基于改进天牛须搜索算法的分布式电源选址定容

针对分布式电源接入配电网的选址定容问题,在考虑到网损、静态电压稳定和线路热稳定3个指标的基础上,采用层次分析法建立了分布式电源在配电网中选址定容的多目标优化模型。对一种新的智能优化算法-天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search-BAS)进行改进,提高了算法的稳定性,并应用于分布式电源选址定容问题求解。通过与粒子群算法在IEEE-33标准节点算例的仿真对比实验,验证了改进天牛须搜索算法(Improved Antennae Search-IBAS)在分布式电源选址定容问题求解中的高效性和稳定性。     

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。     

考虑电压稳定和网损的分布式电源最优选址和定容

考虑有功网损、节点电压稳定和线路电压稳定3个优化指标,将分布式电源选址和定容优化问题转化为多目标非线性规划问题。然后利用归一化-权重方法将多目标优化问题转换为单目标优化问题。采用粒子群(PSO)算法求解分布式电源的最优接入位置和接入容量。将所提的分布式电源最优选址和定容方法与已有的方法作对比分析,并通过IEEE 33节点算例验证本文所提方法的正确性和有效性。     

分布式电源在配电网络中优化选址与定容的研究

合理地对分布式电源（DG）进行选址和定容对于实现配电网网损最小是至关重要的。通过对网络中不同位置的负荷节点对网损的敏感度分析来进行配电网中DG规划,敏感度较高的负荷节点引起的网损较大,通过在该节点安装DG对该节点的等效负荷予以调整,最后得到网损最小的DG接入方案。对实际算例进行仿真计算并与采用改进粒子群算法的优化结果进行比较,验证了算法的正确性和有效性,为进一步开展分布式电源规划拓展了思路。     

配电网中分布式电源的优化配置研究

对于分布式电源在配电网中的选址定容问题,本文以有功网损、配电网节点电压偏移总和、系统建设与运行总费用和环境成本这四个指标作为优化目标。通过加权归一化为单目标函数,建立了分布式电源选址定容的数学模型,并利用改进遗传算法对模型进行优化求解。以IEEE33节点配电网为算例,对分布式电源的安装位置与容量进行优化配置。结果分析表明,配电网的网损减少,电压水平提高,总成本降低,验证了本文的方法具有可行性和有效性。     

含光伏随机出力的配电网两阶段无功优化

对于光伏电站及负荷出力的不确定性,无功越级传输带来的有功损耗及调压困难等问题,本文以有功网损最少、无功越级传输最小和无功补偿设备投资费用最少为目标建立两阶段无功优化多目标函数模型,利用基于逐次优化的改进遗传算法求解。求解过程中以电压稳定极限曲面法向量作为选取补偿备选节点以缩小范围和时间,采用基于拉丁超立方抽样的概率潮流计算节点电压裕度和潮流。改进的Baran&Wu33节点算例结果仿真与分析验证了本文算法及模型的有效性,对配电网无功补偿优化有一定指导意义。     

分布式储能运行规划一体的多目标选址定容方法

针对含高比例新能源配网中分布式储能的选址定容问题,首先以系统模块度、有功平衡度和群间交互功率波动指标对配网进行集群划分;进而考虑配网的经济性和安全性指标,以配网购电成本、储能日均成本、电压波动和网损为优化目标,以储能的位置及优化出力为决策变量,构建了分布式储能运行规划一体的选址定容模型;采用改进的NSAG-III多目标优化算法对模型进行求解,且针对位置变量提出了偏移交叉操作方法,对目标和多时间尺度规划变量分别采用嵌入式潮流和混合编码的方式进行处理;最后在IEEE33节点配网模型上验证了所提方法和模型的合理性和高效性,为未来新型电力系统的新能源消纳和储能合理规划奠定基础。     

配电网分布式电源最优配置研究*

针对配电网中分布式电源的选址与定容问题,以分布式电源的渗透率最高、配电网的网损改善率最大及电压质量改善率最大三个目标构成目标函数,利用判断矩阵确定权重建立多目标优化模型。提出一种改进的果蝇优化算法对配电网中分布式电源的接入位置和接入容量进行优化,IEEE 33节点配电网络的仿真结果表明:与遗传算法和基本果蝇优化算法相比,改进的果蝇优化算法在收敛速度和求解精度两个方面都具有较为明显的优势,验证了上述优化配置模型及改进算法的实用性与有效性。     

基于量子粒子群算法的配电网分布式电源选址和定容

分布式电源优化布置与定容是智能电网发展中的重要课题之一,合理地对分布式电源进行选址和定容对于配电网规划非常重要。在研究分布式电源规划的基础上,建立了以有功网损最小为目标函数的优化模型,用罚函数法将分布式电源规划问题转化为无约束问题,并首次将量子粒子群优化算法应用到分布式电源选址和定容问题的求解中。对IEEE 33节点配电测试系统进行仿真计算,将仿真结果与标准粒子群算法进行比较,验证了量子粒子群算法具有一定的收敛性和适应性。     

基于和声搜索算法的光伏电源选址定容研究

配电网中分布式光伏（distributed photovoltaic,PV）接入比例不断增加,加剧了配电网运行工况的不确定性。研究了PV并网的选址定容问题,仿真分析了PV接入对配电网的影响:首先,从负荷均匀分布模型出发分析网损与PV接入位置,以及与PV容量的关系,然后,建立以网络最小损耗为优化目标的选址定容模型,提出一种基于和声搜索算法（harmony search algorithm,HSA）的选址定容优化方法;最后,在IEEE33节点配电网模型上验证了所提方法的可行性与高效性。仿真结果表明,以网损最小为优化目标的选址定容方案能够改善电压质量,提高配电网的静态电压稳定性。     

