基于网络重构和电热联合需求响应的配电网安全经济调度

随着电网中电热等多类型负荷的持续增长，仅通过电负荷需求响应或网络重构等传统的单一调度手段无法满足配电网安全经济运行的需要。为此，文章提出了一种综合考虑网络重构与终端用户电热联合需求响应的配电网安全经济调度方法。首先，构建了考虑用户响应能力及满意度的电负荷需求响应模型；其次，构建了电热耦合系统中不同元件的出力模型，并提出了基于峰谷电价的热负荷需求响应策略；再次，建立了以一天内配电网运行成本最小为目标，统筹多时段网络重构与电热综合需求响应的配电网安全经济调度模型；最后，通过算例验证了所提模型和方法的有效性与实用性。     

基于改进禁忌搜索的配电网重构

在配电网的运行中,常需根据负荷的变化情况及时调整网络中的开关状态,以达到整个网络消除过载、损耗最小的目的.为了解决配电网优化重构问题,提出了一种改进禁忌搜索(TS)方法.该方法根据配电网在正常运行的情况下呈辐射状的特点,将同步开关法的思想用于TS优化编码策略中,以系统有功网损最小为目标函数对配电网进行重构.通过对典型系统的计算,结果表明该算法具有更高的搜索效率和可靠性.     

基于改进禁忌搜索的配电网重构

在配电网的运行中,常需根据负荷的变化情况及时调整网络中的开关状态,以达到整个网络消除过载、损耗最小的目的。为了解决配电网优化重构问题,提出了一种改进禁忌搜索(TS)方法。该方法根据配电网在正常运行的情况下呈辐射状的特点,将同步开关法的思想用于TS优化编码策略中,以系统有功网损最小为目标函数对配电网进行重构。通过对典型系统的计算,结果表明该算法具有更高的搜索效率和可靠性。     

基于极限学习机的配电网重构

为使配电网重构有功功率损耗最小,提出一种基于极限学习机的神经网络重构模型来反映配电网负荷模式与开关状态之间的非线性关系。将配电网负荷模式作为输入、网损最小时的开关状态作为输出,利用所提模型网络结构简单、学习速度快的优势进行配电网重构。引入统计学习理论中的结构风险最小化准则来改进基于经验风险最小化的极限学习机,使经验风险和置信范围最小,从而使实际风险最小,减小期望误差。通过2个典型算例对配电网重构进行仿真研究,并对基于支持向量机、BP神经网络和基于经验风险最小化的极限学习机重构模型进行比较,结果表明所提模型在保持学习速度快的同时,泛化性能更高。     

提升配电网电压质量的分布式储能经济优化配置方法

结合储能运行调度提出一种改善配电网电压质量的储能经济优化配置方法。从储能投资者利益出发,兼顾系统运行经济性,并考虑系统节点电压偏离正常值情况,建立以储能投资成本、线路损耗费用、主网购电费用及整体节点电压偏差最小为目标的储能选址、定容上层多目标优化模型,并引入层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)将该多目标优化问题转化为单目标问题。将储能配置与其运行调度相结合,建立以反映负荷波动的负荷标准差最小为目标的下层储能运行策略优化模型。对IEEE-33节点配网系统及某工业园区实际线路进行算例分析,结果表明在不改变现有配电网结构的前提下,所建储能双层优化模型及算法能提升配电网的电压质量和经济效益,降低网络损耗。     

#br# 协调柔性负荷与储能的交直流配电网经济优化调度

由于配电网中可再生能源和直流负荷逐渐增加,直流配电网的发展受到重视,关于交直流配电网优化调度的研究成为重要课题之一。为了促进可再生能源消纳,协调交直流两侧运行状态,降低配电网运行成本,将柔性负荷分为可转移负荷和可削减负荷,同时考虑储能参与优化调度的影响,计及交/直流线路损耗、储能和换流站损耗,通过调度分布式电源、储能系统以及电压源型换流器的输出功率,以购电费用、弃风弃光惩罚费用、网损费用、柔性负荷调度成本之和最小为优化目标,基于二阶锥松弛、分段近似线性化等技术,建立交直流配电网经济调度模型。最后在50节点算例系统上仿真分析,结果验证了所提优化调度方案的有效性和合理性。     

协调柔性负荷与储能的交直流配电网经济优化调度

由于配电网中可再生能源和直流负荷逐渐增加,直流配电网的发展受到重视,关于交直流配电网优化调度的研究成为重要课题之一。为了促进可再生能源消纳,协调交直流两侧运行状态,降低配电网运行成本,将柔性负荷分为可转移负荷和可削减负荷,同时考虑储能参与优化调度的影响,计及交/直流线路损耗、储能和换流站损耗,通过调度分布式电源、储能系统以及电压源型换流器的输出功率,以购电费用、弃风弃光惩罚费用、网损费用、柔性负荷调度成本之和最小为优化目标,基于二阶锥松弛、分段近似线性化等技术,建立交直流配电网经济调度模型。最后在50节点算例系统上仿真分析,结果验证了所提优化调度方案的有效性和合理性。     

