特高压交流同步电网的无功电压优化

针对以特高压为主干网架的同步交流输电网的特点建立了考虑静态电压稳定性指标、全网有功网损以及电压水平约束的无功优化的数学模型.对于大规模电网分析带来的维数灾问题,提出了按照割线灵敏度法优选控制变量,以降低搜索空间的维数,并将大范围互联电网分层分区,使用协同进化算法寻优.以提高搜索效率和解的质量.使用某一以特高压为主干网架的输电网的测试网络作为算例进行无功电压优化控制.结果证明所提出的优化模型和算法是快速、有效的.     

基于协同粒子群优化算法的电力系统无功优化

为了解决粒子算法应用在电力系统无功优化中存在的问题,提出了一种改进的协同粒子优化算法.笔者根据电力系统无功优化问题非线性、不连续、大范围以及电压等级增多、无功优化控制变量较多的特点,建立了改进的协同粒子优化算法无功优化的数学模型,并将协同粒子群算法在无功优化中进行了应用.算例结果表明,该算法有效地改善了粒子群算法的局部收敛问题,缩短了搜索时间,提高了准确性.     

一种多分区互联电网分布式无功优化算法

电网互联进程不断加快和系统规模的不断扩大对互联电网无功优化计算提出了更高的要求。提出了一种基于子网边界节点等值注入功率的多分区互联电网无功优化分布式协调优化算法。基于电网监控分层分区的特点,通过建立保留分区间联络线的简化外网模型,将子网间边界向量相等的耦合约束转化为边界节点注入功率修正方程的等式约束。构造边界节点电压加权修正的外层协调环节,依靠等值注入功率和对应边界节点电压向量的数值更新与传递实现全网无功优化问题的分布式求解。该方法有效地降低了协调层的参与度,进一步提高了子网无功优化的独立性,符合无功优化和控制的本地性要求。对多个IEEE试验系统进行了数值仿真测试与分析,结果表明方法具有良好的有效性和适用性。     

多目标进化算法求解无功优化问题的对比分析

对经典的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithms,MOEAs)在电力系统无功优化中的应用展开比较研究。与传统设定偏好参数、将多目标问题转化为单目标问题的方法不同,直接采用计及系统网损与电压偏移的多目标模型。提出无功优化多目标进化算法统一框架,采用一致的编码策略、约束处理方法。以IEEE30节点标准系统的多目标无功优化为算例,从帕累托前沿、外部解及C指标等方面,比较各种算法的性能特点,并按照其优劣将算法分为5个性能等级。参考算法的性能等级,详细分析每种算法的优缺点。相关结论对MOEAs在无功优化及电力系统其他优化问题中的应用和改进,都具有一定的参考价值。     

基于协同进化遗传算法的地区电网电压优化与治理研究

大区域电网互联使系统趋于复杂化,传统数学方法处理电压优化与治理问题时存在较大的局限性,采用合作型协同进化遗传算法对电压优化与治理进行研究,考虑提高电压合格率和新增无功补偿装置投资成本最小化建立数学模型,将电压优化问题的控制变量进行合理划分,降低了搜索空间的运算复杂度,协同进化搜寻最优解。算例结果分析表明,该方法可以有效提高电网的电压合格率,具有良好的收敛性能,有助于求解大规模电网电压优化与治理问题。     

电压无功优化控制系统在地区电网中的应用

介绍了地区电网电压无功优化控制系统的结构、技术特点及功能。系统针对电力系统无功优化调度分层、分区的实际特点,按分层控制结构设计,其优化算法以网损最小为目标函数,考虑电压质量、控制代价等约束条件。系统在徐州地区电网的实际应用中达到降低运行劳动强度、提高电压合格率、降低网损等效果。     

十堰地区电网无功现状及补偿方法分析

具体分析了目前十堰地区电网的基本特点和无功配置情况,针对电网电压越限以及电压调整困难的现状,以节点电压为约束,电网有功损耗最小为目标,利用PSASP(电力系统综合分析程序)计算了几种典型运行方式下的电网潮流,求得节点最优无功补偿容量以及补偿地点,对比了优化前后的无功潮流、电压、网损情况.结论说明,充分利用电力系统现有的电压调节、无功补偿装置,通过合理配置无功补偿地点及容量,从全网优化的角度进行电压无功控制对于十堰电网安全、经济运行具有重要的意义.     

