基于遗传算法的无功功率优化与控制专家系统开发

针对电力系统中无功功率优化问题建立了数学模型,利用函数连接网络将多目标问题转化为单目标无功优化问题,采用免疫遗传算法进行求解。 提出了分区分层的多变电所电压无功协调控制专家系统的设计思想。该系统具有较高优化精度的同时求解过程较为简单。     

基于适应性权重遗传算法的多目标无功优化研究

研究一种多目标无功优化问题的求解方法。基于无功分层分区平衡以及保证紧急情况下电网安全的原则,给出了在电网正常情况下优先投切电容器、调节变压器分接头,然后设定机端电压的优化调控顺序,进一步提出将优化问题分解为连续变量优化和离散变量优化问题,并分别求解,迭代直至收敛的求解思路。鉴于多目标无功优化模型的复杂性,以及连续、离散控制变量并存,采用遗传算法求解,重点研究了控制变量的编码方案以及选择、交叉、变异以及保留操作策略。针对于多目标无功优化各个目标权重难以确定问题,又进一步引入了适应性权重遗传算法,随着遗传代数的进化算法能自适应地给出各个目标权重。仿真算例验证了文中所提的多目标无功优化求解方法的合理性。     

基于拓扑分区并行的高压配电网优化重构

高压配电网备供线路多、网架结构灵活,利用网架重构能够提高系统运行的经济性与安全性,有效降低电网阻塞风险。为实现高压配电网拓扑放射性约束的在线实时判别,针对其拓扑结构特点对其进行分区,同时考虑网络拓扑放射性约束的必要条件与不可开断支路缩小分区网络拓扑可行解搜索空间,提出快速判别算法。构造了以网损率、110 kV线路负载率均方差、220 kV变电站负载率差异度均方差的高压配电网多目标优化重构模型,以支路通断状态为控制变量应用非支配排序遗传算法（NSGA-II）求解,并将分区网络支路集合作为遗传算法交叉与变异的操作对象,加快智能算法的寻优速度。以某城市电网为例进行仿真分析,结果表明,所提模型能够有效降低网损,提高系统全局的负荷均衡性,消除局部输电阻塞,同时拓扑约束分区判别能够有效提高算法的求解效率,满足在线实时重构的要求。     

基于适应性权重遗传算法的多目标无功优化研究

研究一种多目标无功优化问题的求解方法.基于无功分层分区平衡以及保证紧急情况下电网安全的原则,给出了在电网正常情况下优先投切电容器、调节变压器分接头,然后设定机端电压的优化调控顺序,进一步提出将优化问题分解为连续变量优化和离散变量优化问题,并分别求解,迭代直至收敛的求解思路.鉴于多目标无功优化模型的复杂性,以及连续、离散控制变量并存,采用遗传算法求解,重点研究了控制变量的编码方案以及选择、交叉、变异以及保留操作策略.针对于多目标无功优化各个目标权重难以确定问题,又进一步引入了适应性权重遗传算法,随着遗传代数的进化算法能自适应地给出各个目标权重.仿真算例验证了文中所提的多目标无功优化求解方法的合理性.     

中压配电系统线路开关多目标联合优化规划

线路布局和配电开关配置是配电网网架规划的2个主要方面,对网架的技术经济性和供电可靠性有重要影响。为此,建立了配电网线路与开关的多目标联合优化规划模型。利用Pareto最优理论,通过基于指定接线模式的个体初始化、单亲遗传操作和供电分区修正策略,提出了该模型的求解算法,实现了符合指定接线模式和满足分区供电要求的配电网线路开关联合优化规划。算例结果验证了该方法的有效性。     

特高压接入下电网网架结构的多目标规划

针对当前特高压接入下电网网架结构规划方法中存在安全性差和经济效益低的问题,提出特高压接入下电网网架结构的多目标规划方法.综合考虑安全性、可靠性及经济性指标,并将指标对应的客观权重和主观权重作为样本点,将主客观权重和集成权重偏差最小作为优化模型.在矩估计理论的基础上构建电网网架结构的多目标规划模型,提高了特高压接入下电网网架结构的多目标规划方法的安全性和经济效益.实现了特高压接入下电网网架结构的多目标规划.     

