基于能量灵敏度矩阵和模糊聚类分析的电压控制分区

基于静态能量函数的数学模型,提出一种构建能量/电压灵敏度矩阵并利用模糊聚类分析进行电压控制分区的新方法。从节点的能量信息出发,通过节点的趋势指标构建系统的能量灵敏度矩阵,再利用模糊聚类分析最大树法对该矩阵进行电压控制区域划分。将此方法运用于IEEE 30节点系统,对分区结果进行分析并与其他方法比较,验证了该方法的有效性和可行性,且所得分区结果满足区域内强耦合,区域间弱耦合。     

模糊聚类法在二级电压控制分区中的应用

电力网络分区常用于电力系统状态评估、稳定控制、电压控制等领域。使用模糊聚类分析方法解决二级电压控制中的分区问题。文章首先系统阐述了模糊聚类方法的原理,然后基于无功源控制的思想,以电网中的节点为分类对象,每个无功源对其控制作用构成这个对象的特征指标,并结合新英格兰39节点系统论证应用模糊聚类完成电网分区的步骤。验证结果表明该方法有效、可行。     

模糊聚类法在二级电压控制分区中的应用

电力网络分区常用于电力系统状态评估、稳定控制、电压控制等领域.使用模糊聚类分析方法解决二级电压控制中的分区问题.文章首先系统阐述了模糊聚类方法的原理,然后基于无功源控制的思想,以电网中的节点为分类对象,每个无功源对其控制作用构成这个对象的特征指标,并结合新英格兰39节点系统论证应用模糊聚类完成电网分区的步骤.验证结果表明该方法有效、可行.     

基于能量灵敏度矩阵和模糊聚类分析的电压控制分区

基于静态能量函数的数学模型,提出一种构建能量/电压灵敏度矩阵并利用模糊聚类分析进行电压控制分区的新方法.从节点的能量信息出发,通过节点的趋势指标构建系统的能量灵敏度矩阵,再利用模糊聚类分析最大树法对该矩阵进行电压控制区域划分.将此方法运用于IEEE 30节点系统,对分区结果进行分析并与其他方法比较,验证了该方法的有效性和可行性,且所得分区结果满足区域内强耦合,区域间弱耦合.     

基于节点电价灵敏度模糊聚类的电价分区方法

结构复杂多样的互联电力系统开展电力市场时,采用分区电价确定输电价格,对整个系统的安全稳定运行和需求侧管理具有重要的实用价值。根据竞价市场中电能出清交易模型,提出了节点电价灵敏度概念;运用模糊聚类分析方法,将电价变化率相近的节点划分在同一电价分区,提出了可实用化的电价分区方法。IEEE-39节点系统计算结果验证了该方法的有效性和实用性。     

无功优化分解协调计算的节点分区方法

无功优化分解协调算法中,根据电压-无功灵敏度对电力系统进行分区,使得各区域节点间电压无功耦合最弱,这样有利于提高该算法的计算效率和实用价值。求出正常运行状态下的节点间电压-无功灵敏度,应用阀值搜索分区算法对系统节点进行分区,用节点分裂法将系统分解为几个较小规模的子网络。IEEE118节点系统和两个实际系统（538节点和1133节点）的无功优化计算表明,该分区算法能改善算法的收敛性,从而提高其计算效率。     

无功优化分解协调计算的节点分区方法

无功优化分解协调算法中,根据电压-无功灵敏度对电力系统进行分区,使得各区域节点间电压无功耦合最弱,这样有利于提高该算法的计算效率和实用价值.求出正常运行状态下的节点间电压-无功灵敏度,应用阀值搜索分区算法对系统节点进行分区,用节点分裂法将系统分解为几个较小规模的子网络.IEEE118节点系统和两个实际系统(538节点和1133节点)的无功优化计算表明,该分区算法能改善算法的收敛性,从而提高其计算效率.     