考虑DG及负荷时序性的多目标配电网重构与DG调控综合优化规划

为解决分布式电源（distributed generation,DG）出力及负荷的时变性给实际配电网调度所造成的不利影响,使配电网的优化规划方案更加切实可行,提出了一种基于配电网重构和DG选址定容结合的多目标粒子群动态优化模型,该模型以配电网有功损耗、电压偏差及经济成本为优化目标,考虑负荷及DG出力的时变性,对配电网络重构和DG调度进行综合优化求解。通过基于随机森林模型（random forest,RF）及长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型的混合预测模型对配电网负荷及DG出力进行预测。采用经帕累托最优理论改进的粒子群算法得到配电网重构及DG调控的帕累托最优解集并利用模糊隶属度函数法来确定帕累托最优解集中的最佳配电网调度方案。基于IEEE 33标准测试系统设计多个算例进行仿真分析,结果表明,所提考虑负荷及DG出力时序性的配电网重构和DG调度联合优化模型可显著改善配电网络运行的经济性和稳定性。     

基于交替方向乘子法的主动配电网日前两阶段分布式优化调度策略

随着主动配电网中可控设备的大量接入,亟需提出新的优化调度策略以适应主动配电网日益复杂的调度运行。针对此问题,综合考虑主动配电网的运营成本和网络损耗,提出了一种日前两阶段分布式优化调度策略。第一阶段为有功优化阶段,考虑可控资源的有功调节作用,以配电网运营成本最小为目标进行经济优化调度;第二阶段为无功优化阶段,在第一阶段调度基础上,以系统网损最小为目标,考虑可控资源的无功调节作用,建立无功优化模型。为减轻系统通信负担,采用交替方向乘子法分别将有功和无功优化的集中式数学模型分解成多个子模型,通过相邻区域间期望信息的交互实现模型的分布式求解。仿真结果表明该策略可有效减小配电网的运营成本和网络损耗。     

基于机会约束规划考虑DG与负荷多状态的配电网重构

分布式电源(distributed generation,DG)的大规模接入使配电网成为有源网络,风力、光伏具有出力随机的特点,传统的配电网重构方法不能完全适用含DG的配电网。考虑自然资源和负荷的随机性,依据概率密度函数分别对不可控DG和负荷建立了多状态模型,进而获得了配电系统的多状态模型。以开关状态为优化变量,高于置信水平的网络损耗最小为目标函数,节点电压和支路功率越限概率满足置信水平要求为约束条件,建立了含多种DG的配电网重构机会约束规划模型。基于生成树策略搜索网络结构,应用改进蚁群算法进行求解。算例结果验证了该模型和算法的有效性。     

配电网优化重构方法研究与应用

以含分布式发电的配电网为重构对象,研究内容主要为网络优化智能决策重构。网络优化重构主要目的是减少网络损耗、平衡负荷和提高电压质量等,旨在提高供电可靠性和经济性。以最小网络损耗和负荷平衡为目标函数,基于潮流算法利用改进粒子群算法对网络进行重构优化。首先对这些分布式发电的节点进行特殊处理,使潮流方法能够适应含有DG的配电网,利用含DG的标准节点网络作为算例,验证了配网重构算法的准确性、有效性和实用性。     

计及阻塞管理的交直流柔性配电网协调优化调度方法

针对包含柔性变电站的交直流柔性配电网,提出一种计及阻塞管理的交直流柔性配电网协调优化调度方法,以市场手段引导交流配电网和直流配电网的友好互动。结合交直流柔性配电网的特点,以直流配电系统运行成本最小为目标,建立基于Distflow和二阶锥松弛的直流网络优化决策模型,同时考虑直流配电系统的储能系统约束及需求响应负荷约束。当交流线路发生阻塞时,交流配电系统运营商产生阻塞电价,调整直流配电系统内储能和需求响应负荷的调度计划,优化内部直流网络的潮流分布,引导直流配电系统改变购售电计划,从而解决交流线路的阻塞问题。算例采用改进的IEEE-33节点系统,考虑线路的双向阻塞,通过对阻塞管理前后结果的分析,验证了所提方法的有效性。     

含分布式电源优化调度的配电网络重构

配电网络重构是配电网优化的重要措施,分布式电源（DG）接入配电网将改变网络潮流分布,直接影响网络重构结果,而网络重构引起的DG相对位置变化也将引起DG最优输出功率的变化,进行单个优化不能达到整体最优的效果。针对这一问题提出了一种含分布式电源优化调度的配电网络重构方法。采用改进最小生成树算法和改进粒子群算法将网络重构和DG的优化调度相结合进行交叉迭代。首先,进行DG的优化调度;其次,进行网络重构。只要网络结构发生变化,就需要重新进行DG优化调度,直到重构和DG优化调度均无操作时算法收敛,停止计算。实际算例表明,该方法能有效降低配电网的网络损耗、改善电压质量,可以达到配电网总体最优。     