快速多目标无功优化方法在实际系统中的应用

多目标进化算法（MOEA）已经被应用到电力系统无功优化这一问题的求解,但是由于MOEA算法需要相当长的寻优时间,同时其优化结果针对性不强,因此难以用于电网的无功电压自动实时控制。将以ε-支配域为基础的多目标优化方法应用到实际系统的无功电压自动实时控制中,该方法包括多目标模糊评价函数、自适应ε-MOEA优化算法以及后评价模糊控制器。通过在一个实际35节点系统上的应用,验证了所提方法的有效性与实用性。     

省级电网无功优化的分解协调研究

由于电网整体优化的需要,自动电压控制（AVC）日益受到重视。AVC的实现应是同一电压等级下的分区控制及不同电压等级间层间控制的协调、统一。针对AVC分区、分层控制的特点,提出在省级电网实现基于分解协调原理的无功优化,以期在算法的收敛性、计算速度以及对离散变量的处理几方面有明显的改进。     

电网电压无功监控系统的设计

根据国内外电力系统的发展趋势，提出电网电压无功监控系统的设计方案。首先依据分离原理提出了分层分散控制系统结构，阐述了正常状态下以网损最小为目标的电压无功优化算法、变电站智能电压无功控制装置的功能和特点，以及紧急状态下的电压稳定性预测算法以及预防和紧急控制措施。     

多负荷水平下含风电接入的配电网无功优化

由于风电输出功率的随机性,风电机组的大量接入给配电网无功优化带来更多不确定性因素。为了提高配电网无功优化对风力发电并网的适应能力,建立了多负荷水平下基于场景分析的考虑风电接入的多目标无功优化模型。该模型综合考虑了节省电能损失费用和节点电压偏差2个指标,将2个指标进行模糊化,采用最大化模糊满意度指标法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,然后采用自适应遗传算法进行求解。并以IEEE 33节点测试系统为例,计算和分析了在不同场景时最大负荷、一般负荷和最小负荷3种负荷水平下,电容器投切、系统有功损耗、节点电压以及节省电能费用情况。计算结果表明,所提出的无功模糊优化方法,在不同负荷水平、不同场景下改善电压质量和降损节能效果显著,适合多负荷水平下含风电机组的配电网无功优化需要。     

中山地区电网电压无功优化系统研究

文章分析了广东省中山地区电网电压自动控制装置运行现状,根据中山地区电网结构特点,提出分级控制方案,计了一套基于全局电网范围的电压无功优化系统(AVC),详细介绍了该系统的结构、控制模式、控制流程和运行情况.     

基于多目标决策协调进化算法的电力系统无功优化

在传统无功优化模型基础上,建立了以系统有功网损、静态电压稳定裕度、电压偏差、无功补偿容量和发电机发电成本的多目标无功优化模型。采用多目标决策协调进化算法对电力系统无功进行优化,将多目标决策协调算法与群体进化理论有机结合起来,在有限的群体内对每个个体按协调算法进行排序,以提高优化方法的有效性。通过Matlab7．0编程对IEEE30和IEEE14节点算例系统进行计算。计算结果表明,该方法具有系统网损、电压偏差及无功补偿容量小、发电机发电成本低和系统稳定裕度高的特点。     

Reactive Power Optimization Using Hybrid CABC-DE Algorithm

Reactive power optimization is closely related to voltage quality and network loss, and it has great significance for the safety, reliability, and economical operation of the power system. Differential evolution (DE) algorithm has been currently applied to reactive power optimization. In order to mitigate the shortcomings of poor local search ability and premature convergence in DE, this paper presents a novel hybrid algorithm–chaotic artificial bee colony differential evolution (CABC-DE) algorithm, which improves the DE algorithm based on artificial bee colony algorithm and ideas of chaotic search. It introduces the observation bees' acceleration operation and the detective bees' chaotic search operation into CABC-DE. The validity of the proposed method is examined using IEEE-14 and IEEE-30 bus system. The experimental results show that CABC-DE algorithm is more effective than regular DE algorithm for reactive power optimization. The algorithm can save the search time greatly and get a better solution for optimization, thus making it suitable for solving reactive power optimization problems.     