基于改进QPSO算法的BIPV建筑削峰填谷双层优化配置策略

针对BIPV建筑负荷削峰填谷和接入配电网后考虑网损、电压偏差的选址优化问题,提出了一种BIPV建筑双层能源系统优化模型。模型下层在考虑DG成本和环境成本的前提下,利用储能对负荷进行削峰填谷,模型上层在考虑配电网网损、电压偏差的前提下对BIPV和储能的选址方案进行优化。在求解该双层模型时利用量子理论中的量子行为和概率表达特性设计了一种改进的多目标量子粒子群算法,在解的处理上引入了一种动态ε不可行度约束支配函数。以IEEE30节点系统为参考系统,算例优化结果表明:BIPV建筑负荷峰谷差、配电网网损和电压偏差得到了有效降低,证明了所提配置优化策略的可行性;同时也表明,所提算法在全局寻优能力和种群多样性方面得到了明显提升。     

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。     

智能软开关选址定容模型及其求解算法

基于现代电力电子技术的智能软开关能够实现同区甚至异区馈线互联,进而通过闭环运行提高供电可靠性及分布式电源接纳能力.智能软开关选址与定容策略是决定其潮流调节能力及应用经济性的关键因素.文中提出了一种基于有功潮流灵敏度的智能软开关选址策略;在此基础上,考虑投资和运行成本,建立了确定智能软开关容量的双层规划模型,上层以年综合费用最小为目标函数,下层以系统网络损耗、节点电压偏差以及智能软开关内部损耗综合最优为目标;采用改进的差分进化与二阶锥规划混合算法求解智能软开关优化定容模型.最后基于改进的33节点算例,仿真验证了文中提出的选址与定容策略及其优化求解方法的有效性.     

基于改进粒子群算法的配电网分布式电源规划

合理地对分布式电源进行选址和定容对于实现配电网网损最小是至关重要的。应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源（DG）规划,并结合罚函数法将DG规划问题转化成无约束求极值问题,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。     

基于精英保留策略遗传算法的配电网无功优化

在分析配电网无功优化必要性和特点的基础上,以有功网损与节点电压偏差之和最小为目标函数对配电网进行无功优化。采用精英保留策略对传统遗传算法进行改进,按电容器组数进行整数编码对无功优化模型求解。IEEE33节点系统仿真结果表明,所提该方法能稳定收敛,降低网损,能为实际优化提供参考。     

基于改进粒子群算法的配电网分布式电源规划

合理地对分布式电源进行选址和定容对于实现配电网网损最小是至关重要的.应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源(DG)规划,并结合罚函数法将DG规划问题转化成无约束求极值问题,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.     

考虑变流器四象限运行的不平衡配电网DESS两阶段优化配置

分布式储能(distributed energy storage system, DESS)可通过功率四象限运行以高效服务于配电网电压管理。现有以改善电压质量为导向的DESS优化配置研究缺乏对储能功率四象限运行和配网三相不平衡状态的全面考虑。为此,提出一种适用于不平衡配电网的功率四象限DESS两阶段优化配置方法。在选址阶段,基于三相牛顿-拉夫逊潮流算法提出全维电压灵敏度分析方法,从提升系统电压质量的角度深入探究DESS的最优选址。在定容阶段,考虑系统运行经济效益,以年均投运成本最低和节点电压偏差最小为优化目标建立了DESS经济运行模型,通过粒子群-灰狼优化算法进行求解。以改进IEEE33节点三相配电网为例开展算例分析,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

利用混沌鱼群算法的配网无功优化

为了更有效快速地处理电力系统配网无功优化问题,建立了配电网无功优化的数学模型,以网损和电压偏差最小以及电压稳定最大化为目标函数,以无功平衡、电压合格等为约束条件。采用新型混合优化算法,综合考虑混沌优化算法和人工鱼群算法两种算法的特点,使算法能够更好地适应问题的求解。并且对IEEE14节点系统和IEEE33节点进行系统仿真计算,结果表明,该算法在计算速度和收敛能力方面都具有优势,且优化效果可满足实际需要。     

面向高密度分布式光伏接入配电网电能质量治理的节点灵敏度分析方法

复合储能装置是有效解决高功率密度分布式光伏接入配电网所导致的瞬时功率越限、电压越限、谐波污染等一系列电能质量问题的方法。在高功率密度分布式光伏接入配电网的条件下,复合储能装置可供选择的安装节点多,导致其选址定容的计算量大和效率低,本文提出了一种面向高功率密度分布式光伏接入配电网电能质量治理的节点灵敏度分析法,实现了复合储能装置选址定容的快速求解。首先,建立了包括节点电压偏差、电流总谐波畸变率以及安装成本等多目标优化函数的复合储能装置选址定容优化规划模型;其次,应用节点灵敏度分析方法,通过对所有节点进行预处理,缩小了待选安装节点个数,获得了复合储能装置优化规划模型可行的安装节点备选集合,从而在采用改进多目标粒子群算法进行模型求解的过程中,大大减小了计算量,提高了优化效率;最后,以IEEE 33节点配电系统为例进行了仿真验证,结果表明了节点灵敏度分析法的优越性。     

基于改进差分进化法的含双馈型风电场的配电网无功优化

以双馈型风电机组为研究对象,建立以风电无功功率、并联电容器投运组数为优化变量,以电压稳定性最好、电压偏差最小和有功网损最小为目标的无功优化模型。在对差分进化方法进行改进的基础上,研究基于改进差分进化法的含双馈型风电场的配电网无功优化算法。在IEEE 33节点系统中进行算例测试,结果验证了无功优化算法的有效性,合理调度双馈风力发电机有利于配电网的运行优化与电能质量的改善。