基于负荷变化的主动配电网动态电压协调控制

针对目前主动配电网电压调控复杂的现状,基于负荷变化,建立电压偏差、网损、系统最低电压为目标函数的数学模型,实现动态电压控制.该模型运用灰狼算法协调分布式电源和传统无功补偿装置得到Pareto解集,然后选择公共区域解作为电压控制策略,在出现多个解时,优先选择系统最低电压最优的解.IEEE33算例结果表明,在考虑负荷变化基础上提出的电压控制策略解决了电压越限的问题,调控后电压均在GB/T12325-2008范围之内,同时降低了网损,实现了动态电压协调控制.     

基于子空间细菌群体趋药性算法的含分布式电源的配电网无功优化

研究了含分布式发电的配电网无功优化问题。结合传统的电容器无功补偿方法,将分布式电源作为连续可调无功源参与到配电网无功优化。针对智能算法容易陷入局部最优解的问题,引入子空间的概念,提出一种基于子空间细菌群体趋药性算法,增强了算法的全局寻优能力。利用IEEE33节点系统计算表明,分布式电源参与配电网无功优化可有效降低系统的网损,提高各节点电压,改善分布式电源并网点电压稳定性,同时验证了改进算法的有效性和可行性。     

含分布式发电的配电网无功电压优化的研究

通过对有关分布式发电的有功和无功输出特性进行研究,建立了含分布式发电的配电网无功优化数学模型,并通过改进的粒子群优化算法对模型进行优化。该模型以系统网损和电压偏差最小为优化目标,以系统的有功、无功以及节点电压为约束条件,利用惩罚函数的形式对越限的电压进行处理,并且以IEEE33系统节点为仿真实例进行仿真。仿真结果表明,通过优化粒子群算法对配网系统无功优化后,系统中有功损耗和电压质量都得到了显著的改善。     

大规模分布式光伏并网无功电压控制方法综述

分布式光伏并网发电系统因具有就地消纳、运行灵活、可降低网损等特性,其并网规模迅速扩大,而随着分布式光伏并网渗透率不断提高,其对配电网电压质量的影响已不容忽视。针对大规模分布式光伏发电并入配电网所引起的电压越限问题,对国内外无功电压控制方式的研究现状进行综述。主要内容包括:对分布式光伏并网系统各个模块的控制原理、数学模型及控制模型进行了简要介绍,并分析了分布式光伏电源有功功率输出及并网逆变器无功功率输出对配电网无功电压的影响,最后总结了传统电压越限控制方式及新兴无功电压控制方式,并对各种控制方式的优缺点进行评述。     

含分布电源的配电系统无功优化研究

研究了分布式电源接入配电网后对系统电压和网损的影响,充分考虑网损最小和节点电压的约束,建立了基于遗传算法的分布式发电系统无功优化控制模型。仿真结果表明:对于接入分布式电源的配电系统,对分布电源的接入容量及位置进行合理配置,结合无功优化手段,可使得系统的网损得到有效的改善,对于系统的经济稳定运行具有一定的积极作用。     

基于和声搜索算法的主动配电网无功优化

为了提高主动配电网的运行水平和经济性能,以分布式电源和传统无功补偿装置出力为控制变量,建立以电压偏差最小为目标函数的优化模型,通过和声搜索算法进行无功优化,计算出各节点电压、系统网损及其对应的控制变量。最后对改造后的IEEE33节点系统进行验证,与粒子群算法进行对比。结果显示:该数学模型可以实现对电压协调控制,降低网损,满足可靠性和经济性的要求,同时和声搜索算法提出的优化策略更具有协调性。     

基于自适应的配电网分布式电源优化配置研究

针对分布式电源接入配电网引起的电压越限和电能质量下降等问题,提出了一种具备自适应特性的分布式电源优化配置方法. 建立了光伏、风电两种典型分布式电源的数学模型,分析其功率输出特性. 构建了同时考虑发电成本、环境成本、有功网损折算成本三项指标的分布式电源优化配置模型. 针对多目标函数和多约束条件的优化配置模型,应用自适应粒子群算法求解,实现学习因子和惯性权重自适应调整以提高算法的寻优性能,由此得到分布式电源的最佳接入位置和容量. 最后,以IEEE33节点配电系统为例进行仿真验证. 结果表明,自适应粒子群算法与传统粒子群算法和混沌粒子群算法相比,求解得到的优化配置方案可达到更好的供电可靠性和经济性要求.     

