基于改进粒子群算法的配电网无功优化

无功优化是保证系统可靠运行的重要措施,针对配电网无功优化的特点,提出一种基于局部电压稳定指标分区与改进粒子群算法相结合的配电网无功优化方法。首先计算系统负荷节点的局部电压稳定指标,根据电压稳定指标大小将负荷节点进行排序,选取排序在后的一部分负荷节点作为候选补偿点集合,结合电气距离将其分区;然后借助改进粒子群算法获得系统最佳补偿点位置与无功补偿量;最后在MATLAB中用IEEE33节点系统进行仿真验证,仿真结果表明,由局部电压稳定指标与电气距离相结合的方法可以缩小寻优范围,得到的候选补偿区合理有效,改进粒子群算法初始化粒子多样性更好,具有更快的收敛速度。     

考虑电压稳定的电力系统无功优化规划

建立了模糊多目标无功优化规划的数学模型。在目标函数中考虑了网损、无功补偿设备的投资、静态电压稳定裕度以及负荷节点电压的偏移。首先采用电压稳定灵敏度排序法找出电压稳定性最差的节点,作为候选无功补偿节点;然后采用遗传算法对数学模型进行求解,得到优化补偿节点及补偿节点的优化补偿容量。通过对IEEE30节点的计算结果表明:采用文中的优化规划方法能够达到很好的降损效果,提高了整个系统的电压稳定性。     

Bacterial foraging solution based fuzzy logic decision for optimal capacitor allocation in radial distribution system

This paper proposes a novel methodology for the optimal location and sizing of shunt capacitors in radial distribution systems. This method is based on a fuzzy decision making which using a new evolutionary method. The capacitor placement optimization problem includes: minimizing the cost of peak power, reducing energy loss and improving voltage profile. The installation node is selected by the fuzzy reasoning supported by the fuzzy set theory in a step by step procedure. Also an evolutionary algorithm known as bacteria foraging algorithm (BFA) is utilized in solving the objective multivariable optimization problem and the optimal node for capacitor placement is determined. The proposed approach is applied to 34-bus distribution system as a test study and the results are compared with previous method. The results show that this method provides more economic solution by reducing power losses, energy loss, total required capacitive compensation and show a good improvement in nodes voltage to be in the requested range. Comparison between the proposed method in this paper and similar methods in other research works shows the effectiveness of the proposed method for solving optimum capacitor planning problem.     

城市配电网无功补偿优化配置的应用研究

配电网无功优化是节能降损的一项重要措施,而做好无功补偿设备的优化配置是配电网无功优化最重要的环节。为此,从实用角度出发,以减少配电网有功损耗为目标函数,采用惩罚函数的方法对就地无功补偿装置的安装数量和节点电压质量加以约束,在此基础上采用遗传算法确定配电网就地无功补偿电容器的最佳安装位置和补偿容量。通过对配电网IEEE36节点和某城区实际配电网系统的验算,表明了该算法的可行性和有效性。     

基于能量信息的电压稳定性量化指标研究

针对系统电压主要受无功影响的特点,从能量的角度,首先建立了考虑无功补偿和不考虑无功补偿条件下的节点能量函数模型,然后讨论了无功注入集合、电压和能量之间的关系,以此为基础,提出了基于能量信息的电压稳定性量化方法.该方法以无功注入集合影响下的有效能量为基准,以对应节点电压变化的能量值作为量化电压稳定性的裕度指标.将裕度指标随电压变化的灵敏度作为趋势指标,初步探讨了系统多种运行方式下,即由发电机无功出力、无功负荷以及电容器补偿等不同无功注入成分变化影响下的量化指标变化情况以及电网拓扑结构变化影响下的量化指标变化情况.在IEEE 30母线系统中对所提指标进行仿真,结果验证了该方法对评估电力系统电压稳定性的有效性和可行性.     

基于人工蜂群算法的配电网无功优化

针对配电网电压质量较低的问题,建立了完整的无功优化模型。首先提出了一种新的无功补偿候选点的方法,即先基于网损最小选择无功补偿点,在此基础上再用动态优化选择无功补偿点;然后建立以网损最小、并联电容器容量最小、电压水平最好、两类电压稳定裕度最大的无功优化目标函数,用模糊方法将含有量纲的多目标问题转化为没有量纲的单目标问题;接着用人工蜂群(ABC)算法确定无功补偿点和容量。最后对IEEE-33节点配电网系统进行了测试分析,并与其它两种优化算法相比较,结果表明使用该优化算法,配电网无功配置方案较优,线路损耗明显降低,电压质量和电压稳定裕度明显提高。     

