考虑时序特性的配电网分布式电源优化配置

分布式风电、光伏电池等分布式电源输出功率以及系统负荷功率的随机性和时序性波动为配电网中分布式电源的优化配置带来巨大的挑战。为此,利用全年各季节各时段历史数据,基于多场景与时段划分的方法对配电网各时段风速、光照强度和负荷大小建立概率分布模型,以包括配电网运行商收益与修正的电压质量改善指标在内的综合效益为目标函数,对各时段采用机会约束规划方法建立考虑时序特性的分布式电源优化配置模型。以IEEE33节点配电系统作为算例,采用精英策略遗传算法对该模型进行求解,规划结果验证了所提模型的有效性,同时表明合理的分布式电源配置方案能够取得较好的经济、环境以及电压质量效益。     

考虑低碳效益和时序特性的分布式电源优化配置

为了在配电网中更好地应用分布式电源,利用配电网负荷及风机、光伏电源的时序特性对分布式电源优化配置;计算节点风机容量系数并对风力发电机进行了选址,利用光照强度曲线和商业负荷曲线的相关性及与风机的互补性对光伏电源进行了选址;建立了分布式电源的低碳效益费用模型,并利用全年时刻数据建立288个时段风、光、负荷的概率分布,以电网运营商利润最大为目标函数且考虑约束条件,对分布式电源容量进行优化,利用精英策略遗传算法进行求解验证。仿真结果表明,分布式电源合理并入配电网有较好的经济、低碳效益,并能减少网络损耗和提高电压质量。     

考虑运行风险的主动配电网分布式电源多目标优化配置

考虑配电网运行中的不确定性,文章通过改进蒙特卡洛法生成大量预想事故集,利用潮流计算和拓扑分析得到接入分布式电源后系统运的行风险。提出一种考虑主动配电网运行风险的分布式电源多目标优化配置模型,将主动配电网运行带来的运行风险RL与分布式电源运行成本CDG作为目标函数,采用改进的粒子群算法对多目标优化模型进行求解,获得分布式电源安装位置和安装容量以及运行风险与运行成本之间的权衡关系。仿真算例表明,所提出的考虑主动配电网运行风险的分布式电源多目标优化配置方法,与单一只考虑经济性或者可靠性的优化模型相比更加合理,适用于分布式电源的优化选址和定容,验证了该模型的可行性。     

考虑运行方式的分布式电源多目标优化配置

配电网运行方式不同,分布式电源多目标优化的侧重点也不同。提出了一种考虑运行方式的分布式电源多目标优化配置模型,该模型从系统风险性和经济性两方面综合评价DG接入对配电网的影响,根据配电网运行状态的改变,通过改变改进Delphi法的指标权重值调整综合指标的组成。模型求解时,先对目标函数进行无量纲化处理,再采用混沌变异的粒子群算法得出DG最优配置方案。通过算例IEEE-33母线节点系统表明,提出的优化目标函数满足不同运行状态下的优化要求,能有效地改善系统的运行条件,提高系统运行的安全性和经济性。     

基于向量序优化的含分布式电源的配电网规划

分布式发电的快速发展以及用户对电能质量的要求愈发严格,为分布式电源接入下的配电网规划带来了新挑战。提出了一种基于向量序优化的配电网分布式电源规划方法。首先构建考虑电压质量和投资成本的配电网分布式电源规划模型;然后引入序优化理论与帕累托博弈方法,在电压质量与投资费用的博弈过程中对规划方案进行排序分层;最终借助线性隶属度函数在帕累托前沿中求得折衷最优解,并以Matpower Case 30节点的配电网系统为算例进行仿真验证。结果表明,文中方法可以实现电压质量和投资成本的统筹协调,能够在提升规划方案经济性的同时保证系统的电压水平。     

基于萤火虫-变邻域搜索算法的含分布式电源配电网重构

为全面的反映含分布式电源配电网重构的问题,本文建立网系统网损、负荷均衡及电压质量协调最优的含分布式电源配电网重构优化模型,能够比较实际、科学的反映配电网网络结构调整问题。在此基础上,应用自适应权重系数法,明确各目标函数的权重组合方案,将含DG配电网多目标重构问题转换成单目标优化问题。鉴于传统萤火虫算法具有容易早熟、过度依赖控制参数的缺陷,提出了FA算法与变邻域搜索相结合的混合优化算法,并利用其对含分布式电源配电网重构模型进行求解,选取IEEE-33节点配电系统进行仿真,通过算例验证所提算法的良好实用性和适应性,并且验证所提模型的实际意义。     

