主动配电网与主网协调调度

主动配电网（active distribution network, ADN）拥有更多的调度自主权,能够主动管理分布式发电机、储能设备以及主动负荷,实现配网的高效运行。主网与配网调度结果相互影响,因此在制定ADN优化调度方案时,除了考虑自身的运行成本,还应该兼顾与主网之间的协调问题。该文设计配网与主网实时信息交互模式,对主动负荷和储能设备进行建模分析,提出基于实时电价的协调调度模型;并针对该调度模型,提出并行优化算法,通过对连接配网的IEEE 9节点系统进行仿真,验证了模型及求解算法的有效性;最后,分析比较了需求侧响应、储能设备和联络线功率上限对调度结果产生的影响。     

考虑不确定性影响的微电网优化重构

考虑到微电网中分布式能源出力和负荷不确定性的影响,提出一种基于云理论的随机框架对其进行处理,利用云模型将微电网不确定性的模糊性和随机性转换为定量的形式。建立了以网络损失最小和供电质量最优为优化目标的微电网重构模型,同时利用一种基于模糊理论的综合评价方法对多目标函数进行了处理,并提出一种改进的大爆炸算法对模型进行求解。最后以33节点微电网标准模型作为案例研究,仿真结果证明了所提优化模型和算法的有效性及实用性。     

考虑可再生能源跨区域消纳的主动配电网多目标优化调度

提高对可再生能源的综合利用能力是主动配电网(ADN)运行控制面临的新增重要任务。为此,提出了一种面向促进可再生能源跨区域消纳的ADN多目标运行优化方法。首先,基于并网接口模型,推导了集中控制模式下分布式发电(DG)的有功、无功功率解耦可调范围,并提出考虑可再生能源跨区域消纳的ADN能量管理策略。在此基础上,分别以系统运行成本、可再生能源发电功率削减量以及系统网损三方面最小化作为目标,构建ADN多目标优化调度模型。该模型综合考虑了DG有功、无功出力控制、储能设备充放电以及可中断负荷的调用,并详细分析了网络潮流和分布式资源特性两方面的约束及其多时段耦合特征。鉴于所建模型具有高维、非线性特点,采用基于启发式策略的多目标和声搜索算法实现高效求解。以扩展的33节点配网系统为例,验证了所提模型的有效性以及ADN运行中计及可再生能源DG无功控制潜力的必要性。     

含大规模电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度方法

针对大规模电动汽车接入配电网无序充电带来的负荷峰值增加等问题,提出一种含大规模电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度方法。首先基于蒙特卡洛抽样方法分析了大规模电动汽车的充电负荷需求;然后,以含大规模电动汽车接入的主动配电网运行成本最小化和负荷曲线方差最小化为优化目标,综合考虑电动汽车的充电需求和配电网的运行约束,构建含规模化电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对多目标优化模型进行求解,针对多目标优化得到的帕累托(Pareto)最优解集规模大,蕴含信息丰富,导致运行人员难以决策的问题,提出一种基于模糊聚类的方法对多目标Pareto最优解集进行筛选。通过改进的IEEE 34节点算例的多场景对比分析,结果表明:所提出的模型和方法可在保证系统经济运行的同时,有效利用电动汽车的优化充电降低系统负荷峰谷差。     

主动配电网储能系统的多目标优化配置

储能系统在平滑间歇式能源功率波动、削峰填谷、改善电压质量以及提供灵活的功率调节等方面都发挥了巨大的作用。主动配电网能否实现对间歇性可再生能源进行完整消纳以及网络优化运行,在很大程度上依赖于主动配电网的储能系统配置是否合理。文中从削峰填谷能力、电压质量以及功率主动调节能力3个方面建立主动配电网储能系统的多目标优化配置模型,并使用带权极小模理想点法求解该多目标优化问题,避免求解多目标规划问题复杂的Pareto前端曲面,简化了问题求解的复杂度。最后,通过算例验证了所提模型及其求解方法的有效性。     

