基于隶属度时段划分的配电网动态重构

为更好地实现配电网优化运行,提出一种基于隶属度时段划分的配电网动态重构方法。以配电网整个时段内综合运行费用最小为目标函数,建立配电网动态重构数学模型。将系统各时段有功网损与电压偏差之比作为系统运行指标,计算指标峰谷隶属度及变化率对时段进行划分。为增强二进制粒子群算法(BPSO)摆脱局部最优解的能力,将模拟退火算法(SA)中基于Mertropolis准则的新粒子接收机制引入BPSO中,克服二进制粒子群算法易陷入早熟收敛的局限性。算例结果验证了所提方法的有效性。     

基于量子粒子群算法多目标优化的配电网动态重构

为保证配电网动态重构后系统安全稳定的运行,提出了以网损和节点电压稳定性为目标函数的量子粒子群算法的配电网动态重构。针对配电网动态重构过程中时段划分问题,提出以负荷曲线的单调性和幅值变化大小为依据初步划分时间段落。采用整数型量子粒子群算法进行动态重构,重构过程中以相邻时段的网损变化值的关系获取最佳重构段落,然后综合考虑配电网网损最小和节点电压值最大且波动最小为目标寻找最佳重构结构。以IEEE33配电系统为例验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于CAPSO的含分布式电源的配电网动态重构

对含分布式电源的配电网重构进行了研究,考虑配电网系统中各节点上的不同种类型负荷的不同占比和分布式电源日出力波动引起的日负荷变化,使用KMeans聚类算法对总的变化的日负荷进行时段划分,更具客观性;使用"解环"的重构策略,在满足动态重构的约束条件下以综合运行总费用最低为目标,使用较标准粒子群优化算法寻优性能更强的自适应惯性粒子群优化算法(CAPSO)进行配电网动态重构,得到最优重构策略,并用IEEE33节点系统进行了仿真验证。     

基于信息熵时段划分的主动配电网动态重构

针对风力、光伏等分布式发电(DG)和电动汽车(EV)高渗透率下主动配电网的动态重构问题,提出一种基于信息熵时段划分的主动配电网动态重构方法。首先采用蒙特卡洛模拟法,结合日负荷曲线、风/光发电曲线、电动汽车充电曲线,形成电源?负荷等效日负荷曲线,提出基于信息熵时段划分的等效日负荷曲线分段方法;其次建立了以日损失费用最低为目标的动态重构模型,对主动配电网分时段重构;然后在杂草算法的基础上引入遗传算法的交叉和变异操作,提出基于十进制编码的改进杂草混合算法求解该模型。IEEE 33节点算例仿真结果表明,所提方法能够自动划分出符合曲线变化趋势的分段方案,动态重构后日损失费用明显降低。     

考虑负荷与分布式电源变化的配电网动态重构

配电网动态重构是实现配电网架优化运行的重要手段,随着电网中分布式电源(Distributed Generator,DG)的大量接入,实际配电网中负荷需求和DG的出力在不断变换,以往静态重构无法满足配电网实际运行要求。本文建立了以网络损耗、电压偏移和弃电率为优化目标的配电网重构模型,针对动态重构时段划分问题,综合考虑负荷变化和电网运行指标,采取了一种双步时段划分策略,并应用"最小回路"编码方式剔除不可行解,对蚁群算法进行改进。最后,以修改后IEEE33节点系统为算例,验证了所提方法的有效性。     

基于浓度的粒子群算法在含分布式电源配电网重构中的应用

针对现有基于粒子群算法的配电网重构易陷入局部最优的问题,本文将一种基于粒子浓度的新型粒子群算法应用于含分布式电源配电网的重构,该方法基于粒子浓度对粒子群的更新进行引导,有效提高了粒子的全局搜索能力,优化了含分布式电源配电网的重构结果。对IEEE33节点标准算例进行了仿真计算分析,结果表明重构后最优解较大的降低了网络损耗,验证了论文中新型算法能有效应用于含分布式电源配电网的重构;对比基于标准粒子群算法的配电网重构结果,验证了论文中的重构方法有效提高了含分布式电源配电网的重构性能。     

基于混合优化算法的配电网动态重构研究

本文提出了一种混合了混沌粒子群与教学优化的算法来解决配电网动态重构问题。建立以网络损耗最小,开关操作次数最少的运行费用模型。将配电网络的损耗和电压偏差这两个指标通过归一化处理形成一个综合指标,并设定最大标准差及系统最大重构次数,确定重构时段。所提出的方法结合了混合粒子群优化算法和教学优化算法的特点成为了一种更有效率的全局优化算法。为了在配电网动态重构中可以动态调整惯性参数,在一般的粒子群算法中引入了混沌理论,同时具有教学优化的混合算法可以保证初始种群的多样性和防止过早收敛,提高了算法寻优的能力。最后使用了IEEE 33节点配电网测试系统证明了所提算法的合理性与有效性。     

