境效益。     

基于综合敏感性分析的时序分布式电源规划

随着配电网中分布式电源渗透率的逐渐提高,对电网电压和网损的影响变得明显。这种影响和分布式电源规划的位置和容量密切相关。提出的时序分布式电源规划的方法:首先利用节点电压和网损综合敏感性分析,筛选出分布式电源的安装位置节点;然后利用优化方法对分布式电源容量优化。其中容量优化方法:以减少网络损耗和提高电压水平两个技术指标建立目标函数,利用机会约束规划方法构建约束条件;并使用蒙特卡洛模拟的方法对分布式电源和负荷时序模型进行随机潮流计算;最后利用精英策略的遗传算法求得分布式电源的最优配置容量。算例仿真结果验证了该规划方法的有效性。     

基于2n+1点估计法的含分布式电源配电网的 电压质量概率评估

为准确评估分布式电源及负荷功率的随机特性对配电网电压质量的影响,在已有的点估计法的基础上,提出一种2n+1点估计法,求解分布式电源配电网概率潮流。该方法考虑了风速,光照强度以及负荷随机特性对配电网的影响,通过得到电压概率统计值,然后结合半不变量理论与GramCharlier级数展开得到相应的概率密度函数以及含分布式电源节点的电压越限概率,对含分布式电源的配电网电压质量进行概率评估。以含有分布式电源的IEEE-30节点系统作为算例,通过2n+1点估计法进行概率潮流计算,分析了分布式电源接入前后对系统节点电压的影响。     

一种智能配电网安全运行控制方法

分布式电源(DGs)高渗透率接入,将改变配电网结构及潮流分布,需要对传统电压与负载率的控制方法进行改进。本文通过分析分布式电源接入后对配电网电压及负载率的影响,提出了一种基于灵敏度分析的多阶段决策的节点电压与线路负载率实时控制方法,有机融合了调节分布式电源出力、调节无功补偿装置、网络重构以及切负荷等控制手段,各阶段根据指标函数值判断是否执行。以改进IEEE 33节点系统作为算例,仿真一天内负荷及分布式电源出力的变化,对于节点电压与线路负载率越过限值时刻给出相应的控制措施,结果验证了本文方法的正确性。     

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。     

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。     

一种基于回路电流法的有源配电网潮流算法

提出一种基于回路电流法的主动配电网三相潮流算法,并提出风机等多种分布式电源在该算法中的计算模型。首先建立配电网络对应的图,然后将基本回路电流、变压器原边支路电压、非恒阻抗负荷支路电压、分布式电源支路电压、异步电机正序负序电压、转差率作为未知量,列写回路KVL方程、变压器原副边电流方程、负荷功率平衡方程以及分布式电源相关方程,推导Jacobian矩阵,并利用牛顿法求解方程。该方法不需要PV节点转化为PQ节点的过程,也不需要将环路解列及复杂的节点编号,没有对Jacobian矩阵进行简化和近似,具有二阶收敛性。算例表明,所提方法计算速度快,能够处理所有常见的分布式电源,具有较强环路处理能力,且比前推回推法有更好的收敛性。     

量子粒子群算法在配电网重构中的改进和应用

针对传统算法容易早熟收敛、计算效率低下等缺点,文章提出一种改进量子粒子群算法,并将其应用于含分布式电源的配电网重构问题.文章综合考虑配电网的经济性和可靠性,以有功网损和电压稳定性指标作为目标函数建立配电网重构模型,并对传统算法在全局收敛性、收敛速度和编码策略等方面进行了改进.引入遗传算法中的锦标赛选择策略,扩大种群多样...     

基于遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化控制研究

提出了基于遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化算法。构建了包含分布式发电系统的配电网无功优化数学模型,充分考虑了网损最小和节点电压的约束,采用遗传算法对分布式发电的无功功率给定进行了优化,仿真结果表明该优化算法能够有效地减少功率损耗和提高电压质量。     

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。     

考虑延迟期权的增量配电网源网协调规划方法

考虑增量配电网中的负荷电价变化等不确定性因素,将延迟期权理论融入到增量配电网源网规划模型之中,提出一种考虑延迟期权的增量配电网源网协调规划方法。首先在期望负荷增长率的基础上构建增量配电网分布式电源的选址定容模型,并通过序优化算法得到分布式电源规划可行方案的帕累托前沿;然后在此基础上通过蒙特卡洛模拟,得出增量配电网负荷及电价的变化路径,在此基础上构建考虑延迟期权的分布式电源最优投资时间决策模型,最终得到增量配电网最优投资规划策略。基于IEEE30节点系统的仿真验证了本文方法的有效性和可行性。     

基于自适应混沌粒子群算法的分布式电源优化

目前我国是以＂大机组、大电网、高电压＂为主要特征的单一供电系统,这种集中发电、远距离传输、大电网互联的方式虽然有效减少了系统的备用容量以及加强了各网络间的同步,但很难快速追踪远距离的末端负荷变化,负荷峰谷差增大将导致电荒出现,线路距离太远也加大了系统的网损。基于此,本文考虑在配电网中合理接入分布式电源进行优化,为了确定接入位置和容量,本文以分布式电源安装年费用、配电网年有功损耗及分布式电源环境效益为多目标函数;为了避免粒子群算法（PSO）容易陷入局部最优,文中采用计算速度快、收敛可靠的自适应混沌算法（ACPSO）进行计算,设计了基本计算流程;最后采用IEEE14节点系统进行算例分析,接入分布式电源后配电网网损有效降低,且能减少配电网运行总费用,同时证明ACPSO算法在解决分布式电源优化问题上具有一定优越性。     

基于分布式发电与SVG优化配置的调压方法

将静止无功发生器(SVG)引入到含有分布式发电的配电网中来调节电压。基于链式均匀配电网络、恒功率静态负荷模型和分布式电源的功率模型,采用叠加原理,分别考虑系统电源和分布式电源对配电网电压的作用,给出了分布式发电引入配电网后电压分布的计算方法。通过该方法,计及允许偏差,推导出分布式发电投入与退出后的电压调节理论判据。在分布式发电投入与退出2种情况下,分别以电压处于允许电压偏差范围内为目标和以降低线损为目标,计算出了SVG的接入位置和容量,最后利用分布式发电与SVG优化配置调节配电网电压。仿真算例表明:该方法计算简便、中间步骤少、效果明显。     

基于改进粒子群算法的分布式电源选址定容研究

针对分布式电源在配电网中选址定容问题,以投资综合成本作为优化目标,建立了分布式电源选址定容数学模型。运用改进的粒子群算法对模型求解,IEEE33节点配电网为算例,对分布式电源的安装位置和容量进行优化,将所得到的结果与未改进前的算法进行比较,表明算法具有更好地全局收敛效率和寻优能力。