基于概率潮流的主动配电网日前-实时两级优化调度

为有效应对主动配电网(ADN)中间歇性电源、虚拟微网与柔性负荷等不确定变量给电网安全经济运行带来的挑战,基于概率潮流技术建立了ADN日前—实时两级优化调度模型。日前调度以ADN中各单元日前功率预测结果为依据,以运行成本最小为目标,确定次日各时段内各调度单元运行计划;在此基础上,针对实际运行中各单元的波动性和超短期预测结果进行实时调度,以不确定单元作为随机变量进行概率潮流计算,对日前调度计划进行调整,使得ADN中各节点电压和支路功率在3倍标准差内波动仍满足约束条件,提高ADN的安全裕度。最后,结合引力搜索算法和粒子群算法对调度模型进行求解,并通过算例验证模型的有效性。     

含风光柴蓄的海岛独立微电网多目标优化调度方法

针对独立微电网运行中的优化调度问题展开研究。介绍了独立微电网的典型结构、组成单元功能;综合分析光伏和风力发电、柴油机发电及储能系统等多方面的运行特性,提出考虑柴油机发电费用和蓄电池循环电量的多目标优化调度数学模型;构造含蓄电池充放电功率及SOC范围、柴油机发电功率、系统功率平衡的约束条件;在此基础上,通过NSGA-II算法对多目标优化模型进行求解。结合具体算例,在不同日照和风力条件下,获得多组Pareto最优解集;从中选取典型调度方案,分析各组件功率,验证了模型的合理性。     

基于时序动态约束的主动配电网滚动优化调度

为有效应对主动配电网(ADN)中间歇性能源和负荷等不确定性因素给ADN优化调度带来的挑战,提出了基于时序动态约束的ADN滚动连续实时优化调度方法。以恒定调度周期24 h的经济性最优为优化目标,建立了统筹考虑各类有功和无功功率等控制资源的综合实时优化调度模型。所提的滚动优化调度方法基于优化时刻的实时采集数据和后续23 h的预测数据,采用和声搜索算法求解所建调度模型,连续实时确定每个时刻ADN的最优运行方案。在建模过程中考虑到风光荷预测的不准确性随时间的增长而增大的特性,提出了时序动态约束的概念,即愈往后其安全约束愈加宽松,以此扩大解空间范围,进一步提高了调度方案的经济水平。最后,对改进的IEEE 33节点算例和IEEE 69节点算例的调度仿真分析,验证了所提方法和模型的可行性和有效性。     

含分布式电源的主动配电网双层规划模型

基于分解协调原理建立分布式电源双层规划模型,研究分布式电源在主动配电网中的合理规划问题。上层规划以节点网损灵敏度为原则,从系统网络损耗的角度确定分布式电源的安装位置与容量;下层规划根据分布式电源的投资效益、电压偏差指标建立多目标优化规划数学模型用于确定分布式电源的最佳出力。提出一种改进的多目标粒子群算法进行模型求解,通过对IEEE-33节点配电系统进行仿真计算验证所建模型和算法的可行性和有效性。     

考虑电动汽车不确定性因素的配电网分布式电源优化布置

分布式电源和电动汽车的规模化接入对配电网经济运行和电能质量产生了较大影响。分布式电源和电动汽车的功率具有不确定性。为实现分布式电源的合理配置,提出了一种考虑电动汽车不确定性因素的分布式电源优化布置方法。首先,以网络损耗最小、电压偏移最小和系统稳定性高为优化目标,利用机会约束规划方法建立分布式电源优化配置模型。然后,采用支持向量机算法和多目标粒子群算法对上述模型进行求解,得到其Pareto解集。以IEEE 37节点配电网为例对所提模型进行验证,结果表明该模型可以有效得到合理的配置方案。     

