基于灰靶决策和NSGA-II的配电系统分布式电源多目标优化

为优化分布式电源(Distributed Generation,DG)的安装位置和容量,以节点电压总偏差、DG投资运行维护费用、网损费用和购电费用为目标函数建立DG优化配置的多目标数学模型。模型中采用拉丁超立方抽样对DG和负荷的概率模型进行状态抽样,以计及DG出力和负荷的不确定性。运用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)算法求解建立的模型得到Pareto解集。采用基于信息熵赋权的多目标灰靶决策算法从Pareto解集中选择最优方案。对25节点配电系统进行仿真计算,结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

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NSGAII的分布式电源优化配置

该文提出了一种基于非支配性遗传算法NSGA-Ⅱ的分布式电源(DG)优化配置算法,对DG接入配电网的位置和容量进行优化配置。采用了十进制的编码方式使得DG接入位置和容量的优化可以同时进行,运用前推回代法对接入DG的配电网络进行潮流计算,选择了总电压偏差最小,有功损耗最小和CO2排放量最小三个目标函数进行优化,该算法一次运行可以获得一组Pareto最优解,决策者可以根据系统的实际需要选择最终的满意解,为各目标函数的权衡分析提供了有效的工具。最后应用该算法对IEEE33节点进行DG的优化配置,结果证明了算法的有效性。     

基于改进NSGA-II算法的含分布式电源配电网无功优化

针对含分布式电源(DG)的配电网无功优化的问题,为更准确地描述DG出力的不确定性,基于加权高斯混合分布(WGMD)和Beta分布分别构建风电DG和光伏DG的出力模型。采用结合切片采样算法的马尔科夫链蒙特卡洛模拟法进行潮流计算。建立以系统有功网损最小、节点电压总偏差最小为目标函数的多目标无功优化模型,并采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该优化模型进行求解。通过改进的IEEE 33节点系统的仿真验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于改进蝴蝶算法的分布式光伏选址定容

本文旨在解决配电网中分布式光伏布局优化与高维度非线性求解难题。基于节点静态电压稳定指数、损耗灵敏度因子和平均辐射量指标,通过加权法求取全年综合评价指标,据此优选出备选接入节点。进而,建立以网损和节点电压偏差最小为目标的选址定容优化模型,采用基于分段权重和变异反向学习的改进蝴蝶优化算法,在备选节点中求解最优装机容量与位置。仿真结果显示,改进蝴蝶优化算法优化下的总网损和电压偏差最小,表明所提方法可降低求解维度、提高选址定容优化精度。     

考虑电能质量的分布式电源优化配置

针对大量电力电子设备投入电网造成严重电能质量问题的现状,提出考虑谐波畸变和电压暂降损失的分布式电源(Distributed Generator,DG)优化配置方法。该方法以DG配置成本、有功损耗、电压暂降损失最小为目标函数,并在满足配网潮流等式和不等式约束的基础上增加谐波畸变限值的约束条件,建立多目标优化模型,最后采用非劣排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-II)求得最优配置方案。通过IEEE 33节点配电网络对此配置算法进行仿真验证,结果证明该方法得到的DG配置方案可有效降低谐波畸变率、暂降损失及网络损耗。     

考虑DG并网逆变器和APF参与电压治理的SVG优化配置

为解决配电网中分布式电源(DG)高比例渗透引起的电压偏差问题,提高系统电压稳定性,提出一种DG并网逆变器和电压检测型有源滤波器（voltage detection based active power filter,VDAPF）参与电压治理的SVG优化配置策略。采用分区思想,提出基于社团理论的分区方法,选取各区域的主导治理节点作为SVG候选接入节点;建立SVG总投资成本最小和系统电压偏差治理效果最优的多目标SVG优化配置模型,并采用改进的遗传算法对配置模型进行求解;考虑DG并网逆变器和电压检测型APF剩余容量的不确定性,采用多场景分析技术构建一系列电压治理运行场景。以IEEE 33节点配电网结构为算例进行分析,验证了所提优化配置策略的有效性和合理性。     

