计及电压稳定的含高比例光伏电源电网FACTS优化配置

高比例光伏电源接入电网后,输电电网的电压和潮流均会发生剧烈波动,从而增加了无功功率的优化难度。文章提出了一种基于自适应粒子群算法的柔性交流输电设备优化配置方法。该优化配置方法以电压稳定性最优、可用输电能力最大、综合费用最小为目标,建立优化模型,并采用基于分布熵改进的自适应粒子群算法确定最佳配置方案。此外,文章还把IEEE-30节点模型的模拟结果和某地区电网的实际光伏出力测量结果进行对比。分析结果表明,文章所提出的优化配置方法能够实现典型柔性交流输电设备的优化配置,该优化配置方法的寻优精度、速度均显著优于传统粒子群算法和遗传算法;利用该优化配置方法确定的最佳配置方案可显著提高电网电压的稳定性和输电能力,降低综合费用,具有工程实用价值。     

基于参数解耦的FACTS设备多目标优化配置

柔性交流输电（flexible AC transmission system,FACTS）设备具有灵活的无功补偿能力,可以在切机后向受电区提供足够的无功以维持电压水平,因此得到了广泛应用。电力系统电力电子化趋势下,FACTS设备大量接入,使得电网的运行方式更加复杂,也为电力系统的运行优化提出了新的要求。考虑多种工况,以稳定运行时的有功网损最小及切机后的最大电压偏移最小为优化目标,并将FACTS设备的类型纳入控制变量。提出一种结合双层花授粉算法（bilayer flower pollination algorithms,Bi-FPA）的解耦优化方法,该方法使用内外分层的策略,将FACTS设备的选型选址与定容解耦开,内层搜索各目标的最优解与设备参数设置,外层搜索FACTS设备的选型选址,最终得到能够兼顾不同工况的FACTS设备配置。最后采用IEEE-14系统对优化方法的可实施性及有效性进行了验证。     

基于蒙特卡洛法的FACTS最优配置及其对发输电系统可靠性影响

柔性交流输电系统(FACTS)在提高电网输电能力,增强系统的经济性、可靠性、稳定性方面已被广泛认可,但由于FACTS设备成本昂贵,不能大量应用于发输电系统,因此实现有限的FACTS设备在发输电系统中的最优配置具有重要意义.大多数文献对FCATS的最优配置都是基于确定性的方法,未能充分考虑到系统的不同运行条件.从系统的可靠性出发,采用蒙特卡洛仿真,利用不等式拉格朗日乘子,确定对系统多种运行条件都敏感的节点或者线路作为FACTS设备的安装地点.验证结果表明,该方法是有效的,而且在系统不同运行方式下,用该方法所选的FACTS安装地点对系统的阻塞问题和电压问题都有改善作用.同时说明,FACTS设备在提高系统可靠性方面,有重大改善作用.     

基于粒子群算法的配电网无功补偿方法研究

摘要： 针对目前配电网的无功资源规划配置,网络优化以及输电线损坏管理不完善,输出电压损耗高,合格率低,一些处于输电网络末端的地区甚至无法正常用电等问题。提出了一种基于粒子群算法的配电网无功补偿优化方法,以10 kV配电网每年的电能损耗费用以及用于无功补偿的设备的费用之和为优化目标函数,并用粒子群算法对优化问题进行求解。实验证明,该算法是有效可行的,且能够取得较好的经济效益。     

基于多目标优化的多电源配电网储能功率配置方法

为减少多电源配电网储能功率损耗，保持多目标电力平稳，在多目标优化算法的基础上，构建一种储能功率配置方法。综合分析经济、环保和技术三项指标，建立多目标优化配置数学模型，分析配电网各条支路中的电压幅值和电流幅值；利用多目标粒子群优化算法改进储能功率容量和接入方式，并将当前粒子群适应度与上一轮的适应度值做比较，得到pareto解，实现储能功率最优配置。通过与其他算法展开对比实验测试，结果表明，所提方法具有较高的投资运行经济效益、较低的电压偏差和网损，同时最优pareto解的曲线也是较为平稳的，使配电网始终处于安全供电状态。     

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。     

基于虚拟储能的微网风光储容量优化配置方法研究

风光储互补发电系统能够提高微网系统的稳定性。为了提升微网储能资源的合理配置,文章基于虚拟储能和电力弹簧概念,提出了计及主配储能协同的微网风光储容量双层优化配置方法,并利用改进的粒子群算法对风光储容量双层优化配置方法求解。最后,通过算例分析表明,文章配置方法提高了微网系统调节能力,降低了电压偏移率。     

考虑随机特性的分布式电源多目标优化配置

针对分布式电源优化配置研究中存在的优化目标单一和忽略源荷侧随机特性问题,应用机会约束规划方法建立计及源荷侧随机特性的多目标优化配置模型,该模型以投资效益、电压指标和有功网损为优化目标,通过效仿细菌在觅食过程中的趋化思想,将种群多样性信息反馈机制引入粒子群算法寻优过程中,以动态调整粒子速度更新策略,结合多目标优化理论,提出一种改进的多目标粒子群算法求解优化配置模型。PGE-69系统仿真结果表明,分布式电源合理优化配置能有效提高投资效益和系统运行水平;系统薄弱节点的电压水平满足机会约束要求;分析不同负荷水平下的优化配置结果,可为后续负荷不断增长情况下的优化配置研究提供借鉴。     

基于改进粒子群算法电力系统多目标无功优化

在传统的电力系统无功优化问题的基础上,建立了同时兼顾电力系统有功网损最小和电压偏移最小的多目标无功优化模型,并且针对多目标优化问题,提出了一种改进的多目标粒子群算法,该算法利用计算非支配排序和拥挤距离方式更新粒子的个体最优值和全局最优值并保留每一次迭代后的一部分精英解集,最终结果在精英集合中找寻所需的Pareto前端;引入变异算子和动态权重算子,增强了寻优能力,降低了结果早熟和陷入局部最小值的可能,最后将该算法应用于IEEE 14节点系统进行测试,结果表明该算法不仅实现了系统经济运行同时也提高了电网的电压稳定,并且为用户提供了多样化的解集,方便用户根据实际情况灵活选择.     

考虑暂态电压稳定性的电力系统多目标无功备用优化

鉴于目前电力系统无功备用优化方法较少涉及暂态电压稳定性,提出一种同时提高电力系统静态/暂态电压稳定性的无功备用优化模型,该模型首先基于数据密度提出一种无功电压控制分区方法,分别在静态/暂态电压的薄弱区域内定义静态/暂态无功备用,然后结合所建立的两个目标建立多目标无功备用优化模型,最后提出一种基于多阶段的多目标优化求解方法。通过求解所建模型,获得能够同时提升系统静态/暂态电压稳定性的无功备用配置方案。对IEEE 39节点系统的仿真分析证明了所提方法的有效性。