基于改进QPSO算法的主动配电网削峰填谷策略研究

相较于传统配电网,主动配电网具有分布式电源利用率高、网损低、可控性强等特点,其优化运行为典型的多目标优化问题。文中同时考虑储能系统削峰填谷在平滑负荷曲线和分布式电源运行经济性两方面的性能,建立了典型主动配电网多目标优化模型;考虑该模型具有多维非线性特点,提出了一种基于量子粒子群(QPSO)的改进算法,利用量子理论中的量子行为和概率表达特性,在算法的全局寻优能力和种群多样性方面得到明显提升。最后,算例分析验证了该方法的可行性。     

基于演化算法和讨价还价博弈的多目标最优潮流研究

针对电力系统的多目标最优潮流问题,首先通过遗传算法取得帕累托解集,从而充分反映出不同优化目标之间相互影响、相互背离的内在关系,在此基础上利用纳什讨价还价博弈方法选取全局最优解。探讨同时考虑发电费用（或发电煤耗）最小和系统网损最小的多目标最优潮流问题,首先验证该问题满足讨价还价博弈公理,再通过强度帕累托演化算法（strong Pareto evolution algorithm 2, SPEA2）求解得到帕累托前沿,保证收敛速度较快且帕累托前沿分布均匀,最后基于纳什讨价还价博弈求得最优解,解决了不同目标函数之间可能存在的矛盾。该文通过对IEEE 14节点系统的算例计算,验证了该方法的有效性。     

基于动态分区的配电网日前优化调度研究

为了提高对分布式可再生能源的就地消纳能力,实现配电网分层分区调度,提出了基于MOEA/D的多目标蚁群动态分区算法和基于动态分区的配电网日前优化调度模型。利用潮流追踪算法与复杂网络理论中的二分模块度,提出了量化分区间能量耦合程度的能量二分模块度指标。基于电力系统潮流方程雅克比矩阵推导蚁群算法中的启发式信息,结合预测场景集以分区的能量二分模块度与功率储备为目标函数,利用多目标蚁群算法生成动态分区方案。建立以联络线功率、灵活性不足率以及成本最低为目标的基于动态分区日前优化调度模型,并利用NSGA-II算法求解Pareto最优解集。最后基于IEEE33节点网络对所提模型与方法进行验证。结果表明,采用该方法进行动态分区与日前调度可有效提高系统应对可再生能源不确定性的能力,为就地平抑可再生能源波动奠定基础。     

计及配电网经济性与可靠性的电池储能系统优化配置

经济性和可靠性是储能系统优化配置过程中必须考虑的2项指标,但往往不能同时达到最优。为协调二者之间的矛盾,建立了同时考虑经济性和可靠性的多目标电池储能系统优化配置模型。首先针对目前含储能元件系统,可靠性评估方法复杂、计算速度慢的现状,提出了一种含储能系统及分布式电源（distribution generation,DG）的配电网可靠性简化计算方法,量化储能配置后对配电网可靠性提高所做的贡献,得到持续供电时间增量及持续供电电量增量2个指标。然后,以配电系统的年净收益最大、配电系统故障时储能系统持续供电时间与供电电量最大为目标,建立了电池储能系统多目标优化配置模型,并采用改进的强度帕累托算法求解该多目标优化模型的帕累托前沿。最后对IEEE-33节点配电系统进行仿真计算,验证了所建模型的可行性及有效性。     

考虑光-荷不确定性和旋转备用约束的主动配电网经济优化调度策略

分布式光伏、储能装置等大量分布式电源接入主动配电网(active distribution networks,ADN)后,光伏出力、负荷和旋转备用容量的多重不确定性对主动配电网经济调度的可靠性提出新的挑战。考虑了光伏出力及负荷不确定性,对旋转备用容量进行概率约束,以调度过程中运行成本最小为目标函数提出了一种主动配电网经济优化调度模型。通过所提出的潮流约束线性化方法和离散步长变换方法,将机会约束规划(chance constrained programming,CCP)模型转化为易于求解的确定性混合整数线性规划(mixed-integer linear programming,MILP)模型,并通过CPLEX求解器进行求解。基于IEEE-33节点配电网系统对所提方法进行验证。算例结果表明,所提策略的系统计算时间显著减少,优化效果更好,且可以通过适当设置旋转备用容量概率约束的置信水平实现主动配电网可靠性与经济性间平衡。     

