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。     

主动配电网中分布式电源优化配置

主动配电网规划将主动管理模式与配电网规划、控制及运行相结合,在分布式电源优化配置阶段,充分考虑通过主动管理控制配电网运行。首先建立双层分布式电源规划模型,上层规划以主动配电网运营商年收益最大为目标,下层规划通过主动管理使分布式电源有功出力切除量最小;然后,为计及负荷及分布式电源出力的时序特性,分析了不同类型负荷及分布式电源在典型场景下的日曲线,并且引入分时电价机制来反映主动配电网需求侧特性;再采利用改进粒子群算法求解上层规划模型,采用原对偶内点法对下层规划模型求解;最后以IEEE-33节点配电网作为算例,验证了所提模型的合理性和算法的有效性。     

严重通信故障下主动配电系统分布式电源应急运行策略优化

高渗透率主动配电网对信息系统产生深度依赖,为降低通信故障下电网状态的状态波动,该文提出一种主动配电网分布式电源应急运行策略优化方法。首先,考虑通信故障对主动配电网运行状态影响的可能性和后果,提出基于结构修正的状态脆弱性的综合表征方法。以综合脆弱性最小为目标,建立通信故障下分布式电源与储能离线运行策略的优化模型,并基于自适应聚类算法典型场景集和改进智能单粒子算法进行模型求解。算例结果表明,通信故障下分布式能源采用离线上限受控下的注入策略,可以有效降低系统的运行脆弱性,为主动配电网的安全运行提供了新的思路。     

考虑可控负荷影响的主动配电系统分布式电源优化配置

在常规的配电网分布式电源优化配置基础上,结合主动配电系统特点,考虑可控负荷的影响,建立了分布式电源双层优化配置模型。上层模型用于求解接入主动配电系统的分布式电源最优位置和容量;下层模型用于求解各时段最优的可控分布式电源出力和可控负荷大小,并利用鲁棒优化理论,采用盒式不确定集合表征风力发电、光伏发电等不可控分布式电源出力的不确定性。利用该模型,可以在求解分布式电源优化配置问题的同时考虑运行调度的因素,从某种程度上实现主动配电系统电源规划与运行的统筹。最后采用蝙蝠算法求解双层优化模型。通过对IEEE 33节点配电系统进行算例分析,并与遗传算法、粒子群优化算法进行对比,验证了所提模型的合理性以及蝙蝠算法的适用性和较强的全局寻优能力。     

基于需求侧响应的主动配电网双层优化方法

分布式电源在配电网中渗透率越来越高,导致配电网电压越限问题凸显,对此构建协同考虑主动配电网设备规划和运行的双层优化模型。上层模型考虑配电网中分布式电源、静止无功补偿器及电容器组的容量配置优化以减少配电网投资运行成本。下层模型考虑需求侧响应,有载调压变压器、储能及分布式电源等设备的协调控制,着重提高电压稳定性。针对模型特征,采用基于改进麻雀算法和二阶锥规划的混合优化算法进行求解。外部采用改进麻雀算法求解多维变量以提高求解速度,内部基于二阶锥规划求得配电网主动管理控制策略。最后采用改进的IEEE33节点系统进行仿真验证。结果表明,所提出双层优化方法可以有效提高配电网运行经济性,改善配电网电压分布,平抑负荷峰谷差。     

基于元模型辅助粒子群算法的主动配电网最优经济运行

主动配电网的优化运行研究是主动配电网实现经济、可靠运行的关键技术。建立了主动配电网的最优经济运行模型并以周期内系统总运行成本最低为目标函数来调度。在该模型中,综合考虑了主动配电网中的多种可调资源,例如分布式电源、储能设备、调压器、可投切电容器组及可中断负荷。针对所建立的主动配电网最优经济运行模型,提出了一种考虑约束处理机制的Kriging元模型与改进模糊粒子群算法相结合的混合求解算法,实现了对上述复杂问题的求解。算例的仿真结果验证了所提出的模型及求解算法的有效性。     

基于满意度阈值判定的主动配电网无功优化

随着大量分布式电源和多样化负荷的接入,配电网的拓扑结构和运行特征已经发生了根本性的变化,传统配电网的无功优化算法和控制策略已不能适应现代配电网的发展。为此,提出一种计及分布式电源随机性和负荷时变性的主动配电网无功优化策略。首先,在详细分析分布式电源出力波动性和负荷时变特性的基础上,通过构建模糊评价函数将有功网损、电压偏移折算成满意度指标,提出主动配电网无功优化的数学模型。并引入理想解法解决多目标优化决策问题。其次,针对传统帝国竞争算法求解无功优化问题的不足,提出两点改进策略,使得算法的收敛精度以及稳定性的得到了极大加强。最后,基于配电网数据采集与监控系统实时评估配电网运行的满意度,当满意度增量大于阈值时,通过主动管理、协调控制确保配电网始终运行在经济、安全的状态,充分体现主动配电网主动管理和主动控制的功能。仿真算例表明,提出的模型和算法以及主动优化的理念符合当前主动配电网主动运行和主动控制的思路,具有较为广泛的应用前景。     