多负荷水平下含风电接入的配电网无功优化

由于风电输出功率的随机性,风电机组的大量接入给配电网无功优化带来更多不确定性因素。为了提高配电网无功优化对风力发电并网的适应能力,建立了多负荷水平下基于场景分析的考虑风电接入的多目标无功优化模型。该模型综合考虑了节省电能损失费用和节点电压偏差2个指标,将2个指标进行模糊化,采用最大化模糊满意度指标法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,然后采用自适应遗传算法进行求解。并以IEEE 33节点测试系统为例,计算和分析了在不同场景时最大负荷、一般负荷和最小负荷3种负荷水平下,电容器投切、系统有功损耗、节点电压以及节省电能费用情况。计算结果表明,所提出的无功模糊优化方法,在不同负荷水平、不同场景下改善电压质量和降损节能效果显著,适合多负荷水平下含风电机组的配电网无功优化需要。     

结合专家知识的遗传算法在无功规划优化中的应用

在遗传算法中采用专家知识辅助寻优,有助于改善寻优方向,防止过早收敛,由于无功功率不家远距离传输。因此电力系统中的无功平衡和电压调整具有很强的地区性。依据专家知识对少数被选中的个体动态形成本厂、站的就地无功／电压控制的有效变量集进行人工调整,可以改善遗传算法的局部寻优能力。该专家知识包括三个主要方面：消除电压越限、减少投资和降低网损。为了更符合实际情况,建立了母线电压对调节裕度的模糊隶属函数。对某实际系统的计算表明,结合专家知识的遗传算法能够更有效地找到全局最优。     

基于局部电压稳定指标的裕度灵敏度分析及应用

提出一种基于局部电压稳定指标的裕度灵敏度分析新方法。以局部电压稳定指标为基础推导出负荷节点电压稳定裕度,该裕度具有确定的上、下界,且不受负荷增长方式影响;利用负荷节点电压稳定裕度有效识别了系统电压弱节点和弱节点集合;定义局部电压稳定指标的裕度灵敏度,确定与弱节点集合强相关的负荷节点,分析弱节点集合邻域节点无功波动对弱节点集合电压影响程度;最后将所提方法应用于系统无功补偿装置配置中,典型系统的仿真结果证明了所提方法的可行性和有效性。     

考虑抑制MIDC后续换相失败风险的节点差异化动态无功补偿方法研究

多馈入直流系统(multi-infeed direct current,MIDC)多回直流间电气联系紧密,交流侧故障导致的换相失败若无干预极易引发后续连锁反应直至直流闭锁,严重毁坏系统安全稳定。动态无功补偿装置可在电压跌落瞬间为换流母线提供有效支撑,抑制直流后续换相失败风险,但由于配置成本较高,大规模应用仍较为困难。为合理降低动态无功补偿配置成本,提高配置方案的经济性和实用性,提出一种考虑抑制MIDC后续换相失败风险的节点差异化动态无功补偿方法。首先对后续换相失败发生机理进行分析,提出一种抑制后续换相失败风险效果的评价指标;根据节点特性对候选补偿节点进行了换相失败关联度的评估和预分区;建立了抑制后续换相失败风险的节点差异化动态无功补偿装置配置模型,利用基于精英改进策略的“教与学”优化(teaching-learning-based optimization,TLBO)算法求解该模型,得到了灵活考虑经济效益与无功补偿效果的动态无功补偿装置差异化配置方案;最后在PSD-BPA和MATLAB联合仿真平台上,用华东电网实际算例验证了所提方法的合理性与有效性。     

A new multi-objective fuzzy-GA formulation for optimal placement and sizing of shunt FACTS controller

The location and sizing of FACTS controllers for voltage stability enhancement is an important consideration for practical power systems. In this paper, a strategy for placement and sizing of shunt FACTS controller using Fuzzy logic and Real Coded Genetic Algorithm is proposed. A fuzzy performance index based on distance to saddle node bifurcation, voltage profile and capacity of shunt FACTS controller is proposed. The proposed technique can be used to find the most effective location and optimal size of the shunt FACTS devices. The proposed approach has been applied on IEEE 14-bus and IEEE 57-bus test systems. The application results are promising.     

多馈入直流系统无功补偿选址研究

无功补偿是提高电压稳定性的有效手段之一。在多馈入直流系统中,无功补偿问题更加复杂,传统电压稳定性指标无法有效地表示多馈入系统的电压和无功功率之间的关系。从多馈入相互作用因子、节点权重和时域计算的角度出发,综合考虑静态和动态电压稳定性,提出了用于判断多馈入系统电压稳定性的新指标—多馈入电压稳定因子。在此基础上提出无功补偿选址方案：先利用多馈入相互作用因子对应的临界阻抗的交集判定电压薄弱区域,再根据电压薄弱区域和多馈入电压稳定因子大小综合排序选出区域内的优先补偿节点。仿真结果验证了指标的有效性和准确性。     

Optimal shunt capacitor allocation by fuzzy dynamic programming

A new approach using fuzzy dynamic programming to decide the optimal location and size of compensation shunt capacitors for distribution systems with harmonic distortion is proposed. To decide the optimal capacitor placement, a fuzzy dynamic programming model in which the real power loss, voltage deviation, and harmonic distortion are all expressed in fuzzy set notation is developed. The problem is formulated as a fuzzy dynamic programming of the minimization of real power loss and capacitor cost under the constraints of voltage limits and total harmonic distortion. A simple algorithm that is based on the fuzzy set is proposed to determine an optimal solution. This algorithm greatly reduces the effort of finding the optimal location via an exhaustive search. A practical distribution system is selected for computer simulation to test the efficiency of the proposed fuzzy dynamic programming method. It is found that the system loss and harmonic distortion can be reduced very effectively by this proposed algorithm.     

