基于改进PSO 的含DG 配电网无功优化研究∗

分布式电源(DistributedGeneration,DG)在并入配电网后,可以有效支撑电压,并且增加配电网运行灵活 性,但也会导致配电网系统网损增加、电压波动等问题.提出对含多个DG配电网进行无功优化的方法.该方法的目 标是降低系统有功网损和减小电压偏移,建立一种含DG 配电网的无功优化数学模型,改善标准PSO 算法中粒子种 群易陷入局部最优而难以解得全局最优的情况.以IEEE３３节点标准算例进行仿真验证,结果表明所提改进算法可以 有效减小有功损耗并提高电压质量.     

基于量子混合蛙跳算法的含分布式电源配电网无功优化

将分布式电源(DG)的无功调节能力与传统的电压调节手段相结合,研究了含DG的配电网无功优化问题。建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的配电网模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用量子混合蛙跳算法求解含DG的配电网无功优化问题。最后,通过IEEE 33节点系统进行仿真计算,表明在配电网接入DG的基础上进行无功优化能较大程度地改善系统电压水平和降低系统网损,并且证明了所提算法的快速性和有效性。     

计及电压稳定指标的含DG配电网无功优化

将分布式电源(DG)的无功调节能力与传统的电压调节手段相结合,研究了含DG的配电网无功优化问题。建立以降低系统网损、抑制电压波动和电压稳定指标为综合目标的配电网多目标无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用模糊层次分析法确定各指标的权重系数,并基于量子混合蛙跳算法求解含DG的配电网无功优化问题。最后,通过IEEE 33节点系统进行仿真计算,结果表明在配电网接入DG的基础上进行无功优化能较大程度地改善系统电压水平和降低系统网损,并且证明了所提算法的可行性和有效性。     

基于粒子群优化算法的配电网重构和分布式电源注入功率综合优化算法

随着分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中安装比例逐年增加,配电自动化应加强对DG的优化调度功能,发挥DG对配电网优化的有利作用。配电网重构是配电网优化的重要措施,DG联网后,DG注入配电网功率直接影响配电网重构结果。为使配电网性能达到整体最优,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的配电网重构和DG注入功率综合优化算法。该算法根据PSO并行计算的特点,采用PSO和二进制粒子群优化算法(binary particle swarm optimization,BPSO)相结合的方式,对转换开关状态和DG注入功率2种控制变量同时处理,达到配电网网损、电压偏差最小的目的。将DG作为可调度设备,对配电网重构和DG注入功率进行综合优化,提高了含DG配电网的电能质量和供电可靠性。将该算法应用到3馈线配电系统,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于改进粒子群算法的分布式电源接入规划

建立了含分布式电源的配电网规划经济性模型,以折算到每年的分布式电源的投资及运行费用和线路有功网损运行费用最小为目标函数,并应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源(DG)规划,从而有效地提高了改进粒子群优化算法的全局收敛能力和计算精度。对69节点和33节点配电测试系统进行仿真计算,结果表明了论文采用的DG规划模型和改进粒子群优化算法的正确性和适用性。     

计及分布式电源的配电网无功优化

在配电网中完成对分布式电源优化配置后,某些节点电压依然不够理想,故对含DG的配电网进行无功优化是必要的。针对标准粒子群优化算法的不足,提出一种新的方法。首先采用网损灵敏度分析法确定补偿节点,然后结合二次电流矩和序优化理论对该算法的初始粒子进行改进,最后将收缩因子和模拟退火操作引入到粒子速度更新中以增强种群的多样性。通过该混合算法对含有DG的IEEE33节点配电系统进行仿真分析,其结果表明该混合算法具有更好的收敛性和更强的全局寻优能力。     

计及无功优化的分布式电源选址与定容

为提高电网的电压水平和降低线路损耗,在分布式电源选址与定容的基础上,加入了无功优化。根据分布式电源出力情况,将计及无功优化的分布式电源选址与定容问题分解成分布式电源并网和切除两种模式,即DG满出力时配电网网损、电压偏移及静态电压稳定裕度综合目标最优和DG零出力时电压合格为约束条件下的配电网网损最小,通过加权法将多目标转换成单目标。运用免疫算法对含分布式电源的33节点的配电系统进行算例分析,证明了计及无功优化的分布式电源选址定容的优越性。通过无功优化和分布式电源选址定容的优化分析,得出了当同时考虑两者时,优化效果最佳。     

计及分布式电源的配电网无功潮流优化研究

随着分布式电源大力发展,为提高电压质量和减小系统网损,对含分布式电源的配电网无功潮流优化意义重大.本文介绍了各种分布式电源在配网中的相关模型,对含DG(distributed generation)的配电网模型进行适当的分析,提出含DG的配网无功补偿方式,并给出了分布式电源并网后配电网无功潮流计算方法,最后应用标准的I...     

