计及可入网电动汽车的微电网电源优化配置

计及可入网电动汽车(plug-in electric vehicle,PEV)、微电网中多种分布式电源(distributed generation,DG)输出功率的不确定性,综合考虑了DG投资、运维等成本,以及微电网带来的节能、降损、减少用户停电损失收益等因素,进行微电网电源的优化配置。PEV接入微电网后,可以根据微电网的实际运行情况作为储能装置补充原有储能元件,从而减少储能元件容量,提高微电网的经济性。从PEV参与微电网运行调度出发,建立计及PEV的微电网电源优化配置模型。算例结果表明,该模型最优解可以确保投资的最佳经济性,获得较大社会经济收益,为含PEV的微电网电源优化配置提供理论依据。     

考虑运行方式的分布式电源多目标优化配置

配电网运行方式不同,分布式电源多目标优化的侧重点也不同。提出了一种考虑运行方式的分布式电源多目标优化配置模型,该模型从系统风险性和经济性两方面综合评价DG接入对配电网的影响,根据配电网运行状态的改变,通过改变改进Delphi法的指标权重值调整综合指标的组成。模型求解时,先对目标函数进行无量纲化处理,再采用混沌变异的粒子群算法得出DG最优配置方案。通过算例IEEE-33母线节点系统表明,提出的优化目标函数满足不同运行状态下的优化要求,能有效地改善系统的运行条件,提高系统运行的安全性和经济性。     

计及可靠性收益的配电网柔性多状态开关及分布式电源综合优化配置

柔性多状态开关(flexible multi-state switch,FMS)是支撑新型电力系统背景下配电网运行控制能力提升和可再生能源接入渗透率改善的重要技术装备,针对现有配电网中FMS的规划并未详细考虑FMS与分布式电源(distributed generation,DG)的协调配置,以及对于FMS接入带来的可靠性提升考虑不足的问题。文章在规划配置阶段详细考虑了含FMS和DG的协同优化运行,并充分计及FMS接入带来的可靠性收益,构建了基于嵌套优化的FMS和DG选址定容双层优化配置模型。针对双层嵌套规划模型求解的复杂性,提出了基于改进粒子群算法和GAMS(general algebraic modeling language)算法相结合的模型求解策略,以改造后的IEEE 33节点算例系统为例,对所提出模型和方法的有效性进行了验证,结果表明提出的方法相比传统单一FMS规划具有更好的经济性,能最大程度地降低配电网年综合费用,同时减少用户因停电带来的损失。     

独立交直流混合微电网电源优化配置

对交直流混合微电网中电源进行优化配置能够减少换流损耗,降低系统成本。针对独立交直流混合微电网特有的结构和能量流动方式,考虑能量传输效率,提出了改进的能量管理策略。优化配置模型以经济性最优为目标,综合考虑环保性和供电可靠性,采用改进的人工蜂群算法对模型进行求解,得到独立交直流混合微电网的分布式电源优化配置结果。最后,通过算例进行仿真验证,结果表明,交直流混合微电网相对于纯粹交流微电网和直流微电网能够降低系统运行成本,使用改进后的能量管理策略能得到经济性更优的微电网电源配置方案。     

主动配电网的全寿命周期分布式电源规划问题研究

主动配电网(Active Distribution Network,ADN)的源荷强不确定性加剧了其电源规划的难度。文章基于ADN的灵活管控特性提出了考虑主动管理模式的分布式电源多目标双层规划模型。上层模型以最小化系统电源侧的全寿命周期成本为目标,从而确定DG的安装配置方案;而下层则以最小化DG有功出力切除量为目标,通过采用主动管理中的DG出力控制、有载变压器分接头调节以及无功补偿装置调节等方式实现DG运行优化。利用带自适应变异的改进粒子群(IPSO)算法对上下层模型进行求解,提高了算法的求解速度并有效得到全局最优解。同时,通过对IEEE 33节点系统进行仿真分析,验证了所构建模型的合理性。     

考虑源-荷不确定性的水风柴微电网优化配置

水、风资源和负荷不确定性影响微电网配置方案的经济性和鲁棒性。文中提出一种考虑源-荷不确定性的并网型水/风/柴微电网双层优化规划模型。上层优化为微电网电源容量优化配置模型;下层优化为考虑了小水电、小风电及负荷功率不确定性的微电网优化运行模型,并利用Seng-Cheol Kang提出的鲁棒线性优化理论(SCK型鲁棒线性优化)将不确定性模型转化为确定性模型。然后,结合含精英策略的快速非支配性排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和混合整数线性规划(MILP)求解微电网的多目标优化配置问题。最后,以韶关地区某实际配电系统为例进行仿真验证,结果表明该模型不仅提高了微电网的鲁棒性,而且保证了配置方案的经济性及供电可靠性。     