基于粗糙集理论的分布式电源与配电网架多目标协调规划

大量的分布式电源接入配电网,对配电网的规划工作产生了不可忽略的影响,使得按传统电网模型规划得到的网架方案难以真正适合分布式电源接入后的配电系统。改进传统的对分布式电源和网架分阶段规划方案,建立协调规划的多目标优化模型,并运用粗糙集理论综合分析各目标函数的约束度,合理分配各目标函数的权值。采用改进精英保留策略遗传算法以分段式染色体编码的方式对IEEE 33节点的含分布式电源接入的配电网进行规划,验证了所述方法的有效性。     

计及低碳效益的分布式发电优化配置

首先对电力系统各个环节进行低碳分析,针对配电网分布式发电DG(distributed generation)优化配置问题,提出了低碳费用、电压安全、有功网损这三个评估配电网效益的重要指标,在此基础上建立分布式发电多目标优化配置模型,应用最大满意度法将多目标规划转化成单目标规划问题,并用模拟植物生长算法PG-SA(plant growth simulation algorithm)对上述模型进行求解。算例表明该模型确定的分布式电源在配电网的位置和容量可有效减少碳排放、提高系统运行电压,降低有功网损。     

基于NSGA-Ⅱ算法的分布式电源优化配置

以合理配置分布式电源(DG)发挥其综合效益为目的,建立了以最小化分布式电源投资运行成本、最小化配电网网损和最大化静态电压稳定性为目标的配电网DG多目标优化配置模型。引入了多目标遗传算法—带精英策略的快速排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),该算法能够协调各目标函数之间的关系,找出能使各目标函数尽量达到比较大的Pareto最优解集。在考虑不同类型DG的接入特性的基础上,采用NSGA-Ⅱ优化求解DG配置问题。算例分析表明,DG接入配电网后有利于节省配电网投资、减少配电网网损、提高静态电压稳定性。多目标优化计算结果表明,DG配置方案能够达到经济、技术、安全3个方面最优。     

基于模糊数学和组合赋权法的分布式电源并网综合评估

随着新能源和智能电网的大力发展,分布式电源并网对配电网各方面的影响越来越大,对电网运行和规划带来了新的挑战,因此对分布式电源并网的有效评估非常重要。本文根据分布式电源对配电网的影响,从电能质量、可靠性、经济性和环境影响性四个方面,建立分布式电源并网的综合评估指标体系,利用隶属度函数进行模糊评分,利用主观权重和客观权重相结合的组合赋权法进行权重计算,最后用模糊合成算子计算得出综合评估结果。结合算例,综合评估了多种分布式电源并网方案,验证了该方法的可行性。     

基于Stackelberg博弈的配电网分布式光伏低碳化消纳方法

为促进配电网分布式光伏发电功率就地消纳,缓解弃光、电压越限等问题,提出了一种利用交易电价和低碳农业用电设备进行就地消纳的方法,构建了低碳化源荷协调双层优化模型。上层模型以光伏发电和农业园区方整体综合收益最大为目标,通过Stackelberg博弈模型,确定最优交易电价和各园区时移消纳功率;下层模型综合考虑低碳农业用电设备的低碳效益、配置数量等信息,以不同计量时段的最大低碳消纳效益为目标,农业园区控制就地消纳违约率,确定可时移负荷的优化控制方案和不同园区的最大低碳消纳效益。配电网仿真结果表明,采用交易电价和可时移低碳负荷消纳模型后,配电网分布式光伏就地消纳情况得到改善,弃光电量减少,电压质量得到改善,光伏发电和农业园区方综合收益均得到提升。     

基于网损二阶灵敏度的分布式电源出力鲁棒优化方法

随着分布式电源大量分散接入配电网,一方面造成了配电网网损增加,另一方面,其出力的波动性造成了分布式电源消纳困难。为此,本文提出了基于二阶灵敏度网损的分布式电源出力鲁棒优化方法。首先,通过泰勒展开推导了基于二阶灵敏度的有功网损和无功网损计算公式,并将其嵌入到分布式电源出力优化模型中,建立了以综合网损最小和分布式电源出力最大化的优化模型;然后,采用多面体不确定性集合来描述分布式电源出力,构造了分布式电源出力的鲁棒优化模型,通过对偶变换将将鲁棒优化模型转化为确定性的二次规划模型。最后,通过70节点配电系统仿真结果表明,本文所提出的二阶灵敏度的网损计算方法误差较小,最大仅为5%,鲁棒优化方法可以通过多面体维数控制保守性,优化效率高。     