考虑最优负荷削减方向的电网多目标分层随机机会约束规划

提出了一种含机会约束的电网多目标分层随机规划模型。以最优负荷削减量和电压稳定裕度乐观值为上层优化目标、网络损耗期望值为下层优化目标。用最危险负荷增长模式计算静态最小电压稳定裕度,并提出了计算最优负荷削减方向的方法。将最优负荷削减方向作为约束条件之一,采用基于拉丁超立方抽样的蒙特卡洛模拟嵌入非支配排序遗传算法求解含机会约束的多目标分层优化模型。基于IEEE 39节点系统仿真,结果表明所提方法在保证经济性的同时,能够有效提高电网安全水平和电压稳定裕度。     

基于风-光-蓄-火联合发电系统的多目标优化调度

针对风电、光伏出力的随机性、间歇性和波动性而导致其在大规模接入电网时对电网发电计划制定和调度产生的影响,提出了含风-光-蓄-火联合发电系统的多目标优化调度模型。利用抽水蓄能的抽蓄特性,将风电和光伏出力进行时空平移,使风-光-蓄联合出力转变为稳定可调度电源,具备削峰填谷的功能,与火电机组共同参与系统优化调度。以风-光-蓄联合出力最大、广义负荷波动最小和火电机组运行成本最小作为目标函数,建立多目标优化调度模型,通过多目标处理策略,使目标函数简化为2个,以降低问题维数;在求解阶段,利用分层求解思想,将模型划分为两层,分别采用混合整数规划方法和机组组合优化方法进行求解。10机测试系统仿真结果表明:所建模型可以提高风能和太阳能的利用率,缓解火电机组的调峰压力,大幅降低风电反调峰特性对电网的影响,从而保证电力系统安全、稳定、经济运行。     

区域综合能源系统双层多目标模糊优化模型预测控制方法

针对区域综合能源系统需满足电网调度要求的特点和自身优化问题,提出一种区域综合能源系统与电网协同的双层多目标模糊优化模型预测控制方法。首先,在考虑区域综合能源源荷储特性模型及其约束基础上,建立双层优化模型,上层模型以电网调度关心的综合能效最大及清洁能源消纳最大等多目标为优化目标;下层模型以运行及用能成本等多目标最小为优化目标。然后,基于模型预测控制,求解单层模型获取上下层目标函数区间,将其模糊化,提出以最大满意度为新目标的模型预测控制方法并求解,从而获得兼顾上下层多目标的优化结果。最后,采用算例仿真验证,表明所提方法正确有效。     

基于Pareto多目标遗传算法的高压配电网规划

给出基于Pareto多目标遗传算法的理论基础,介绍了SuperMap GIS平台的网络数据集、网络分析功能及其在配电网规划中的应用,在此基础上提出了以投资及网损最小为目标的高压配电网网架的多目标规划模型,并给出了模型的求解方法及流程。选用了一实际算例,结合了实际的地理信息,将多目标遗传算法应用于"手拉手"高压配电网规划,算例结果表明,该方法能有效得到最优目标解集,以方便规划人员选取。     

改进仿电磁学算法在多目标电网规划中的应用

提出基于仿电磁学(electromagnetism-like mechanism,ELM)算法的高容错性多目标电网规划方法。为提升算法的性能,引入被动聚集思想对基本模型的全局寻优能力进行了改善。采用自适应权重、自适应变异和精英策略等措施来改善仿电磁学算法的收敛性。针对电源规划、变电站布点和负荷需求均已知的电网规划,将反映电网经济性和可靠性指标的多目标函数转化为求电网规划最小耗费的单目标模型。对一个18节点系统进行了十进制编码,计算结果证明了该算法能有效地解决电网规划这类含离散变量的大规模组合优化问题和提高规划方案的综合满意度。通过与遗传算法、基本ELM的仿真对比,改进的ELM模型在寻优效率和容错性方面具有明显优势。     

基于离散多目标蜻蜓算法和改进FCM的风电协调输电网扩展规划研究

针对风电并网协调输电网扩展规划问题,提出一种基于离散多目标蜻蜓算法和改进FCM的风电协调输电网扩展规划方案。首先以投资建设成本、网损成本和弃风量为指标构建多目标风电协调输电网扩展规划模型。设计加权多核改进FCM算法,有效模拟风电空间分布多维运行时空特性。其次,提出柔性N-1安全校验策略,筛选出隶属度较低、出力和负荷较大的极端场景。设计离散多目标蜻蜓算法,提高算法多目标优化问题求解精度。最后,采用离散多目标蜻蜓算法对风电协调输电网扩展规划模型进行求解,提出最优规划方案确定策略。仿真实验证明了所提方法的有效性。     