基于改进粒子群优化算法的DG准入容量与优化布置

为进一步优化配电网中分布式电源（distributed generation,DG）的准入容量和优化布置问题,以节点电压和线路载流量为约束条件建立了单电源和多电源准入容量的数学模型,以有功网损最小为目标函数建立了DG优化布置模型。为有效求解该模型,采用了基于粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法和二次插值相结合的改进PSO算法,将该改进方法应用于IEEE 33节点标准算例,分别进行了DG的最优接入位置与最优容量的仿真,并与粒子群算法优化结果进行了对比,同时还分析了优化布置下的潮流分布。算例仿真结果表明该方法可有效减少DG接入后配电网的网损,提高配电网的供电质量。     

含分布式电源的配电网双层分区调压策略

针对高渗透的分布式电源(DG)在配电网络中造成逆功率潮流引起的电压越限问题,提出了一种基于改进Fast-Newman算法的配电网双层分区调压策略。改进的Fast-Newman算法引入了考虑DG接入位置以及无功/有功-电压灵敏度矩阵的改进模块度增量,可将分布式配电网进行更为细致合理的划分。双层分区调压策略首先通过改进的Fast-Newman算法分别针对无功补偿(RPC)与有功削减(APC)对配电网进行分区。而后在分区结果中进一步筛选节点组成优先调节节点集。最后为应对高渗透DG配电网的复杂潮流造成的非线性复杂解空间的问题,使用PSO算法分别计算优先调节节点集中各节点的RPC与APC最佳调度值,以优化DG注入点潮流,实现无功/有功调整的合理组合。所提方法在IEEE33节点以及改进的IEEE123节点上进行案例研究,通过与非分区电压调整模型对比,表明该策略通过调度少量节点的RPC与APC,即可达到全网电压调整的目的,且调整后的节点电压更为平稳。     

考虑节能效益的企业分布式电源优化配置

针对企业供配电系统分布式电源规划问题,以企业节能效益最大化为目标,建立企业分布式电源优化配置模型。采用改进粒子群算法进行求解,将参数自适应调节、粒子交叉、模拟退火算法融入粒子群算法,有效提高了粒子群算法的寻优效率。采用IEEE33节点配电系统进行了算例仿真分析,仿真结果表明,利用此模型对分布式电源进行优化配置后,配电网损耗降低、电压质量显著提高、企业节能经济效益得到最大化提升。算例有效验证了优化配置模型与改进粒子群算法的可行性。     

基于自然选择粒子群算法含DG接入的配电网无功优化

以分布式电源接入配电网运行时产生的有功网损最小并能改善电压质量为目标,提出将自然选择机理与粒子群算法相结合的配电网无功优化方法。将DG向系统注入的无功功率作为配电网无功优化的控制变量,建立了包括目标函数、潮流方程等式约束和不等式约束的配电网无功优化数学模型。基于自然选择的粒子群算法其核心思想为每次迭代过程中将整个粒子群按适应值排序,用群体中最好的一半的粒子的速度和位置替换最差的一半的速度和位置,同时保留原来每个个体所记忆的历史最优值。通过对改进后的IEEE33节点配电系统进行仿真分析,结果表明所提出的算法具有很强的全局收敛性和稳定性,并能以最快的收敛速度搜索到系统最小网损值。     

改进粒子群算法在含分布式电源配电网优化重构中的应用

针对配电网中各种类型分布式电源接入所造成的配电网拓扑结构的复杂性,提出了一种改进粒子群优化算法应用于配电网重构,把粒子群算法和布谷鸟算法有效地结合在一起,采用两层种群框架。为了提高粒子群优化算法的全局搜索能力,采用中值聚类算法对下层粒子群进行重组,粒子群算法用于优化下层的各类小种群,然后将其发送到上层,使用布谷算法进行深度寻优。通过算例对多种情况进行仿真分析,验证改进算法在配电网重构中的优越性。结果表明,该算法能有效地降低配电网的有功网损,提高各节点的电压水平。本研究为我国分布式电源接入配电网的发展提供了参考和借鉴。     

基于最优引导策略的分布式电源优化配置

针对分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中的优化配置问题,考虑投资综合成本衡量方案的经济性、用系统网损衡量方案的环保性、用电压偏差衡量方案的电压稳定性,建立了分布式电源多目标优化配置模型。运用改进的多目标粒子群算法对分布式电源配置模型进行求解,引入最优极值引导策略对多目标粒子群算法的全局最优值选取进行改进,将非支配排序和精英保留策略嵌入算法中,有效地提高了算法的全局寻优性能,使算法能够快速有效地收敛到Pareto最优前沿。并以IEEE33节点配电网标准测试系统为例,对分布式电源的安装位置和容量进行优化,将所得到的结果与NSGA II算法进行比较,结果表明算法具有更好的全局收敛效率和寻优能力。     