考虑电动汽车接入的分布式电源出力优化

分布式发电(DG)具有自由灵活的特点,其供电能力受自然环境的影响较大。大规模电动汽车(EV)接入配网导致电能质量严重下降,迫切需要进行及时消纳。这对配网中分布式发电的合理调度提出了更高的要求。建立了考虑电动汽车接入的分布式电源出力多目标优化模型,以电压波动最小和新增网损最小为目标,对分布式电源日出力进行动态调整。结果表明,该优化模型平抑了电压波动,降低了电压越界风险,同时能够改善经济性。算例采用标准节点系统进行仿真,对考虑经济性优化、单目标电压优化、不优化三种模式的效果作了比较分析。     

计及多种分布式能源运行的配电网双层优化规划方法

在配电网分布式可再生能源(Renewable Distributed Generation, RDG)优化规划问题上,考虑可控分布式电源和可中断负荷的调度运行情况,建立RDG双层优化模型。上层模型以配电网系统电压偏移最小、网络损耗最小为目标,求解RDG接入配电网的最优位置和容量。下层模型以配电网发电综合运行成本最小为目标,求解各时段可控分布式电源和可中断负荷最优出力安排。利用场景分析方法处理多种分布式可再生能源优化中的不确定因素。为减少模型计算量,采用K-means聚类算法获取典型场景。最后,采用改进的自适应遗传算法求解,以IEEE-33节点网络系统为例对所提模型与方法的有效性进行验证。仿真结果表明,该方法能够有效提高RDG优化方案在系统实际运行中的适用性。     

含分布式电源的配电网优化运行研究

针对分布式能源大规模接入配电网带来的配电网规划和电能质量等问题,进行配电网优化运行研究。从分布式电源给配电网带来的影响出发,对配电网重构技术、分布式电源位置和容量优化及滤波器选型和位置优化三个角度进行了综述,同时分析总结配电网优化运行的建模方式和约束条件,并围绕多目标非线性且多约束的组合优化问题求解算法进行了梳理归纳,对配电网优化运行做总结与展望。     

基于改进乌燕鸥算法的分布式电源优化配置

对分布式电源(DG)接入配电网进行合理规划配置,能够在兼顾运营商和用户利益的同时,提高系统电压稳定性.在考虑经济指标的情况下,提出了一种新的系统电压增强指标,改善了系统整体电压分布.建立了多目标优化模型,利用层次分析法确定各目标函数的权重,进而转化成单目标函数规划问题.针对乌燕鸥算法全局搜索能力较强和局部搜索能力较弱的...     

基于多目标优化模型的分布式电源选址方案研究

分布式电源接入配电网是智能电网的关键。分布式电源接入配电网的位置及所注入的容量会对电网的损耗和电压的稳定性产生影响。采用多目标优化模型研究分布式电源优化选址问题。在综合考虑电压稳定的两类指标以及电网损耗的基础上,建立了多目标的优化仿真模型。同时,利用多岛遗传算法进行全局寻优求解,提高了全局最优解的可能性。对于多目标优化的可行解,运用Pareto最优解分析理论,使模型更具有实际工程意义。最后,采用配电网的标准算例对模型及算法进行了验证。表明,该模型具有优异的优化效果,有助于工程的实际应用。     

含有分布式电源配电网重构算法的研究

分布式电源(Distributed Generation,DG)发展很迅速,对配电网络的各个方面产生不可忽视的影响。为充分发挥分布式电源对配电网优化的有利作用,提出了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)和变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS)二者的混合算法。根据含有分布式电源配电网络的特点,分布式电源视为可调度的模型,以配电网网损最小为主要目标函数。将二进制粒子群优化算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)和变邻域搜索算法相结合,对网络开关开合状态和分布式电源输出功率同时优化,达到降低配电网网损的目的。通过算例IEEE69节点系统的仿真表明,该算法能够快速收敛到全局最优解,适合优化含有分布式电源的配电网。     

考虑通道因素的含分布式电源配电网双层协调规划

大量分布式电源出力随机波动性会威胁配电网经济安全运行,因此本文提出一种考虑通道因素的变压器增容和分布式电源配电网协调规划方法。首先,根据分布式电源的运行特点采用模糊变量表示分布式电源出力并建立其隶属函数以反映输出功率的不确定性;其次,引入分布式发电渗透率和供电半径等约束条件,以期望网损、设备固定费用及其运行成本等为目标,建立包含多种控制手段的含分布式电源配电网上下层协调规划模型;最后,对上下层控制变量进行染色体混合编码,构建双层优化遗传求解算法。由仿真结果验证所提方法在提升配电网经济性与可靠性的有效性。