基于Tabu搜索的电压控制分区

电力系统的电压控制分区是一个非线性的大规模组合优化问题，使用常规方法常难以得到理想的结果。文中首先基于电压幅值对无功功率的灵敏度定义了电力系统各节点间的电气距离。然后根据电气节点间电气距离的关系，将电气节点映射到几何空间，从而将电力系统分区问题转化为几何空间中点的聚类问题，由此建立了电压控制分区的组合优化模型。Tabu搜索法被用于求解该模型。最后在IEEE 118节点测试系统上对该方法进行了验证，结果表明该方法有效、可行。     

基于映射分区的无功电压控制分区算法

在应用传统聚类算法对电网进行无功电压控制分区时,存在可伸缩性不强的缺点,且分区结果难以保证被控节点与对它控制最灵敏的无功源节点属于同一个分区.文中提出一种基于映射分区的无功电压控制分区算法,首先在电气距离的基础上通过凝聚的层次聚类算法得出最优分区数和无功源节点所在的分区号,然后通过映射分区算法确定被控节点的分区.该方法不依赖于状态估计结果,而仅基于网络的拓扑结构和参数.应用所述方法分别对IEEE 39节点、IEEE 118节点系统和福建电网进行了分析计算,分区结果表明该方法可以保证被控节点与对它控制最灵敏的无功源节点属于同一个分区,计算速度快,占用内存小.     

基于免疫-中心点聚类算法的无功电压控制分区

针对传统分区方法电气距离定义的缺点,提出一种新的电气距离即空间电气距离.依据系统中各节点之间无功电压变化关系,将系统各节点映射到一个多维空间中,节点之间的空间距离便是其电气距离,依据此距离将各节点进行归类,从而把无功电压控制分区问题转化为数学上的空间聚类问题.针对无功电压控制分区的特点并借鉴聚类算法,提出免疫-中心点聚类的无功电压控制分区算法并将其运用于IEEE 118节点系统,对分区结果进行分析并与其他算法结果比较,验证所提出的算法的准确性和可行性.     

基于模糊聚类分析的无功电压控制分区

无功电压控制研究中的系统分区是一个非线性的大规模组合优化问题,使用常规方法常难以得到理想的结果。运用模糊聚类分析法将系统分区,并基于电压幅值对无功功率的灵敏度定义了电力系统各节点间的电气距离,对待分类对象的全体作适当的标定,运用传递闭包法求出动态分类,通过计算统计量F最后得出最优分类。该方法所占内存小,计算速度快。经IEEE39节点测试系统对该方法进行了验证,其结果表明:该方法有效、可行。     

考虑区域负荷无功裕度的无功电压优化分区方法

考虑到无功电压分区控制对区域无功平衡能力的要求,提出了区域负荷无功裕度的概念,并建立了同时考虑节点间电气耦合程度、区域静态无功平衡能力与无功储备分区要求的无功电压优化分区模型。模型包括使各分区区域电气半径平方和最小与使所有分区中区域负荷无功裕度值最小的分区无功裕度值最大两个目标函数,约束方面要求各分区内静态无功平衡。针对所建模型的特点采用了多目标自适应进化规划算法求解,并基于IEEE 39节点算例系统,仿真对比分析了所提方法的特点,仿真结果验证了方法的有效性。     

基于无功/电压控制的电网优化分区方法

电网合适的区域划分有利于无功功率的就地平衡和控制节点电压,因此需对电网进行分区.基于区域无功与电压关系,以无功电源节点为初始节点,应用最大-最小电气距离法合并相邻节点形成初始分区.根据得到的初始分区,再次应用最大-最小电气距离法合并或解裂各初始分区以致最终得到合理分区.应用所提分区方法进行分区,可保证各区域内无功电源节点对负荷节点有较强的电压控制能力,以及无功电源节点与由其进行补偿的负荷节点之间均有较强的电气耦合性,这符合无功功率宜就地平衡的原则.通过IEEE 30节点系统验证了本方法的可行性、合理性和正确性.     

基于多种群遗传算法改进FCM的无功/电压控制分区

为充分考虑网架结构和各无功源的共同作用,提出一种新的电气距离计算方法。依据各节点间无功电压摄动变化关系和节点关联矩阵将系统各节点映射到一个n维空间中,在节点间构建一种新的电气距离。针对一般无功／电压控制分区方法不稳定的问题,提出多种群遗传算法改进模糊C均值聚类的无功／电压控制分区算法,然后将其分别运用于IEEE 30和118节点算例,并把分区结果与文献结论进行分析和比较,验证了该算法的准确性和有效性。     

含有分布式光伏的配电网分区及主导节点的选择

分布式光伏在配电网中的渗透率越来越高,电压集中控制变量维数多、控制过程复杂等问题促进了电压分区控制研究的发展。考虑到电压分区控制中主导节点选择的指标单一,首先基于电气距离的凝聚层次聚类算法对配电网进行聚类分区;然后综合考虑技术性指标和经济性指标,采用基于目标相对占优策略的粒子群算法对主导节点选择的多目标模型进行求解;最后通过改进的IEEE33配电网算例来仿真验证该分区方法的有效性和主导节点选择的合理性。     

基于无功电压满维灵敏度的大规模风电场电网VCA方法研究

提出一种包含大规模风电场电网的 VCA (电压控制分区) 方法:将风电场最经常出现工况的功率作为其在潮流计算中注入功率,求出该工况下包含所有节点耦合信息且计及 PV 耦合的无功电压满维灵敏度矩阵;利用定义的电气距离使电源节点和负荷节点同步参与聚类分区过程,一次性得到分区结果,优于传统只对负荷节点进行分区再人为将电源节点归并的方法.采用风电场最常出现的工况功率,分区结果可以适应于风电场的大部分出力工况.通过对包含大规模风电场的 IEEE39 节点系统进行了动态分区,验证了该方法的可行性.     

基于快速搜索与发现密度峰值聚类算法的含有分布式光伏的配电网电压分区协调控制

随着大量分布式光伏并入配电网,重要负荷节点电压越限的紧急情况更容易发生,这对当前潮流状态下电压控制的快速性提出了更高的要求。考虑电压集中控制方式控制过程复杂且传统的分区方法耗时较长等问题,首先以节点间的综合电压灵敏度为基础计算节点电气距离,根据电气距离构建节点相似度矩阵,并采用快速搜索与发现密度峰值聚类算法对配电网进行快速分区;然后考虑本地光伏独立调压能力的不足,提出了一种先无功后有功的电压分区协调控制策略;最后通过IEEE33配电网算例的仿真结果验证了该分区方法的快速性和电压分区协调控制策略的有效性。