改善低压农网电压质量的分布式光伏电源优化配置方法

为解决低压农网电压偏低问题,提出一种改善电压质量的利用遗传算法优化分布式光伏电源配置的方法。首先建立树状型结构电网的网基邻接表,推导出各个节点所带总负荷,得到光伏接入前后的各节点电压计算方法。然后建立以分布式光伏电源容量配置最小、电网节点电压偏差最小为目标的目标函数和考虑电压偏差范围、配置容量限制的约束条件。最后构建基于遗传算法的分布式光伏电源优化配置方法,并通过实际算例进行验证分析。仿真结果表明,该方法在不改变电网架构和增加补偿设备的情况下,通过合理配置光伏电源能有效改善电网各节点的电压偏差。     

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。     

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。     

基于DG和多端VSC协调控制的交直流配电网优化运行

分布式电源(DG)大规模并网不仅带来了消纳问题,还使交直流网络的经济安全运行面临巨大挑战。基于此,文中提出一种基于DG选址和多端电压源换流器(VSC)协调控制的交直流混合配电网优化运行方法。针对DG选址,基于灵敏度分析方法提出一种节点网损灵敏度指标,利用网络中不同位置的负荷节点对网损敏感度不同的规律进行交流网侧的DG选址。进而建立以网络有功总损耗、节点电压偏移量和DG盈余量最小为目标的多目标优化模型,对多端VSC不同控制策略下的端口功率电压变量和DG的有功出力进行协调控制。仿真结果表明,所提优化运行方法能够提高网络运行经济性和安全性,并兼顾配电网对DG的消纳水平,为实际工程中的决策人员提供重要的参考。     

基于BFOA算法的配电网DG选址定容方法

发展分布式能源系统对于实现的“碳达峰”和“碳中和”,提升可再生能源的开发利用具有重要意义。提出一种基于细菌觅食优化算法（BFOA）的配电网分布式电源（DG）选址定容方法。建立以配电网的功率损耗指数、电压偏差以及安装分布式电源所降低的净运行成本最小为目标的数学模型及约束条件,提出损耗敏感系数（LSF）来确定DG安装位置,并引用BFOA算法求解DG的最佳容量。仿真表明,相对于传统优化算法,BFOA算法在模型求解时间和收敛速度上具有明显优势,所提规划方法能够最大限度地降低功率损耗和运行成本,并提高系统的电压稳定性。     

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。     

以低碳为目标的分布式发电选址定容方法研究

针对分布式电源选址定容中新能源发电容量的受限问题,提出了分布式电源的两轮规划方法,即首先对新能源发电进行选址定容,然后在此基础上优化配置其他类型的分布式电源。在考虑系统运行费用最低、电压质量最好的基础上,创新地加入了系统等效碳排放量最小这一节能目标,并将目标函数设为规划前后成本和收益之差,直观反映了配电网的经济效益。采用改进的自适应惯性权重粒子群算法,对IEEE33节点标准算例进行求解,最终给出了该网络的最优DG配置方案,分别以图、表的形式表明各种分布式电源的接入节点和接入容量,其中光伏发电占到了分布式电源总量的60%,结果分析表明网损、电压和碳排放指标均有较大改观。     

分布式电源对配电网电压的影响分析及其优化控制策略

针对配电网中分布式电源(DG)接入渗透率不断提高带来的电压波动、电压越限等电能质量问题,首先从理论上较全面地推导分析分布式电源接入对配电网电压的影响,包括对接入点电压和对电压分布的影响,并通过仿真对比分析了不同DG渗透率和不同DG功率因数下的电压变化情况,指出了全局电压控制的必要性。在此基础上,综合考虑配电网中分布式电源和储能的有功、无功电压调节能力,提出一种基于模型预测控制(MPC)的电压优化控制方案,通过计算各节点电压灵敏度,建立各节点电压预测模型,提前感知各节点电压变化趋势,以各节点预测电压与额定电压之间偏差最小为控制目标,实现了控制成本最低的协调电压控制策略。通过IEEE33节点配电网系统仿真算例分析,结果表明:本文提出的方法能更大限度地消除配电网中分布式可再生能源随机波动带来的影响,具有较好的电压控制灵活性和鲁棒性。