基于机会约束规划的多类型分布式电源容量与布点优化方法

在分析三种不同类型分布式电源并网模型的基础上,建立了配电网分布式电源容量和布点多目标优化的机会随机约束模型;综合考虑了分布式电源以PQ、PI和PV等不同接口模型并网时的出力特性,弥补了以往研究中将分布式电源统一处理为分布式电源PQ模型的缺陷;在包含不同接入类型的分布式电源的配电网规划中,由于考虑光伏发电系统输出功率Beta概率分布的影响与考虑风电机组欠额定输出、额定输出和无输出的概率模型的影响,对潮流、电源出力、节点电压等制约关系构建了机会约束条件函数,同时将分布式电源运行成本纳入多目标函数,采用改进的模拟退火粒子群算法对所建优化问题进行求解。计算结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

含分布式电源的主动配电网重构策略研究

针对分布式电源在配电网中不断增加及其波动性和间歇性对电网稳定和安全产生的影响,提出了一种含有分布式的主动配电网重构策略。以最小网损作为目标函数,将改进的教与学优化算法应用于主动配电网供电路径的快速优化中。通过算例对含分布式电源的主动配电网进行分析,以验证改进算法在配电网重构中的优越性。结果表明,该方法收敛速度快、寻优时间短、运行稳定。所做研究工作为我国配电网中接入分布式电源的优化方法提供了参考和借鉴。     

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。     

基于二进制量子粒子群的含电动汽车主动配电网多目标重构

电动汽车(EV)在配网中的渗透率不断增加,影响到电网的经济性和稳定性。提出了适用于主动配电网(ADN)多目标重构的二进制量子粒子群算法(BQPSO),建立了有功网损、电压偏移指标(VSI)和开关操作次数的多目标优化数学模型,以确定接入分布式电源(DG)和电动汽车(EV)后系统的最佳重构方案,并在修改后的IEEE33节点配电系统中进行计算,通过与不同的算法进行对比,验证了本文方法的实用性和有效性。     

Integrated Reactive Power Optimization Method for Active Distribution Networks Based on a Quantum Krill Herd Algorithm

Abstract

Aiming at the problem that the reactive power optimization of traditional distribution network can’t adapt to the active distribution network (ADN) of large-scale distributed power access, a comprehensive reactive power optimization method based on quantum krill herd algorithm for ADN is proposed. Firstly, a reactive power optimization model of ADN based on proportional coefficient is proposed by analyzing the characteristics of active control and active management. Secondly, the krill herd algorithm is easy to fall into local optimum when solving optimization problems. To overcome this shortcoming, a quantum krill swarm algorithm is proposed. The algorithm uses the probability amplitude of quantum bits to represent the information of particle position, uses quantum revolving gate to increase population diversity and generates new population through chaotic crossover, which improves the convergence accuracy of the algorithm. Finally, simulation experiments are carried out on the modified IEEE33 node and IEEE 69 node to verify the effectiveness of the proposed model and algorithm.     

考虑需求侧资源的主动配电网故障多阶段恢复方法

需求侧资源(demand side resource,DSR)参与主动配电网(active distribution network,ADN)运行能够提高系统可靠性及设备利用率。考虑主动配电网故障阶段复杂运行特性,文章提出了需求侧资源参与下的多阶段故障恢复方法。首先分析需求侧用户响应特性,建立价格型响应负荷的时变模型及激励型响应负荷的中断补偿模型,建立以停电时间最少、经济损失最小为目标,以用户停电次数、负荷响应时间等为约束条件的优化模型。应用差分进化算法建立动态优化模型,得到多阶段故障恢复最优策略。算例计算结果验证了所提模型和算法的正确性和有效性,并且分析了需求响应资源参与故障恢复的作用。     

Research on optimal schedule strategy for active distribution network using particle swarm optimization combined with bacterial foraging algorithm