配电网动态重构算法及时段划分研究综述

配电网重构是配电系统降损最基本、最有效的方法之一,动态重构更是贴近工程实际应用。文章阐述配电网动态重构模型及约束条件,着重描述配电网动态重构算法,对各类算法优缺点进行综述,并得出混合算法可作为配网重构的研究方向;总结了配电网动态重构时段的划分方法,将重构时段按照负荷特性和电价特性两种方式进行划分;指出当前配电网动态重构文献所存在的缺点并对此进行展望。     

基于改进模糊C均值聚类时段划分的配电网动态重构

随着大量光伏和风电等间歇性电源接入配电网,传统的静态重构方案不再适用于动态变化下的网络。在此背景下,提出了一种基于改进模糊均值聚类的动态重构策略。首先依据分布式电源(distributedgenerator,DG)和负荷的时变性建立确定性等值负荷预测曲线,通过改进的模糊C均值聚类算法进行时段划分,并且利用损失函数确定最优时段划分方案。其次采用区间数描述DG和负荷预测的不确定性并建立以网损区间值最低为目标函数的动态重构模型,并引入仿射泰勒扩展的潮流计算法求解区间潮流方程。最后采用基于回路搜索的十进制粒子群算法对重构模型进行求解,实现不确定因素下的配电网动态重构。通过IEEE33节点系统仿真验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于一体化数据平台与改进粒子群算法的配电网重构

以配电SCADA系统的一体化数据库为平台并在离散粒子群算法中嵌入小生境操作,提出了一种改进的配电网重构算法。首先,综合考虑网损、电压损耗、负荷平衡和断路器动作成本等指标确定了适应值评估模型;然后,通过嵌入小生境操作过程对离散粒子群算法进行了改进;结合配电SCADA数据库平台研制了配电网重构系统。最后,对2个配电系统进行了算例研究。结果表明：改进配电网重构算法是可靠的;相对于现有粒子群算法,重构计算速度有一定程度的提高。     

含电动汽车和分布式电源的主动配电网动态重构

分布式电源和大量电动汽车充电功率的间歇性和随机性使配电网重构面临新的挑战。在此背景下,提出了一种基于区间数方法的含电动汽车和分布式电源的动态重构策略。文中引入区间数以描述分布式电源出力和电动汽车充电负荷的不确定性,以区间数描述最小化网损为目标函数,提出依据动态降损参数的动态时段划分,建立配电网动态重构的数学模型,在利用KrawczykMoore区间迭代法对潮流方程进行求解的同时引入仿射乘除运算代替区间乘除运算,改善了区间运算过于保守的问题。最后,结合邻域搜索以及克隆选择算法提出了求解上述模型的优化方法,以实现考虑多种不确定因素下主动配电网动态重构。算例分析证明所提方法相较于传统人工智能算法具有优越性。     

基于改进双层聚类多目标优化的配电网动态重构

随着配电网的高速发展,电力用户对供电可靠性的要求越来越高。针对现有配电网动态重构中开关次数难以约束,系统节点功率变化对配电网潮流分布的影响以及单一聚类算法负荷识别不足的问题,提出基于形态与幅值的双层聚类。外层以皮尔逊为相似度量进行形态相似聚类,内层以欧氏距离为相似度量进行幅值相近聚类。建立减小网损、提高电压稳定性、均衡馈线负荷、减少开关操作次数的多目标优化数学模型,采用改进粒子群算法完成配电网多目标动态重构。仿真结果表明,较静态重构开关操作次数降低了54.76%,减小电能15 575.4 kW·h,降低了39.28%,较重构前电压偏移指数降低49.1%,负荷均衡度改善41.9%。该研究所提改进的双层负荷聚类相比FCM聚类,准确度提高了11%,聚类效果更加接近原始数据。该动态重构方案可提高配电网运行的可靠性。     

兼顾抗毁度的含风电配电网多目标重构

为了通过配电网重构提高供电可靠性,从网络保持连通性及抵御破坏能力的角度,引入网络抗毁度指标作为配电网重构的一个新目标函数。通过有权网络的边权值和节点位置重要度求解网络抗毁度,同时考虑风电出力的随机性和间歇性,对该指标进行修正。建立了兼顾抗毁度的含风电配电网多目标重构模型,并采用改进和声搜索算法来求解此模型。给出了多目标重构的帕累托最优解集,供决策者根据实际情况选择。通过对33节点系统的算例分析,验证了所提模型求解方法的有效性与合理性。     

基于双向动态重构与集群划分的光伏储能选址定容

为研究网络重构与集群划分对提升配电网中分布式电源规划配置水平的可能性,提出一种动态重构与集群划分的双层划分模型,同时获得最佳重构策略和集群划分方式.通过4种方案进行DPV、ESS选址定容实验,对比DPV接入容量、年综合成本等规划指标及网络损耗、电压水平等系统运行指标.结果表明,在基于该双层划分结果的DPV、ESS选址定...     