动态分时电价机制下的电动汽车充放电调度策略研究

峰谷分时电价下会在基础负荷低时形成新的负荷峰。建立了一个以电动汽车充放电费用最小,电动汽车接入所引起的电网损失最小以及对电压稳定性的影响最小为优化目标的电动汽车充、放电调度数学模型,并通过凸优化算法解决了多变量、多目标和高维优化问题。考虑反复潮流计算的繁琐性,利用网络损耗灵敏度和L-P灵敏度来提升调度效率,并将电压稳定作为约束来保证调度过程中不会出现电压失稳的情况。最后在改进的IEEE33节点配电网系统中进行算例验证,表明本文所提方法可以降低充放电费用,满足用户对经济性的考虑,另外可以降低电动汽车充电负荷对系统的网络损耗和电压稳定的影响。     

考虑电动汽车与光伏电源联动的配电网电压调控策略

光伏电源的大规模并网可能致使配电网电压越限,受调压设备调压能力的限制,从网源侧角度考虑的调压方法易出现调压效果不理想的情况。针对光伏电源并网引起的配电网电压越限问题,通过对负荷侧电动汽车进行建模并分析其入网对配电网电压的影响,在一定情况下,将其作为可调度资源与光伏电源配合以控制配电网电压。通过考虑电动汽车用户需求响应,以各可控资源的优化控制成本最小为目标,建立了电动汽车与光伏电源联动的配电网电压调控模型,并对其进行优化求解以实现配电网内能源资源的最优利用,减小系统电压波动。算例分析中根据不同气象条件构建了两个场景,分析结果均验证了该策略的有效性。     

考虑分布式电源和电动汽车集群调度的配电网络重构

随着分布式电源和电动汽车等灵活性电力资源大量接入配电网,对系统安全可靠性提出了更高要求。提出一种考虑分布式电源和电动汽车集群调度的配电网络重构方法,以提高系统可靠性和经济性。在考虑电压偏差的基础上,以故障停电损失成本作为衡量电网可靠性的经济性指标,对网络拓扑结构进行重新构建。首先以线路的开关状态、电动汽车充、放电状态及功率为决策变量,建立以综合成本最小为目标的配电网络重构模型;然后针对配电网络重构模型,采用共生生物搜索算法进行模型求解;最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性。     

采用改进鲸鱼算法的配电网综合优化

为了解决配电网重构与无功优化问题,将线路开关与无功补偿容量同时作为控制变量对配电网进行综合优化.建立以网络损耗、电压改善度、负荷均衡度和开关动作次数为目标的配电网综合优化模型.针对传统鲸鱼算法初始种群分布不均、缺少全局交流、容易陷入局部最优等问题,利用Sobol序列生成分布更均匀的初始鲸群,引入自适应权重调整系数,改进越界处理机制,增加样本多样性的同时产生精英粒子.考虑日负荷、分布式电源出力与电动汽车充电负荷的变化,采用信息熵时段划分法进行日负荷分时段动态优化.算法改进后全局搜索与局部勘探能力更加均衡,更容易跳出局部最优,提高了算法寻优效率.分段动态优化减少了开关动作次数.最后,通过算例验证了所提改进算法及优化策略的有效性.     

考虑配电网络重构和楼宇群主动需求响应的集成楼宇群配电网优化控制EI北大核心CSCD

为分析并抑制电力变压器热稳定安全约束对集成楼宇群配电网中灵活性资源调度的不利影响,该文构建了考虑油浸式变压器热稳定安全约束的集成楼宇群配电网新框架。该框架首先通过配电网络顺序重构和配电网络随机重构优化楼宇群主动需求响应、光伏发电和电池储能系统的调度控制,然后校验油浸式变压器的油温和相对寿命损失是否满足其热稳定安全约束,并根据校验结果调整油浸式变压器的最大允许负载率。对改进的IEEE 69节点系统的仿真结果表明,构建的框架能够通过充分利用光伏发电、电池储能系统的充放电和楼宇群的主动需求响应,有效兼顾维护变压器的热稳定、满足楼宇用户的热舒适需求、稳定配电网的节点电压和提高配电网节能水平。     

高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构

提出了高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构方法.首先,以考虑网损成本、弃风弃光成本和开关操作惩罚成本的综合成本最小为目标,建立高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构模型.然后,针对配电网重构模型的非凸性,引入中间变量并对其进行二阶锥松弛,构建混合整数凸规划模型,使其能够在获得全局最优解的同时提高求解效率.最后,采用改进的IEEE 33节点配电网进行算例仿真,分析了需求响应措施和清洁能源渗透率对配电网重构结果的影响.算例结果表明,计及需求响应的配电网重构方法,可以有效提升清洁能源消纳能力,平移负荷峰谷差,提升运行经济性.     

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。