基于改进简化粒子群算法的含DG的配电网无功优化

分布式电源(Distributed Generation,DG)并网能够有效支撑电网,增加电网运行的灵活性,对含DG的配电网进行无功优化能够有效提高电能质量,降低网损,保证配电网安全、稳定、经济运行。为此,建立了以有功网损最小为目标函数的数学模型,同时,为保证节点电压和DG无功出力在各自允许范围内,分别建立了节点电压越限罚函数和DG无功出力越限罚函数。针对基本粒子群算法易早熟、收敛精度差、迭代后期收敛速度慢等问题,给出了一种惯性权重和学习因子动态变化的简化粒子群算法。该算法舍去粒子速度项,使惯性权重随迭代次数呈指数函数变化,学习因子随迭代次数呈正弦函数变化。以含DG的IEEE33节点配电系统为例进行无功优化分析,结果表明:DG能增强电网运行的稳定性,所提算法具有较好的优化性能。     

分布式电源并网对配电网的影响

针对分布式电源并网问题,定量分析了分布式电源DG对配电网网损和电压产生的影响。简述了DG的类型和潮流计算模型,以及各种潮流计算模型的处理方法;应用PSASP软件对IEEE 30节点系统进行潮流计算,定量分析DG的位置和容量对配电网网损和电压产生的影响。仿真结果表明：分布式电源并网位置相同时,并网容量越大,对系统节点电压和有功网损的影响越大;分布式电源并网容量相同时,并网位置越靠近系统末端,对系统电压的提升作用越明显,且对并网位置及其附近处的电压支撑作用最强。     

考虑谐波因素的配电网无功补偿配置优化方法

针对谐波污染影响配电网无功补偿配置优化的特点,建立考虑谐波因素的配电网无功补偿配置优化简化模型。对各节点的电压有效值和电压总谐波畸变率进行约束,在保证目标函数最小的同时,将各节点的电压有效值和电压总谐波畸变率控制在允许范围之内。针对粒子群算法用于无功补偿优化时存在的局部最优收敛问题,作了算法改进,并将其应用于简化模型求解。选取了IEEE11节点配电网和实际配电网进行优化计算,结果验证了该算法改善电压水平、抑制谐波及降低配电网有功网损等作用的有效性。     

Optimization of the voltage regulators and voltage noise for the power delivery network

In order to reduce both the power loss of the switched capacitor converter integrated in the on-chip power delivery network and the voltage noise at the load, this paper proposes an optimization method to optimize the capacitance allocation between the flying capacitors of the switched-capacitor converter (SCCs) and the decoupling capacitors at the load. By formulating and solving the inequality-constrained nonlinear programming problem, the SCCs’ flying capacitance and decoupling capacitance can be optimally allocated and the sum of power loss and voltage noise is effectively reduced. Experimental results show that the joint optimization of the SCCs’ capacitance and decoupling capacitance can reduce the sum of power loss and voltage noise by about 11%~28%. For larger power deliver networks, this method can efficiently reduce the power loss and voltage noise.     

低压配电网并联电容器无功补偿优化算法的研究

针对低压配电网的特点,提出一种以网损最小为目标的电容器无功补偿优化算法,以确定补偿电容器的最佳安装位置和最佳补偿容量,该算法克服了近似算法和2n/(2n+1)算法的不足,可应用于任何复杂的低压配电网中.通过实践表明,采用该算法在低压配电网中投入无功补偿电容器后,经济效益比其它算法更显著.     