基于SAGA聚类分析的无功电压控制分区

无功电压控制分区(VCA)可描述成一种空间聚类问题。文章基于SAGA的聚类方法,首先利用包含系统所有节点的满维灵敏度矩阵,计算出各节点间的空间电气距离,构造多维空间的数据集,将SA和GA算法的优点融合到模糊C-均值聚类算法中,一次性对系统各节点进行分区。对IEEE39节点系统进行归类,验证该方法的有用性、可靠性。     

基于映射分区的无功电压控制分区算法

在应用传统聚类算法对电网进行无功电压控制分区时,存在可伸缩性不强的缺点,且分区结果难以保证被控节点与对它控制最灵敏的无功源节点属于同一个分区.文中提出一种基于映射分区的无功电压控制分区算法,首先在电气距离的基础上通过凝聚的层次聚类算法得出最优分区数和无功源节点所在的分区号,然后通过映射分区算法确定被控节点的分区.该方法不依赖于状态估计结果,而仅基于网络的拓扑结构和参数.应用所述方法分别对IEEE 39节点、IEEE 118节点系统和福建电网进行了分析计算,分区结果表明该方法可以保证被控节点与对它控制最灵敏的无功源节点属于同一个分区,计算速度快,占用内存小.     

基于无功电压满维灵敏度的大规模风电场电网VCA方法研究

提出一种包含大规模风电场电网的VCA（电压控制分区）方法：将风电场最经常出现工况的功率作为其在潮流计算中注入功率,求出该工况下包含所有节点耦合信息且计及PV耦合的无功电压满维灵敏度矩阵;利用定义的电气距离使电源节点和负荷节点同步参与聚类分区过程,一次性得到分区结果,优于传统只对负荷节点进行分区再人为将电源节点归并的方法。采用风电场最常出现的工况功率,分区结果可以适应于风电场的大部分出力工况。通过对包含大规模风电场的IEEE39节点系统进行了动态分区,验证了该方法的可行性。     

基于无功源控制空间聚类分析的无功电压分区

首先分析了现有电气距离定义在无功电压控制分区研究中的不足,通过考虑PV节点准稳态物理响应的灵敏度计算,构造了无功源控制空间。在这个空间中,待分区节点坐标的每一维表示了相应无功源节点对它的控制能力,从而将原有的电网分区问题转换为数学上的高维空间聚类问题。在此基础上,提出了新的电气距离定义,利用凝聚的层次聚类算法,对无功电压控制的分区问题进行研究,分别针对IEEE 39节点试验系统和实际电力系统数据进行了分析计算。该算法已经在江苏省调度中心的二级电压控制系统中得到了实际应用。     

含风电场的电力系统电压控制分区

提出了含风电场的电力系统电压控制分区的一种新的方法。将风电点出力离散为多个场景,并求取其期望场景。根据风机出力的特点修正了系统的无功电压灵敏度矩阵,然后根据电压幅值对于无功功率的灵敏度定义了电力系统各个节点的电气距离,再将其映射到一个多维空间中,依据此空间电气距离并应用免疫-中心点聚类算法将各节点进行归类。把问题转化为数学上的空间聚类问题。在新英格兰10机39节点进行仿真,其结果显示该方法能够合理地解决风机出力的随机性与系统分区要求尽量稳定的矛盾。     

基于谱聚类的无功电压分区和主导节点选择

传统无功电压分区常采用基于潮流运算的聚类算法。该算法计算较复杂,且难以体现出电网拓扑结构。针对这些问题,提出一种基于复杂网络理论的谱聚类无功电压分区新算法。该算法首先基于电网的节点导纳矩阵构建无功电压分区模型,其次利用谱聚类对模型进行分析得到低维度聚类样本,再应用改进的K-means 聚类算法获取分区方案。为了确保分区方案的可行性,基于模块度、无功平衡与无功储备等三个指标建立了一个评价体系,并对分区方案进行校验。为了提高主导节点选择的准确度,引入了程度中心性评价指标。通过IEEE-39节点标准测试系统对算法进行仿真,仿真结果验证了算法的可行性与优越性。     

一种自动无功功率补偿模糊控制策略的研究

自动无功功率分级补偿电容器的投切策略严重影响系统的无功补偿效果及开关、电容器的使用寿命。针对目前高压无功功率自动补偿控制器普遍存在轻载时容易发生投切振荡，重载时不易达到充分补偿等缺陷，提出一种改进的试投法，结合该算法设计了一种基于模糊控制的无功功率自动补偿控制器，实验仿真及现场运行表明：该控制器解决了投切振荡问题，补偿精度高，鲁棒性好。     