考虑功率波动及储能寿命的微电网储能容量优化配置

高比例接入可再生能源的独立运行微电网中,针对其出力与负荷功率的不确定和波动性、可再生能源存在浪费的情况,优化配置储能容量,使整个微电网的运行达到污染排放最小和经济性最高.在储能容量优化规划中采用双层优化模型,外层优化模型负责求解微电网系统储能容量规划投资问题,内层模型考虑在运行过程中运行成本、储能寿命损耗、污染气体排放问题.利用雨流计数法计算储能寿命,可充分考虑影响储能设备寿命的各个因素.采用粒子群双层优化算法对微电网进行储能容量优化计算,结果验证了此方法的可行性.对比固定寿命、精确寿命两种计算方式以及对比排放最低模式、寿命优化模式两种优化方式,对储能容量配置及运行方式提供有效的建议.     

碳交易背景下基于LGPG-P2G的微电网容量优化配置

优化传统微电网的容量配置对其经济性的提升效果有限。为进一步提升经济性,文中在传统微电网的基础上耦合垃圾填埋气发电(landfill gas power generation,LGPG)和电转气(power to gas,P2G),提出一种基于LGPG-P2G的微电网模型。首先,综合考虑碳交易和资金的时间价值对容量优化配置的影响,引入全生命周期理论和经济学中的净现值分析法;然后,以全生命周期的收益最大为目标,利用变异粒子群算法求解4种场景下的微电网容量最优配置,并使用Cplex求解传统微电网模型和所提微电网模型容量最优配置下的最优调度方案。结果表明在碳交易背景下基于LGPG-P2G的微电网模型具有更好的经济性。     

计及节能调度的分布式电源优化配置及其并行计算

研究了多负荷水平下计及节能调度的配电网分布式电源(DG)优化配置问题,建立了2层规划数学模型,上层优化以DG并网运行价值最大为目标,确定DG与储能电池的位置和容量;下层优化模拟配置储能装置的配电网最优节能调度,确定DG的运行出力。采用蚁群算法结合线性规划的混合算法对该模型进行了求解,并实现了主从模式与对等模式相混合的并行算法。算例表明,该模型可显著提高DG接入容量和实际发电量,使DG并网运行价值最大化;并行算法可有效提高算法的计算速度和搜索效率。     

配电网中考虑秩相关性控制的分布式电源优化配置

在考虑风、光两种间歇性能源与负荷秩相关性的基础上,以风机和光伏的投资成本、运行维护成本、网损 成本之和最小为目标,建立分布式电源 (DG)机会约束优化配置模型,采用概率潮流计算嵌入粒子群优化 (PSO) 算法的方法对模型进行求解.以IEEE３３节点为例,分析风光荷秩相关性对优化配置结果的影响。     

基于VMD-SE-IPSO-BNN的超短期风电功率预测*

准确预测风电功率对风电规模化并网至关重要。为了更精确的对风电功率进行预测,提出一种基于可变模式分解(Variational Mode Decomposition,VMD)-样本熵(Sample Entropy,SE)和改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)优化贝叶斯神经网络(Bayesian Neural Network,BNN)的超短期风电功率组合预测模型。首先采用VMD-SE将原始风电功率时间序列分解为一系列不同带宽的模式分量以降低其非线性,然后对全部分量分别建立贝叶斯神经网络模型进行预测,并采用IPSO对神经网络的权值和阈值进行寻优,以求获得最佳的预测效果。实验结果表明,基于VMD-SE的预测模型较采用其他常规分解方式时预测精度明显提高,所提组合预测模型具有较高的预测精度。     

含分布式电源的配电网优化研究

随着中国环境问题的愈发凸显和节能减排形式的越来越严峻,传统火力发电高污染、高耗能的问题暴露地越来越明显,与此同时,以风电、光伏为主的分布式电源（distributed generation,DG）发电过程绿色无污染,且安装灵活,可直接接入中低压配电网,很好地解决了传统大电网面临的弊端,DG合理接入配电网也可以带来很好的经济性。本次研究建立了涵盖DG投资商、电网公司、用户角度的多目标模型,引入了NSGGA-2改进算法,最后在IEEE33节点算例的基础上,针对DG位置、容量、类型进行了多组仿真试验验证了所提算法的可行性,为决策者提供了多种模型下的最优配置方案。     