基于BSSSO算法的无功补偿容量优化方法

无功补偿容量的目标是将有功功率损耗降至最低且兼顾电压平衡。首先,针对无功补偿容量优化实际,建立考虑有功功率损耗、电压偏差、电压稳定性的多目标无功补偿容量优化模型;然后,提出基于鸟群算法（bird swarm algorithm,BSA）与混合牧羊人优化算法（shuffled shepherd optimization algorithm,SSOA）的鸟群牧羊混合优化（bird swarm shuffled shepherd optimization, BSSSO）算法,以优化无功补偿容量;最后,通过仿真算例验证了所提方法,结果表明所提方法性能优越,可以兼顾各指标平衡。     

含风电机组的配网无功优化

研究了分布式电源中发展较为成熟的风力发电机组并网后配电网的无功优化问题,提出一种基于场景发生概率的无功优化综合指标,该指标由网损和静态电压稳定裕度两部分构成。基于该指标,提出一种新的无功优化模型。在该模型中,提出风电机组输出功率典型场景的选取策略,无功优化潮流计算中考虑了风电机组的特点,将其作为电压静特性节点处理。在求解方法上,采用基于自适应权重的遗传算法求解。算例表明,提出的模型和算法是可行的,对风电系统的运行具有一定的参考价值。     

基于改进Tabu搜索算法的区域电网无功优化

为了满足无功优化的实时控制要求,提出了考虑静态电压稳定的区域电网无功优化方案。该方案采用改进的Tabu搜索算法,以有功网损最小为目标进行无功优化,记录优化过程中搜索得到的前10位最优网损解;然后对这10个最优网损解进行静态电压稳定裕度计算,再运用模糊集理论,将网损最小和静态电压稳定裕度最大两个目标的优化问题转化为单目标优化问题。通过算例仿真,证明了改进Tabu算法适合于解决区域输电网无功优化问题,同时也验证了本文提出的考虑静态电压稳定性的区域输电网二级无功电压控制方案是可行的,有效的。     

基于改进小生境遗传算法的配电网全网无功优化

提出一种配电网全网无功优化方法,该方法将整个配电网划分为高、中、低压3个等级,各级电网再根据自身特点分解为优化单元,遵循从下至上优化的原则,上级主网优化时计及下级子网无功优化的影响,计算结果更准确可靠。各优化单元的无功优化通过改进的小生境遗传算法来实现,该算法将个体距离判别标准设置为动态函数,能够更灵活、更准确地跟踪个体距离,收敛速度快且能在全局范围内找到最优解。针对某配电网的计算实例验证了配电网全网无功优化方法的优越性。     

地区电网中电压无功二级优化

进化策略法以其全局收敛性、并行处理特性、通用性及鲁棒性强等优点而被应用于无功优化的研究中，但由于电力系统的自身特性和实际情况的千差万别，进化策略法有时会出现无可行解和优化效果较差的情况。文中根据地区电网的实际运行需要，提出变压器和电容器分阶段参与调节、电压网损分级优化的思想，该方法在实际系统中取得了良好的效果，证明是可行和有效的。     

基于免疫PSO的新能源配电网无功多目标模糊优化

考虑分布式能源的间歇性和随机性对配电网电压的影响,用模糊数表征分布式电源出力不确定性和负荷功率的波动性,构建配电网多目标模糊无功优化模型,提出分布式电源和无功补偿装置输出无功功率的协同优化方法。以有功网损最小和电压偏差最小为目标函数,并将目标函数和约束条件模糊化,根据其隶属度函数形成模糊适应度函数,再将两目标通过最大满意度法转化为单目标,最后利用免疫粒子群算法进行求解,从而确定在负荷功率模糊波动下具有不同模糊出力水平的分布式电源和具有不同运行方式的无功补偿装置输出无功功率的最优值。以IEEE33配电网系统为算例,验证了所提出的模型和算法的可行性和有效性。