基于链式遗传——模拟退火算法的配电网络重构

以网损最小为目标函数,节点电压、网络辐射性和电源容量的限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型。针对各种单一算法的局限性,提出了一种基于链式遗传-模拟退火算法。该算法将环境压力映射为待优化问题,进化链（食物链）上每条染色体（个体）则对应问题的一个候选解,通过模拟退火Metropolis取舍准则控制算法搜索最优方案的进程。最后,在IEEE16节点系统上验证了所提方法的有效性。     

一种变电站内无功电压优化控制的求解方法

为了实现变电站内无功电压优化控制,提出了采用禁忌搜索算法进行无功电压优化控制问题的求解。以最大限度地降低功率损耗、提高电压质量和减少变压器的调节次数及电容器组的投切次数为目标,建立了相应的数学模型,并考虑系统潮流、控制变量、状态变量、器件动作次数的约束条件。采用数值仿真的方法进行了验证,仿真结果表明提出的方法可以得到最优解,解的质量较高。     

基于改进禁忌搜索算法的配电网无功补偿优化规划

针对现阶段中国配电网无功补偿问题,提出了一种改进邻域搜索范围的禁忌搜索算法来确定并联电容器的安装位置和补偿容量,以此提高电压质量和降低系统有功损耗.采用电压合格目标函数搜索满足电压约束条件的初始解,使之在电压可行范围内寻优,然后以减少的有功网损最大为目标函数,从而得到全局最优解,并以未来24 h负荷预测曲线为背景确定了电容器的投切时刻.算例表明,提出的改进算法是可行和有效的.     

A global harmony search algorithm for finding optimal capacitor location and size in distribution networks

Shunt capacitors are broadly applied in distribution systems to scale down power losses, improve voltage profile and boost system capacity. The amount of capacitors added and location of deployment in the system highly determine the advantage of compensation. A novel global harmony search(GHS) algorithm in parallel with the backward/ forward sweep power flow technique and radial harmonic power flow was used to investigate the optimal placement and sizing of capacitors in radial distribution networks for minimizing power loss and total cost by taking account load unbalancing, mutual coupling and harmonics. The optimal capacitor placement outcomes show that the GHS algorithm can reduce total power losses up to 60 k W and leads to more than 18% of cost saving. The results also demonstrate that the GHS algorithm is more effective in minimization of power loss and total costs compared with genetic algorithm(GA), particle swarm optimization(PSO) and harmony search(HS) algorithm. Moreover, the proposed algorithm converges within 800 iterations and is faster in terms of computational time and gives better performance in finding optimal capacitor location and size compared with other optimization techniques.     

配电网无功优化的研究与应用

针对传统配电网无功配置现状与存在的问题,依据配电网的特点,对10kV的配电网无功补偿方案进行了研究．确立了基于遗传算法的无功优化的数学模型及优化方法,通过在平凉地区的配电网合理的无功补偿的试点应用,减少了该地区配电网的电能损耗,提高了电压质量,取得了良好的经济效益．     

基于多目标拆分优化思维的拥塞网络数值调度方法

针对网络拥塞数值调度中存在的盲目性问题,提出了一种基于多目标拆分优化的网络拥塞数值调度方法.将拥塞网络的数值调度问题进行模型化表示,并将拥塞过程调度的最优问题分解为多个目标同时优化问题:即信道最优任务分配问题和路由拥塞调度问题.根据粒子群算法,对信道分配问题的最优解进行计算,同时设计约束模型并利用遗传算法求解拥塞调度问题,实现了在拥塞状态下的网络数值调度.结果表明,所提出算法获得的拥塞调度方案具有较好的可执行性.     

热管散热半导体制冷系统的实验研究

半导体制冷利用半导体材料的珀尔帖效应来实现,不使用压缩机和制冷剂,且不存在噪声和制冷剂污染环境的问题。半导体制冷系统的性能好坏与热端的散热条件有直接关系,为改善热端散热条件,研制了1台热管散热型半导体冷箱。通过性能测试实验,确定了半导体制冷系统的最佳工况,并比较热管散热、风冷散热和水冷散热方式对系统制冷性能的影响。实验结果表明：热管散热是半导体制冷系统的最佳热端散热方式。     

基于NSGA-Ⅱ算法的锅炉燃烧多目标优化

采用BP（back propagation,BP）神经网络模型分别建立了300 MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态试验数据对模型进行了训练和验证。结果表明：BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。结合NOx排放模型和锅炉热损失模型并采用非劣分类遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm,INSGA-Ⅱ）对锅炉进行多目标优化,优化结果表明：NSGA-Ⅱ多目标优化方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉多目标燃烧优化问题实现有效的多目标寻优,得到理想的Pareto解方案可以在降低锅炉NOx排放的同时使锅炉运行在较高的效率工况下,是对锅炉进行多目标优化的有效工具。