电压无功功率优化控制中不可行问题的研究

分析了电力系统电压无功实时优化控制中出现的不可行问题,通过引入模糊约束,从一个新的角度对不可行问题进行了处理,最终获得尽量靠近原不等式约束空间的解。中结合原对偶内点法的特点提出了不可行问题的探测和中结合原对偶内点法的特点提出了不可行问题的探测和处理方法,并用模型系统和华东电力系统的实际数据进行了验算。结果表明,中所提的方法可以有效地探测和处理优化过程中的不可行问题,快速获得合理解。     

基于集群划分的高渗透率分布式系统无功优化

可再生能源在电力系统的渗透率不断增长,大规模分布式电源的接入对电力系统的优化调度带来新的挑战。在考虑分布式电源大规模接入的基础上,对电力系统进行集群划分和无功优化研究。首先引入改进的电气距离的概念,以此作为聚类算法的距离量度,应用谱聚类方法,将含高渗透率分布式可再生能源系统划分为若干亚群落,并确定各集群内关键节点。再以网损和电压波动最小为优化目标,调节关键节点处光伏逆变器的无功功率,达到减小网损和稳定电压输出的目的。为求解所建立的双目标无功优化问题,提出基于改进粒子群优化算法的智能调压策略,对多个亚群落进行无功优化。将集群划分方法和无功优化策略应用于IEEE 33节点标准系统,提高了节点电压稳定性,降低了网损。针对大规模分布式能源系统,进一步提出快速智能调压策略,应用于安徽省金寨县某台区实际系统,得到良好控制效果,且在调节时间、运行成本、投入成本方面均有大幅削减。     

基于FCM和DTW的多分区电压支撑能力评估

电网规模的发展和负荷的增长使得不同分区无功电压情况的差异性增强,负荷中心区域电压稳定问题日益突出,而负荷较轻区域部分时段易出现高电压和无功过剩,亟需全面评估电网中多分区的无功电压状态,为全局无功协调控制及分区间互动支撑提供数据支持。鉴于此,文中提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)和动态时间归整算法(DTW)的评估方法。该方法采用FCM对分区多个时间断面的指标数据进行模糊聚类,形成聚类中心并提取样本的平均特征;同时,利用DTW对聚类中心数据与参考样本进行模式识别,可评估出电网多分区的电压支撑能力。以某典型电网为例,验证所提评估方法的有效性。     

基于人工蜂群算法的配电网无功优化

针对配电网电压质量较低的问题,建立了完整的无功优化模型。首先提出了一种新的无功补偿候选点的方法,即先基于网损最小选择无功补偿点,在此基础上再用动态优化选择无功补偿点;然后建立以网损最小、并联电容器容量最小、电压水平最好、两类电压稳定裕度最大的无功优化目标函数,用模糊方法将含有量纲的多目标问题转化为没有量纲的单目标问题;接着用人工蜂群(ABC)算法确定无功补偿点和容量。最后对IEEE-33节点配电网系统进行了测试分析,并与其它两种优化算法相比较,结果表明使用该优化算法,配电网无功配置方案较优,线路损耗明显降低,电压质量和电压稳定裕度明显提高。     

基于模糊决策树的变电站电压无功控制方法研究

变电研制的电压无功控制是保证电能质量和电力系统安全可靠运行的重要措施。本文分析当前电压无功控制方法存在的不足，把模糊决策树应用到这一领域，提出基于模糊决策树的变电站电压无功控制方法。模糊决策树融合了模糊理论和决策树的优点，不仅能很好地解决电压越限的模糊边界问题，而且能依据调压控制的限制条件优化原则和设备保护闭锁等信息进行综合决策，以实现电容器和变压器分接头在变电站各种运行状态下的最佳配全。用于某110kV变电站的实验表明，本方法能提高电压质量，减少设备调节次数，具有良好的控制性能。     

考虑电压约束裕度的无功优化新模型

传统无功优化算法的目标函数一般为满足电压限制下的有功网损最小,未考虑电压的"软约束"特性,这通常会使得优化后的系统部分母线电压非常接近其合格范围的边界,成为系统安全运行的隐患。针对无功优化问题的这些特点,本文基于模糊集理论建立了带有模糊安全约束的无功优化模型,并采用非线性原-对偶内点法求解。算例的结果表明,该模型能够有效降低系统的网损并保证节点电压留有一定的安全裕度。