不平衡主动配电网电压无功两阶段多目标鲁棒优化

高间歇性分布式电源大量接入、线路排布不对称、负荷分布不均匀等因素加剧了配电网的三相不平衡。同时,分布式电源和负荷的显著不确定性导致配电系统电压越限频繁以及网络能量损耗增加。引入电压不平衡度二阶锥约束,以降低主动配电网的三相不平衡程度;采用鲁棒优化方法对分布式电源与负荷的不确定性进行建模;在此基础上,提出一种不平衡主动配电网的两阶段多目标电压无功控制模型,以最小化系统电压偏差和网络能量损耗;结合二阶锥松弛与线性化技术将非凸模型转化为可求解形式,利用法线边界相交算法处理多目标问题,并采用列与约束生成算法将可求解模型分为主问题与子问题进行迭代求解,从而得到鲁棒帕累托最优解。基于澳大利亚某真实配电网验证所提方法的有效性和鲁棒性。     

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。     

主动配电网多目标网络重构研究

本文提出了一种适用于主动配电网的多目标网络重构混合进化算法。选择目标函数为网损最小、供电可靠率最高,并在约束条件中考虑了分布式电源(DG)的出力约束,在可靠性计算中考虑了主动配电网中DG的计划孤岛作用;算法首先利用最优流模式算法(OFP)得到接近最优的局部最优解,再利用树形结构编码单亲遗传算法(TSE-PGA)搜索最优解;提出了适用配电网重构的TSE-PGA对应的移位、重分配操作算子;用改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的非支配排序策略对迭代过程的个体进行排序,最终得到Pareto前端解集。选择改进TPC 84节点算例验证所提出的混合进化算法,与其他算法的结果进行比较,证明了该算法的优越性。     

计及多种分布式能源运行的配电网双层优化规划方法

在配电网分布式可再生能源(Renewable Distributed Generation, RDG)优化规划问题上,考虑可控分布式电源和可中断负荷的调度运行情况,建立RDG双层优化模型。上层模型以配电网系统电压偏移最小、网络损耗最小为目标,求解RDG接入配电网的最优位置和容量。下层模型以配电网发电综合运行成本最小为目标,求解各时段可控分布式电源和可中断负荷最优出力安排。利用场景分析方法处理多种分布式可再生能源优化中的不确定因素。为减少模型计算量,采用K-means聚类算法获取典型场景。最后,采用改进的自适应遗传算法求解,以IEEE-33节点网络系统为例对所提模型与方法的有效性进行验证。仿真结果表明,该方法能够有效提高RDG优化方案在系统实际运行中的适用性。     

考虑运行风险的主动配电网分布式电源多目标优化配置

考虑配电网运行中的不确定性,文章通过改进蒙特卡洛法生成大量预想事故集,利用潮流计算和拓扑分析得到接入分布式电源后系统运的行风险。提出一种考虑主动配电网运行风险的分布式电源多目标优化配置模型,将主动配电网运行带来的运行风险RL与分布式电源运行成本CDG作为目标函数,采用改进的粒子群算法对多目标优化模型进行求解,获得分布式电源安装位置和安装容量以及运行风险与运行成本之间的权衡关系。仿真算例表明,所提出的考虑主动配电网运行风险的分布式电源多目标优化配置方法,与单一只考虑经济性或者可靠性的优化模型相比更加合理,适用于分布式电源的优化选址和定容,验证了该模型的可行性。