基于自适应混沌粒子群算法的分布式电源优化

目前我国是以＂大机组、大电网、高电压＂为主要特征的单一供电系统,这种集中发电、远距离传输、大电网互联的方式虽然有效减少了系统的备用容量以及加强了各网络间的同步,但很难快速追踪远距离的末端负荷变化,负荷峰谷差增大将导致电荒出现,线路距离太远也加大了系统的网损。基于此,本文考虑在配电网中合理接入分布式电源进行优化,为了确定接入位置和容量,本文以分布式电源安装年费用、配电网年有功损耗及分布式电源环境效益为多目标函数;为了避免粒子群算法（PSO）容易陷入局部最优,文中采用计算速度快、收敛可靠的自适应混沌算法（ACPSO）进行计算,设计了基本计算流程;最后采用IEEE14节点系统进行算例分析,接入分布式电源后配电网网损有效降低,且能减少配电网运行总费用,同时证明ACPSO算法在解决分布式电源优化问题上具有一定优越性。     

基于集群划分的高渗透率分布式系统无功优化

可再生能源在电力系统的渗透率不断增长,大规模分布式电源的接入对电力系统的优化调度带来新的挑战。在考虑分布式电源大规模接入的基础上,对电力系统进行集群划分和无功优化研究。首先引入改进的电气距离的概念,以此作为聚类算法的距离量度,应用谱聚类方法,将含高渗透率分布式可再生能源系统划分为若干亚群落,并确定各集群内关键节点。再以网损和电压波动最小为优化目标,调节关键节点处光伏逆变器的无功功率,达到减小网损和稳定电压输出的目的。为求解所建立的双目标无功优化问题,提出基于改进粒子群优化算法的智能调压策略,对多个亚群落进行无功优化。将集群划分方法和无功优化策略应用于IEEE 33节点标准系统,提高了节点电压稳定性,降低了网损。针对大规模分布式能源系统,进一步提出快速智能调压策略,应用于安徽省金寨县某台区实际系统,得到良好控制效果,且在调节时间、运行成本、投入成本方面均有大幅削减。     

基于改进果蝇优化算法的分布式电源优化配置

研究分布式电源（distributed generation,DG）接入配电网的优化配置问题,基于模糊隶属度技术建立综合考虑投资效益、电压指标和网损的多目标优化配置模型,有效解决了因各子目标数量级不同而导致的过度优化问题。对一种新颖的仿生智能算法--果蝇优化算法（fruit fly optimization algorithm,FOA）进行改进,效仿细菌在觅食过程中的趋化思想,在算法寻优过程中引入吸引和排斥操作,有效提高了种群多样性,降低了算法陷入局部最优的可能。IEEE 33节点系统的仿真结果表明,与传统果蝇优化算法和粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）相比,改进果蝇优化算法（improved fruit fly optimization algorithm,IFOA）在寻优速度和求解精度上都具有较大优势,能快速、有效地搜索到最优配置方案,从而验证了改进算法的有效性与合理性。     

基于改进粒子群算法的主动配电网有功无功协调优化研究

随着间歇性分布式电源接入配电网的比例日益增高,配电网局部电压越限、网损增加的情况时有发生,降低了配电网对分布式能源的利用率,制约了配电网的经济运行水平。提出将有功调节措施(储能)考虑到无功动态优化模型中,旨在制定合理的储能充放电策略以平滑风光出力波动,减少无功补偿装置的动作次数,并在此基础之上,以节点电压偏移和网损为最小目标,制定无功补偿设备的投切策略,最终实现改进粒子群无功优化算法,对改进的IEEE33节点算例进行仿真计算,计算结果表明,所提方法和模型可以达到降低网络损耗、提升电网电压稳定性的目的。     

基于HSA-PSO的配电网源-储协同优化控制方法

目前通常采用增加无功补偿装置的手段来解决高渗透率分布式电源接入时的配电网电压控制及网损优化问题,而兼顾分布式电源和储能系统调节作用的控制方法较少。考虑储能系统和分布式电源的协同配合,建立以配电网电压偏差最小、有功网损最小及分布式电源消纳量最大的配电网多目标优化控制模型。有效结合和声搜索算法和粒子群优化算法,提出具有自适应能力的和声搜索-粒子群算法（HSA-PSO）对所建立的模型进行求解。通过仿真算例验证了本文优化控制方法的有效性。     

基于改进蝙蝠算法的配电网分布式电源规划

合理规划接入电网的分布式电源能够提高能源利用效率,提高电力系统运行的经济性、灵活性和可靠性。建立了以分布式电源建设和运行总费用最小、系统网损最小、静态电压稳定指标最大为优化子目标的多目标规划模型。采用了一种新的仿生算法--蝙蝠算法,并针对蝙蝠算法的不足之处进行了改进,有效地解决了该算法易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题。通过14节点配电网测试系统进行了分布式电源选址和定容仿真分析。仿真结果表明,与传统的蝙蝠算法、粒子群算法相比,采用改进的蝙蝠算法能够更好、更快地得到分布式电源接入配电网的最优规划方案,验证了算法的正确性和可行性。