解决超调问题的220kV变电站无功配置方法

针对220 kV变电站单组补偿容量配置偏大、感性与动态无功补偿缺乏引起的电压调控困难问题,提出了220 kV变电站离散与连续相结合的综合无功补偿方案,由一组直接式静止同步补偿器(static synchronous compensator,STATCOM)和采用开关柔性控制技术的并联电容器组组成补偿系统。首先构建了变电站无功补偿调压估算模型和指标——无功超调率,该指标揭示了当前变电站无功补偿配置组数有限和单组容量不宜过大之间的矛盾,使得220 kV变电站采用所提的新型补偿方案成为了解决受端系统的稳态电压控制的精度和暂态电压稳定的超调问题的根本出路。算例表明紧急状态下所提方案能给电网提供有效的动态电压支撑。     

基于模糊聚类和学习自动机的多目标无功优化

电力系统无功补偿需确定无功补偿的选点及具体的补偿容量.基于模糊聚类的方法寻找系统薄弱节点,得到候选节点信息,动态聚模糊类过程中采用了 U/U0指标、Γ指标和电压偏移指标.综合考虑发电成本和无功投入成本最小、电压偏移最小和有功网损最小化,建立了候选无功补偿节点的多目标优化模型,并采用学习自动机法获得优化问题的最优权衡解.采用模糊聚类法和学习自动机法对 IEEE 57节点测试系统进行算例分析,分析结果表明了所提方法的有效性     

线性模拟法求解电力系统静态电压稳定裕度

文章提出一种快速,准确,实用的求解静态电压稳定裕度的线性模拟法,在求解过程中以灵敏度指标的变化特征作为临界点位置的判据,考虑了电力系统中各种非经恶性循环因素的变化,如发电机无功出力限制,负荷的静态特性,ＡＧＣ,ＯＬＴＣ调节作用等,使静态电压稳定工的求解更加符合电力系统的实际运行状况,同时,该方法还考虑了单负荷节点,区域,全网等不同的负荷增长方式下系统的功率裕度,基于该算法的电压稳定分析软件为运行人     

基于免疫遗传算法的电压优化调整与治理研究

阐述了电压优化调整与治理的必要性,建立了电力系统电压优化调整与治理的模型,提出了一种针对高压电网特点的电压优化调整与治理方法。通过调整机端电压、变压器分接头和补偿电容器组,或者新增无功补偿节点,来提高电网电压合格率,并且实现新增无功补偿容量最小的目标。其中详述了电网电压优化调整与治理的手段及其计算过程,并且编写程序,做电压优化调整界面,通过免疫遗传算法求解组合优化问题。另外,将免疫遗传算法应用到信阳东部地区电网,进行电压优化调整与治理,并分析优化结果。结果表明免疫遗传算法具有良好的收敛性和鲁棒性,能很好地提高电压合格率,并且使新增的补偿容量最小。     

考虑电容器电压特性的配电网无功补偿研究

因电容器的补偿容量和其接入点的电压水平有着密切关系,所以在潮流分析的基础上,提出一种考虑电容器电压特性,利用节点无功裕度排序法找到系统无功源最佳配置点进行无功补偿的方法。结合某地区配电系统的实际应用,采用该方法对其无功补偿情况进行了分析,仿真结果与实际测试验证了该方法的有效性。     

电力系统紧急无功补偿调控模式

根据临界点条件,对电压稳定弱节点紧急无功补偿模式进行了研究,提出了“预支模式”和“分级跟踪模式”两种紧急无功补偿的调控模式,并对其补偿效果进行了分析。探讨了“预支模式”有可能使紧急无功补偿进入误区的问题,推导出每次投入电容器的上限值,指出将静止无功补偿器（SVC）用于“分级跟踪模式”能有效提高弱节点的电压稳定性。     

基于局部电压稳定指标的电压/无功分区调节方法

提出一种局部电压稳定指标和动态经济压差法相结合的电压/无功分区调节新方法.首先利用局部电压稳定指标对系统负荷节点的电压稳定度进行排序;接着针对排完序的负荷节点划分电压/无功调节区,推导并采用局部电压稳定指标灵敏度计算调节区内各负荷节点间电压相互影响程度,根据节点间电压相互影响程度辨识区域内的电压/无功调节关键节点和非关键节点;然后借助动态经济压差法计算电压/无功调节关键节点无功补偿量;最后将所提方法应用于IEEE-14系统中,算例仿真结果验证了文中所提方法的可行性和有效性