分布式电源接入位置对配网电压影响研究

配电网在高渗透率、低负载运行状态下,分布式电源(DG)接入系统后对原电网的安全运行产生的影响不容小觑.针对DG接入配电网的不同位置会对系统电压产生不同影响的问题,提出6种不同DG接入配电网方式.首先利用前推回代潮流法求解并网后节点电压值;然后以电压质量最优为目标,支路容量、节点电压、有功及无功功率平衡为约束条件,利用新颖帝国竞争算法(ICA)对模型进行求解;最后在IEEE-33节点中进行仿真验证,所得结果表明方式3与方式6接入为最优接入且验证了 ICA算法在寻求高渗透、低负载运行状态下DG接入位置具有正确性和实用性.     

基于改进多目标粒子群算法的DG选址定容优化研究

为研究分布式电源接入位置和容量对配电网安全稳定运行的影响,文中构建了静态电压稳定指标,设置了不同的方案进行仿真,仿真结果证明了DG容量和接入位置对配网有重要影响,同时有效验证了模型的有效性。然后,为减少DG的容量和位置不合理规划造成不利影响,文中建立了以综合成本、网损和电压稳定裕度为目标函数的模型,采用基于小生境的改进多目标粒子群优化算法对模型进行求解。通过算例仿真,求解多目标Pareto解。在实际决策过程中,规划人员可根据不同偏好或实际需求从Pareto最优解集中选择合适的最优解,实现DG的多目标最优选址定容,为分布式电源的经济可靠接入配电网提供重要的指导意义。     

含分布式电源的配电网故障重构研究

随着分布式电源(DG)引入配电网,对配电网故障后供电恢复的研究提出了新的挑战。构建了网损最小、电压分布指数和开关操作次数最少的目标函数,提出了一种能使配电网重构和孤岛划分相结合的故障恢复策略。利用深度优先算法对含DG的配电网进行孤岛划分,然后将杂草(IWO)算法和粒子群(PSO)算法相结合,对故障后的配电网进行最优供电路径的寻优,并利用IEEE 33配电系统进行仿真验证。仿真结果表明,提出的算法和恢复策略能够有效解决含DG的配电网故障恢复问题。     

改进麻雀搜索算法在分布式电源配置中的应用

针对麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）在解决高维、非线性的分布式电源（Distributed Generation,DG）优化配置问题中求解精度与稳定性不足的问题,提出一种改进麻雀搜索算法进行求解。通过引入Tent混沌提高初始解的质量,利用Levy飞行策略和柯西高斯变异,增强算法搜索方向的多元性以及跳出局部最优的能力,针对算法在工程应用中产生大量无效麻雀的问题,优化了麻雀位置更新公式,以提高SSA的工程实用性。分别用标准SSA、ISSA、蝴蝶优化算法（Butterfly Optimization Algorithm,BOA）、鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）测试基准函数,对比验证ISSA的有效性,并将ISSA应用于IEEE33节点系统的DG化配置模型求解,所求的DG配置方案能更大程度地降低配电网有功损耗与电压偏差。     

基于改进粒子群算法的配电网重构策略

针对有源配电网对安全可靠性的要求较高,而现有的配电网重构算法精度低、速度低的问题,提出了基于蛙跳分组思想的自适应惯性权重的全信息简化粒子群算法。首先,从降低网络有功功率损耗、提高电压稳定性、均衡馈线负荷三个角度考虑,建立配电网多目标数学模型;然后,通过基于Pareto支配原则,采用模糊隶属函数的标准化满意度将多目标转化为相同量纲、同一属性、相同数量级的单目标,弥补加权法带有主观性、量纲不统一的弊端;最后,为保证种群多样性,避免随机初始化产生大量不可行解,结合蚁群优化（ACO）算法随机生成树和改进粒子群算法制定出一种针对含分布式电源（DG）的多目标配电网重构策略。通过对含DG的IEEE33节点配电网系统仿真验证,实验结果表明,与标准粒子群优化（PSO）算法相比,该重构策略寻优效率提高了41.0%,与重构前相比,该重构策略降低配电网有功损耗41.47%,降低电压偏移指数57.0%,改善系统负荷均衡度31.25%。该重构策略有效提高了寻优精度,提高了寻优速度,从而提高了配电网运行的安全可靠性。     

