一种配电网无功源等微量补偿动态优化算法

采用一种全新的动态等微量补偿优化搜索算法以确定配电网络中无功电容器安装的位置和数量。该方法按照节点动态最大补偿效益灵敏度的降序搜索顺序,对网络逐代候选节点集合中各点作动态等微量补偿,并进行逐代补偿效益累计评估,最后确定待补偿点位置及数量。在优化后期,结合自适应遗传算法并作了改进,采用非等概率配对交叉策略和育种算子变异机制,可促使算法趋向全局收敛。配电网28节点算例优化结果证明了该方法的优越性与可行性。     

考虑节点补偿容量上限的弱环配网无功优化

为了合理确定节点无功补偿的位置和容量上限,基于遗传算法和弱环状配网特点,通过引入无功补偿分布因子来处理环网,提出一种可动态确定含弱环配网的节点补偿容量上限算法。综合考虑补偿效益和节点电压约束,通过计算补偿净效益最大、节点电压约束两种情况下的节点无功补偿容量上限,有效压缩了遗传算法的寻优空间。通过对IEEE33节点系统算例的分析,验证了算法在含弱环配网无功优化中的实用性。     

多负荷水平下配电网电容器优化配置算法

提出了多负荷水平下的配电网电容器优化配置算法。首先,在大负荷水平下,根据节点补偿容量上限确定无功补偿初始解;然后,基于各初始解采用解析法求得中小负荷水平下使系统损耗最小的电容器投切容量,实现了各补偿点电容器在不同负荷水平下的有效配置;最后应用遗传算法对无功补偿可行解进行逐代优化,求得最优无功补偿方案。IEEE 33节点系统算例验证了该算法的有效性。     

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。     

确定配电网最佳无功补偿点位置及容量的优化方法

针对配电网无功补偿特点,提出一种补偿效益极限最优两步搜索算法,可快速确定网络中待补偿点的位置及个数,有效压缩无效解空间。结合自适应遗传算法,引入了模拟退火机制和罚因子自适应调整策略,可促使算法趋向全局收敛。文中以配电网年电能损失、无功补偿设备投资和补偿点固定安装费用之和最小为目标．建立了无功优化的数学模型,并用IEEE33节点算例证明了该方法的优越性与可行性。     

考虑降低暂态电压失稳风险的动态无功优化配置方法

为了降低系统动态负荷尤其是电动机负荷比重越来越大带来的电网暂态电压失稳风险,提出了一种考虑降低暂态电压失稳风险的动态无功优化配置方法。综合考虑动态无功补偿装置的安装地点和容量,使得系统暂态电压失稳的风险最小和动态无功补偿的成本最小。该方法首先通过暂态电压失稳风险指标和灵敏度指标确定关键故障集合、动态无功补偿的候选节点,然后将各个动态无功补偿装置的容量作为变量引入烟花优化算法中求解。为了减少优化过程的时间,在优化算法中增加了一个火花筛选的环节。IEEE39节点算例仿真结果表明,该方法与仅考虑动态无功补偿装置地点的优化方法相比,在相同的无功补偿成本下能更好地降低暂态电压失稳风险。     

一种确定无功源最佳配置地点与数量的新方法

将电压控制与无功源的配置相联系，考虑无功补偿点的补偿效应，给出了无功补偿主导节点的概念，并从保证系统安全性的角度出发，提出了一种根据无功补偿主导节点确定无功源配置地点和数量的方法。该方法以受扰后的系统电压偏移水平最小为目标函数，实现了无功源配置地点和数量的优化选择。IEEE 30节点系统的仿真结果表明该方法可显著提高系统电压的稳定水平、降低系统网络损耗，验证了该方法的正确性和有效性。     

基于NSGA Ⅱ算法的配电网串联补偿装置参数的多目标优化

为了更好地采用串联补偿装置解决供电半径过大的配电网末端电压偏差问题和网络损耗问题,研究了确定串联补偿装置阻抗值和安装位置的多目标优化算法。以线路电压偏离度和网络有功损耗最小为目标函数建立了配电网串联补偿装置的参数多目标优化模型。运用NSGA-Ⅱ算法求解多目标优化模型,并获得帕累托解集,再采用逼近理想解排序法(TOPSIS)在解集中求得最优解。通过IEEE 34节点配电网算例验证了模型的可行性和算法的有效性。结果显示,本文所建立的模型与采用的方法可以快速有效地确定串联补偿装置的安装位置和容抗值,并优于单目标优化的结果。此外,在不同负载条件下串联补偿装置的最佳安装位置不同,可以采用多点串联补偿方法来获得更好的效果。     

基于阻抗模裕度指标的动态无功补偿装置优化配置方法

基于非解析复变电力系统的动态分析方法,提出计及负荷特性的阻抗模裕度指标(impedance modulus margin index,IMMI)计算方法。其计算公式能够简单且直观地利用电力系统运行参数。IMMI能够准确地评估负荷节点电压稳定性的水平,从而判定电压稳定薄弱环节。在上述研究基础上,提出动态无功补偿装置优化配置的新方法。它能实现实时跟踪负荷节点的等值电路参数,动态的搜索动态无功补偿装置配置最佳位置。再综合考虑配置点的配置容量的确定原则,比较多种配置方案的效果与成本,得出最后动态无功补偿装置的优化配置方案。通过IEEE 14节点系统和广东电网某220 kV片区网络的案例说明了新方法更加直接有效。     