基于门当户对遗传算法的配电网多目标主动重构研究

基于主动配电网的发展潮流,提出了一种基于改进遗传算法的主动配电网多目标重构模型。首先,将功率损耗、电压偏移和系统稳定裕度等指标融合到目标函数中,并引入判断矩阵法和线性加权法确定各个指标的权重和实现多目标函数的转化。其次,针对传统遗传算法的弊端,提出了基于"门当户对"原则的多种染色体交叉策略,丰富了种群进化方式的多样性,算法计算效率和寻优能力得到大大加强。最后通过设定临界值,实现主动配电网的自我感知和主动重构,提高配电网安全性和稳定性。仿真算例表明,所提出的模型和算法以及主动重构的理念符合当前主动配电网主动运行和主动控制的思路,具有较为广泛的应用前景。     

计及分布式电源动态行为的配电网重构优化策略

解决分布式电源高渗透率地区电压越限的根本方法是实施合理的配电网规划。现有方法存在着人工智能算法初始域搜索半径过大以及动态时段划分与拓扑寻优分离的问题。引入半不变量法计算随机潮流来处理分布式电源动态行为带来的不确定性,并采用改进的NSGA-II算法实现配电网重构,提出了一种计及分布式电源动态行为的配电网重构概率约束优化策略和求解方法。特别提出了在网架寻优的基础上再在时间层面上依据优压参数再次整合优化来构建配电系统动态重构数学模型,最后采用嵌套基因回路搜索策略改进NSGA-Ⅱ算法并求解上述优化模型,以解决传统配电网规划中对强相关性随机变量考虑较少的不足。IEEE-33节点配电系统算例验证了所提方法的有效性。     

基于综合协调优化的两阶段配电网动态重构研究

针对配电网动态重构,常需要考虑长时间尺度下的合理规划综合考虑负荷功率变化以及光伏、风电等分布式电源的出力变化,及时调整网络拓扑结构使得网络损耗和电压偏差尽可能地小,同时还需顾及网络拓扑结构改变时断路器动作次数与断路器组合冲突问题。为此,文中提出了一种基于综合协调优化的两阶段配电网动态重构法,将配电网动态重构分为两个阶段：1)以网损最低为目标,以基于有序环网的启发式规则灰狼静态重构算法对配电网所有时段进行重构寻优;2)对最优解进行综合协调优化,并提出削减规则策略与时段融合策略,按顺序缩减动态重构的断路器动作次数。仿真结果表明,该方法不仅可以有效降低网损,提高配电网各个节点的电压值,且大幅度降低断路器动作次数。     

基于时间区间的实用配电网重构方法

目前,基于时间区间的配网动态重构还没有很好的解决办法。为把重构技术引入配网的实际运行中,提出一种基于时间区间的实用重构方法,它能快速、有效地求解二次以内的重构问题。首先,文章通过对基于时间区间的配网一次重构进行分析,得出了关于最佳一次重构时间的推论,并用算例对其进行了验证。根据此推论,对二次重构进行了求解。由于不用考虑两次重构时间之间的组合问题,大大地提高了求解的速度。最后文章对实用法所能节省的网损进行了分析,进而讨论了多次动态重构的必要性。     

考虑风光的两阶段配电网动态重构方法

由于传统的控制手段已不能抵抗高渗透率分布式电源对电网的冲击，需要对含分布式电源的配电网动态重构问题展开研究。针对传统配网重构中考虑分布式电源不足、过程复杂耗时和实用性较低等问题，提出了基于生物地理学算法的含分布式电源配电网动态重构两阶段优化策略，建立了以全时段网损最小和开关操作总次数最少为目标的多目标优化模型。首先运用整数型环网编码方法以降低变量维数，对配电网进行时段初步划分，运用夹逼策略对优化区间进行“列举”操作，得到初步优化方案。在此基础上，考虑开关操作总次数约束，对其进行时段的二次优化，最终确定动态重构的开关动作时刻及组合。通过算例验证了该动态重构方法能够在保证操作次数较低的同时，达到减少配电网有功损耗、提高节点电压稳定性的目的。