Comparing with the traditional distribution network, a significant feature of the active distribution network (ADN) is that the performance of distributed generation (DG) units, energy storage units and micro-grid (MG) in the network is controllable for the distribution network operator. Considering the characteristics of the distributed power supply and micro-grid, and giving full play to the advantages of distributed generation technology in the economic, environmental and energy aspects, this paper highlights an environmental protection and energy saving optimal schedule model for ADN. The scheduling model focuses on the minimum network loss, minimum voltage deviation and minimum difference between peak and valley load. In addition, the two stage algorithm is presented to solve the proposed multi-objective scheduling model of ADN. First, a set of Pareto solutions are obtained by using the proposed particle swarm optimization combined with bacterial foraging algorithm (PSO-BFO) to solve multi-objective optimization problems, then the optimal schedule strategy of ADN is gained through evaluating the Pareto solutions with entropy weight decision-making method. To avoid the search falling into local optimal solution, the two-value crossover operator is introduced to exchange the information among subpopulations and update the position of related particles. Meanwhile, the adaptive adjusting inertia constant strategy is used to improve the algorithm convergence speed. Finally, the case study results demonstrate the rationality of the proposed optimal schedule model and the validity of its solution algorithm for ADN.     

基于两阶段优化模型的电动汽车充电站放电策略

随着电动汽车的普及,合理制定其充放电策略,实现主动配电网和充电站的双赢成为电动汽车负荷并网的研究重点,为此提出一种充电站充放电计划的两阶段优化模型。该模型综合考虑了主动配电网和充电站双方的利益,并计及了电动汽车实际负荷与预测负荷不符的情况。在日前优化阶段,以成本分析为基础,采用Nash谈判法求解配电网和充电站的多目标优化,利用Karush-Kuhn-Tucker条件表示Pareto前沿。在日内优化阶段,在不改变日前优化确定的充放电计划基础上,根据实时负荷,采用Q-learning算法,进行充电站充电服务优化。最后构建配电网系统算例,对提出的优化模型进行仿真,验证了本文方法的有效性。     

基于改进QPSO算法的BIPV建筑削峰填谷双层优化配置策略

针对BIPV建筑负荷削峰填谷和接入配电网后考虑网损、电压偏差的选址优化问题,提出了一种BIPV建筑双层能源系统优化模型。模型下层在考虑DG成本和环境成本的前提下,利用储能对负荷进行削峰填谷,模型上层在考虑配电网网损、电压偏差的前提下对BIPV和储能的选址方案进行优化。在求解该双层模型时利用量子理论中的量子行为和概率表达特性设计了一种改进的多目标量子粒子群算法,在解的处理上引入了一种动态ε不可行度约束支配函数。以IEEE30节点系统为参考系统,算例优化结果表明:BIPV建筑负荷峰谷差、配电网网损和电压偏差得到了有效降低,证明了所提配置优化策略的可行性;同时也表明,所提算法在全局寻优能力和种群多样性方面得到了明显提升。     

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。     

含有电力弹簧的主动配电网优化运行

电力弹簧作为一种新型负荷侧调节设备,与具有宽电压范围的非关键负载串联形成智能负载,自动调节用电量与发电量匹配,以实现配电网运行优化。研究了含有电力弹簧的主动配电网最优潮流模型,提出了一种基于果蝇优化算法的智能负载优化方法,松弛法被用于推导最优潮流的二阶锥规划公式。结果表明,智能负载的主动调节可以优化配电网电压水平,降低有功网损,降低配电网的运行成本。所提多目标优化模型在一个改进的IEEE-33节点模型中求解,仿真结果验证了其正确性和有效性。     

考虑可平移负荷管理的主动配电网故障恢复方法

针对主动配电网故障恢复问题,计及系统需求侧管理资源中的可平移负荷制定故障恢复方案。首先给出主动配电网负荷平移基本模型,其次以 故障恢复期间失电负荷电量最小为目标函数,计及负荷平移约束、功率平衡约束、网络辐射状等必要约束条件建立主动配电网故障恢复方法。对混沌 粒子群算法引入自适应惯性权重系数进行改进,并基于改进混沌粒子群算法对建立的模型设计求解流程。算例分析验证了所提方法的有效性。     

主动配电网技术及其进展

主动配电网是实现大规模间歇式新能源并网运行控制、电网与充放电设施互动、智能配用电等电网分析与运行关键技术的有效解决方案。文中重点研究了主动配电网的定义及其特征,分析了主动配电网的研究现状及其关键技术,包括:含间歇式可再生能源及储能装置的主动配电网综合规划技术、基于配电网主动机制的分布自治与全局优化相结合的协调控制技术、功率及能量灵活可调的主动配电网全局优化能量管理技术以及主动配电网多目标经济性评估等。