配电网补偿电容器的动态经济规划方法

假设无功负荷水平服从正态分布,根据补偿容量决定电容器分组方式,通过等效最大负荷损耗小时数衡量各电容器的经济效益,采用逐台配置的方法对配电网进行无功电源的动态规划。在实现经济上的最优规划之后,针对电压赵限节点,在其公共前驱节点中寻找最优补偿位置加设电容器。计算表明本方法具有很好的准确度,可心得到期望的补偿结果。     

基于节点补偿容量动态上限的配电网无功规划优化混合算法

基于遗传算法和辐射状配电网的特点,提出一种新颖的将确定性方法和随机性方法有机组合的配电网无功规划优化混合算法.该算法通过综合考虑经济效益和电压约束,提出一种动态确定节点补偿容量上限的有效方法,将其用于初始种群的生成,可自动确定补偿节点总数及各补偿节点补偿组数的上限值,有效压缩了算法搜索空间,并使得由此生成的初始种群中绝大部分为可行解.针对补偿经济效益与电压质量两者之间的相互关系,提出一种分阶段寻优策略,并引入惩罚因子自适应调整机制.另外,在该算法中还有机融入了模拟退火法、智能优化交叉策略及动态灾变机制,并提出了节点最大补偿容量动态阈值校对机制,有效改善了算法寻优的速度、质量及精度.对IEEE 33节点系统和多个实际系统算例分析验证了所提出的算法在工程应用中的优越性及实用性.     

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。     

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     

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。     

梯级电站发电效益补偿方式探讨

探讨了梯级水电站的补偿问题,建立了多发电主体下梯级水电站发电效益分配模型。该模型提出以流域总的多发电量为基础,确定梯级各电站对系统的补偿权重,根据补偿权重来对多发电量和多发效益进行重新分配,使得流域不同发电主体的电站将发电目标从价格竞争集中到提高流域总体效益上来,梯级发电效益接近最大化。同时还探讨了对补偿后电站的时数补偿问题,从而使补偿功能更趋合理。     

基于层次结构的无线传感器网络时间同步研究

结合变电站运维管理的工业现场特点,和无线传感器网络时间同步协议的研究,提出了汇聚节点的双向时间同步定时偏差补偿与传感节点虚拟双向同步相结合的时间同步算法。在网络部署的初期,按照模型布置网关节点和汇聚节点,汇聚节点和传感节点采用不同的时间同步方法。仿真实验表明网络收敛时间和同步精度具有良好性能。     

动态无功补偿技术在重工设备制造企业中的应用

无功补偿是提高功率因数、降低电网线路损耗的重要节电措施之一。介绍动态无功补偿技术在中冶陕压重工设备有限公司110kV变电站的应用情况,确定电炉无功补偿装置方案的选择,以及动态无功补偿装置(SVC)补偿容量的确定、SVC控制系统的组成、电能质量测试,并对节电的经济效益进行了分析计算。     

梯级水电站群补偿效益求解及分配机制研究

针对梯级水电站群补偿关系难以量化、且尚未形成行之有效的补偿效益分配机制的问题,提出可得到流域梯级任一施益电站补偿效益的求解思路,并基于改进逼近理想解排序法（TOPSIS法）,将传统分配方法纳入综合评价,建立施益、受益电站间补偿效益分配机制。将其应用于乌江干流10级电站补偿效益求解和分配实例中,结果表明：通过本文提出的求解思路可以明确乌江干流5个施益电站与下游电站的补偿关系,计算过程简便,具备较强的理论基础;基于改进TOPSIS法确定的各评价指标权重符合预期,分配结果合理,可为各电站利益博弈提供理论依据,有利于促进梯级合作,实现流域水力发电效益最大化。     

龙刘梯级水库群对黄河生态基流补偿效益

为完善水库对生态补偿效益计算,文章首先给出水库生态基流补偿效益概念和内涵.同时,提出河流径流生态积分概念和计算公式来度量河流径流生态效益大小;在此基础上,给出量化计算水库生态基流补偿效益计算方法和步骤.最后,以黄河龙羊峡和刘家峡水库2003年调度为例,计算结果显示:2003年龙刘梯级水库对兰州站和花园口站非汛期的生态基流补偿效益分别为177.7亿和289.4亿生态积分;龙刘梯级对兰州和花园口两站的生态补偿效益合计为467.1亿生态积分,龙羊峡对于兰州站和花园口站生态基流补偿效益为318.8亿生态积分,刘家峡对于兰州站和花园口站生态基流补偿效益为148.3亿生态积分.文章旨在通过对黄河生态基流补偿的定量分析,引起有关决策部门对河流生态基流补偿问题的重视,达到抛砖引玉的目的.