含分布式电源的配电网保护影响机理及故障定位

针对分布式电源(distributed generation, DG)接入配电网使得传统的电流保护方法无法适用的问题, 本文以双馈线配电网线路作为研究对象, 首先分析了在线路不同位置发生三相短路故障时, DG分别接入馈线末端母线、非末端母线以及馈线首端母线时, 对线路中流经各个保护的短路电流大小影响, 在PSCAD软件建立配电网模型进行仿真分析, 因含DG的配电网发生短路故障动作值难以整定, 提出了一种基于智能电子设备(intelligent electronic device, IED)上传故障信息的矩阵算法, 并通过算例验证了该算法的准确性. 结果表明, DG接入馈线末端母线和非末端母线时, 故障发生在DG下游会造成故障区段保护误动作, 上游区段保护可能会拒动, 不利于故障定位与切除, 所提的矩阵算法适用于含DG的配电网, 无论单一故障或者多重故障, 都可实现故障区域的精准定位, 保证配电网安全可靠运行.     

基于AHSPSO算法的DG并网位置优化研究

为寻求不同接线模式下分布式电源接入位置对配网电压优化的规律性,以系统电压影响参数最小化为目标,以功率平衡、节点电压、支路容量为约束条件,采用自适应和声搜索与粒子群优化混合(AHSPSO)算法对不同接线模式下的DG并网位置进行优化,得出不同接线模式下的最优接入位置.利用IEEE-33节点配网模型进行仿真对比,分析不同接线模式下DG的并网位置对配网电压影响的规律.结果表明:只有正确合理地配置不同接线模式下DG并网位置,才能够更为有效地发挥电压的支撑作用.     

分布式电源的双目标区域优化

为合理规划分布式电源的容量与位置,减少配电网有功损耗,提高静态电压稳定性,提出了分布式电源的双目标区域优化方法。首先建立双目标优化模型,为符合配电网分布式电源的实际配置要求,定义了区域优化矩阵与容量限制矩阵,进而应用量子粒子群算法统一优化得出优化区域内分布式电源的容量与位置;最后对IEEE 33节点配电网进行仿真优化,结果表明分布式电源区域优化方法能较为准确地优化配电网中分布式电源的容量与位置,且简单可行。     

基于混合算法的含分布式电源的配电网优化

考虑到分布式电源的选址与定容对配电网有着重要影响意义,针对分布式电源的接入对配电网系统能量损耗和各节点电压影响的问题,首先建立了以有功功率损耗和系统节点电压的目标函数优化模型,提出了充分整合引力搜索算法(GSA)的勘探能力和粒子群(PSO)的开采能力的混合算法(PSOG-SA),同时确定权重系数,最后采用IEEE-33标准节点配电网模型进行了仿真实验,通过和其他两种算法的比较,验证了配电网系统在该算法下的有效性和可靠性.算例分析表明,合理的DG接入能够一定程度上降低系统有功功率损耗,改善节点电压.     

基于恒定Hessian矩阵的三相最优潮流综合调压策略研究

针对分布式发电（DG）接入配电网易引起综合电网潮流不稳定性问题,以支路电流作为未知变量建立了配电网三相有载分接开关（OLTC）的二次模型,旨在解决三相最优潮流（OPF）综合调压。以支路电流作为状态变量,OPF迭代的Hessian矩阵作为常量,利用高斯惩罚函数约束OPF问题中连续离散控制变量,结合二次惩罚函数约束Hessian矩阵的恒定性,构造了预测校正双内点法（PCPDIPM）求解配电网三相OPF。此外,将调压器整合到OPF模型中以形成综合调压策略。在改进的IEEE-13配电网三相不平衡测试系统上对该方法进行了测试和验证。