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。     

基于改进PSO算法的微能源网优化配置研究

微能源网优化配置的求解算法存在易陷入局部搜索和收敛速度低两大缺陷,如何同时解决这两个缺陷是一直以来的研究难点。针对这一问题,提出了基于时变压缩因子和自适应变异的改进粒子群算法。针对经济优化配置,建立了包括多种分布式设备的微能源网架构模型和以年经济成本最低为目标,计及可靠性并含多种约束的优化配置模型。最后,结合具体算例,将改进粒子群算法运用于模型中,得到各分布式设备的配置方案和最优年经济成本,对比验证改进粒子群算法性能。实验结果表明：改进粒子群算法较好地提高了算法的收敛速度和全局收敛能力;微能源网优化配置模型实现了低经济性和高可靠性的有效结合。     

独立微电网微源多目标分层优化配置方法研究

微电源的优化配置是微电网设计规划阶段的重点,是实现微电网整个生命周期安全可靠经济运行的基础。文中提出了以负荷支撑最大和系统总成本最低为多目标的独立微电网微电源优化配置方法。提出微电源配置要以保证电能质量及供电可靠性为前提,进而提出了相应的微电网组网规则,并验证了组网规则是微电源配置中必须遵守的规则之一;提出了将储能作为系统源储荷平衡的桥梁,以实现对不可控微源的补充作用;还分析了系统备用度对微电源配置的影响,为微电网后续的扩展奠定基础。文中分别对2类微电源进行分析,采用分层优化方法进行求解,以提高优化速度及结果的准确性。第1层利用HOMER软件得出含不同类型微电源的系统生命周期成本最低的配置方案,从中筛选出满足组网规则的配置组合;第2层以第1层优化结果为初解,以负荷缺电率最低为目标应用粒子群算法求解,得到系统的最优配置方案。与纯运用粒子群算法相比,提出的方法能以更快的收敛速度实现微源容量配置的最优经济性和高供电可靠性。     

并网运行风/光/储微电网容量配置双目标优化

目前关于微网电源容量配置的研究主要针对独立运行情况,虽配置结果可保证系统运行的可靠性,但增加了冗余投资。针对并网运行的风/光/储微电网,制定了其运行策略,分别建立了微网经济性和供电可靠性模型,采用多目标模拟退火粒子群优化算法求取模型的最优解集,得到了微网中风力和光伏发电及储能系统容量配置方案。结果表明,相比于独立运行,在相同的可靠性要求下,以并网运行的角度配置风/光/储微电源容量关系,可明显降低微网投资成本。     

独立光伏微网容量优化配置

独立光伏微网系统中,因太阳能固有波动性、不可控性等特点,微网电源间的相互协调与控制变得复杂。所以,解决电源与负荷的能量匹配问题是独立运行状态下微网稳定的首要条件。将改进的粒子群算法应用到解决光储柴(光伏、储能、柴油发电)协调配合的全年独立运行的微电网电源容量优化配置中,建立光伏、储能、柴油发电的稳态数学模型。通过全年微网运行综合费用分析,建立以全年综合费用最低为目标的成本数学模型。针对微网的不同运行状态,提出微网电源协调配合的能量管理策略。遵循提出的能量管理策略,利用改进的粒子群算法得到微网电源的最优容量配置方案,结果表明改进的粒子群算法具有全局寻优能力强的特点。     

基于可靠性的微网容量最优配置

针对风/光/储独立供电微网,提出一种基于可靠性的最优容量配置方法。首先,考虑风速和光照强度的随机性,分别建立风力发电机、光伏阵列以及蓄电池的数学模型;在此基础上建立包含设备投资费用、运行维护费用、蓄电池重置费用以及系统可靠性和能量过剩率指标的优化配置模型,并确定约束条件;其次,采用改进粒子群优化算法对微网容量优化问题进行求解。在MATLAB环境下编程实现微源最优配置方案,结果表明优化后的微网不仅保证了系统供电可靠性,而且节省了经济成本。     

基于混合粒子群算法的分布式微网电源规划

将自然选择机理与粒子群算法结合应用到可再生能源分布式微网电源规划中,应用罚函数法引入约束条件,建立微网电源规划模型,以满足负荷、成本的需求。在实际算例中将混合粒子群算法与基本粒子群算法进行对比,说明了混合例子群算法在分布式微网电源规划中的有效性。     

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。     

冷热电联供微网环保经济调度研究

针对微网同时承担冷热电三种负荷的情况,提出了考虑蓄热蓄冷蓄电装置以及微源的冷热电联供微网环保经济调度模型。模型中设置冷热电供需实时平衡、微源及蓄能装置出力限制为约束条件,以微网运行的经济和环保的综合成本为目标函数。以一个包含燃气轮机、燃料电池、余热锅炉、吸收式制冷机、蓄电池、蓄热装置、蓄冷装置的微网为例,采用混沌粒子群优化算法对模型进行优化求解。算例验证了所提模型和算法的有效性,并讨论了不同蓄能装置对调度的影响。结果表明,蓄电池虽引起损耗上升,但能提高运行的经济性;蓄冷蓄热装置协调燃气轮机出力,降低了损耗和成本。     

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。