计及电动汽车充电模式的主动配电网多目标优化重构

电动汽车的入网会影响到电网的经济性和安全性,而配电网重构是电网优化运行的有效措施。根据主动配电网(ADN)的特点,提出了含分布式电源(DG)和电动汽车充电的优化重构模型。通过有功网损灵敏度确定DG的安装位置和容量,构造出DG出力和EV充电的多时段概率模型。建立有功网损、电压偏移指标(VSI)和开关操作次数的多目标优化数学模型以确定系统的最佳重构方案,并在IEEE33节点标准配电系统中,采用引入小生境技术的改进多目标粒子群算法(IMPSO)进行计算,提高了算法的全局寻优能力。考虑了电动汽车无序充电和智能充电两种模式,对比不同场景下得出的结果,验证了该方法的实用性和有效性。     

考虑负荷与分布式电源随机性的配电网无功优化*

考虑负荷与分布式电源(DG)的随机性,在满足配电网运行约束条件以及补偿器动作次数约束条件下,提出配电网日整体收益最大,综合考虑分布式电源投资和维护费用以及补偿器投入费用的无功优化模型。用网损降损率变化率作为补偿器动作的"动作阀",同时针对遗传算法(GA)在寻优过程中寻优速度慢的缺点,用精英保留策略遗传算法(ESGA)求解含DG配电网无功优化问题。IEEE33节点配电系统算例仿真结果表明所提方法能有效解降低网络损耗,实现配电网动态无功优化。     

基于改进粒子群优化算法的多目标分布式发电规划

通过归一化处理和权系数选取,将以网络损耗最小、节点电压平均偏差最小、静态电压稳定裕度最大和总投资成本最小为目标的多目标分布式发电（distributedgeneration,DG）规划模型转化为单一目标。采用改进粒子群4~g415（improvedparticleswarmoptimization,IPSO）算法进行DG规划的优化计算,为避免陷入局部最优,对惯性权重进行非线性的自适应调整,并在计算过程中引入速度变异算子和位置交叉算子,较好地克服了计算后期易陷入局部收敛的问题。将IPSO算法应用于69节点配电网测试系统,仿真结果验证了IPSO算法是有效和可行的。     

考虑节点运行风险差异的多端柔性配电网络自适应潮流优化

为更好地平衡配电网运行优化中的安全性和经济性,提出考虑节点电压越限风险差异的多端柔性配电网潮流自适应优化方法。基于柔性开关设备(SOP)结构,建立SOP传输损耗模型;以网损与加权的节点电压偏差之和为目标函数,计及系统初始电压偏差状态和分布式电源(DG)实时渗透率,建立目标函数中网损和电压偏差的自适应权重模型,考虑电气距离、DG位置和源荷出力相关性,提出各节点电压偏差的赋权策略,从而构建配电网运行优化模型。以改进的3个IEEE 33节点馈线组为例,将模型转化为凸优化模型后采用内点法求解,结果表明所提模型是有效的,权重自适应策略可改善电压,降低网损,并提高优化模型对不同渗透率下配电网的适用性。     

基于NSGA-Ⅱ算法的分布式电源优化配置

以合理配置分布式电源(DG)发挥其综合效益为目的,建立了以最小化分布式电源投资运行成本、最小化配电网网损和最大化静态电压稳定性为目标的配电网DG多目标优化配置模型。引入了多目标遗传算法—带精英策略的快速排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),该算法能够协调各目标函数之间的关系,找出能使各目标函数尽量达到比较大的Pareto最优解集。在考虑不同类型DG的接入特性的基础上,采用NSGA-Ⅱ优化求解DG配置问题。算例分析表明,DG接入配电网后有利于节省配电网投资、减少配电网网损、提高静态电压稳定性。多目标优化计算结果表明,DG配置方案能够达到经济、技术、安全3个方面最优。     

智能电网建设中分布式电源的规划

研究了智能电网建设中分布式电源的规划问题,在分布式电源单个容量、个数和位置不确定的情况下,建立了多目标优化模型,并将多目标函数归一化,采用改进自适应遗传算法优化分布式电源的位置和容量,得到分布式电源接入后的最优规划方案。通过算例分析,验证了该方法的正确性和有效性。     

海上油田群电网的综合潮流优化控制

将发电控制、电压控制和潮流优化结合在一起,综合考虑电网的功率约束、电压质量和经济性指标,建立了海上油田群电网的潮流优化控制模型,并给出了其求解方法。通过将海上油田群电网潮流优化控制问题转化为一个多目标非线性优化问题,从而设计并实现了一套基于内点法和分支定界法的优化求解算法,并通过调整目标权重来适应海上油田群电网各种运行控制模式的需求。采用涠西南油田群电网实际数据进行测试,表明适当设定权重参数可在保证电压质量、功率平衡的基础上,优化机组的出力,获得经济运行的效果。