提升配电网供电性能的风-光-储两阶段规划与配置

针对配电网中分布式电源（DG）不合理规划引起供电性能下降的问题,文中提出了一种在风-光-储接入情况下的配电网两阶段规划与配置方法。第一阶段通过计算节点有功网损灵敏度确定风-光电源的接入位置和容量,第二阶段以储能接入容量最小,系统电压稳定指标最大,负荷缺电率最小建立多目标规划模型,同时结合节点平均等效负荷对储能充/放电进行管理。为提高第二阶段多目标问题的求解精度,提出了一种基于多目标粒子群算法的混合智能求解算法用于求解第二阶段模型,最后利用序数偏好法（TOPSIS）选出储能最优接入方案。为验证本文所提方法的有效性在IEEE-33节点系统上设置四种场景进行仿真测试,结果表明所提方法可以明显改善配电网的运行情况,给相关规划与配置提供借鉴与参考。     

电力系统补充电站多目标规划模型研究与应用

针对电力系统缺电情况下的电力电量平衡,考虑补充水电站或火电站两种形式,以运行期内总费用现值最小与补充电站装机容量最小为目标,建立补充电站多目标规划模型。采用约束法将目标2转换为在上下限区间内取值的约束条件,使原多目标问题转化为电力系统经济规划单目标优化问题,并利用改进的逐步优化算法对模型进行求解,有效缓解了模型维数灾问题,并得到了高质量的Pareto近似最优解集,最后基于理想点法从中挑选出最佳方案作为最终决策。云南地区电网实例研究表明：所建模型能够同时考虑补充电站类型、装机容量以及电力系统经济规划,采用的算法能够确定符合实际情况的合理补充电站方案,对电力系统补充电站有一定参考价值。     

基于路径描述的配电网电力廊道规划方法

配电网工程的落地依托于充足的电力廊道资源,而电力廊道规划方案的合理性也将影响到后期配电网建设的经济性。为科学指导廊道的选择,提出一种基于路径描述的配电网电力廊道规划方法。首先根据电力廊道与配电网网架之间的耦合关系,搭建电力廊道连通性模型;然后采用深度优先遍历算法获得满足廊道建设情况的供电路径集合。基于此,以电力廊道综合规划费用为廊道规划方案的评估依据,搭建了配电网电力廊道双层规划模型。最后采用嵌套离散粒子群优化算法进行优化求解,外层粒子群算法以电力廊道综合规划费用最小为优化目标,内层粒子群算法以配电网运行规划成本最小为优化目标。算例分析表明,所述模型可兼顾后期配电网建设的可行性与经济性,得到满足负荷需求的电力廊道最优规划方案,有利于提前对廊道站址进行保护,为配电网建设提供参考。     

网源协调驱动下考虑网络转供能力的配电系统多目标双层近期规划

提高供电能力和对分布式电源(DG)的接纳是未来环网状配电网扩展规划的新目标。为此,通过引入安全距离这一配电网N-1安全评价指标,提出了一种考虑N-1安全和DG与网架协调的配电网多目标双层优化规划模型。该模型以改造线路、新增负荷接入位置和DG安装位置及容量为决策变量,计及了系统故障负荷的转供和不可控DG出力及负荷波动带来的不确定性。根据模型的特点,利用多场景技术将随机性问题转化为确定性问题,并采用正态边界交点和动态小生境差分进化算法组成的混合策略对模型加以求解。通过算例对比分析了是否考虑N-1安全和网源协调对规划结果的影响,仿真结果表明,所提规划模型能够在提高DG渗透率的同时,挖掘配电网的供电潜力和推迟线路改造;所得规划方案实现了配电网经济效益和安全水平的综合优化,更适用于负荷增长平缓和占地通道资源紧张的城市建成区配电网近期扩展规划。     

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。     

基于向量序优化算法的多目标多阶段电源扩展规划

提出了一种基于向量序优化算法的多目标多阶段电源扩展规划方法。首先,将可靠性指标和环境指标纳入到常规的经济性电源规划模型,统筹考虑电源扩建中多方面的综合效益,构建多目标多阶段电源扩展规划模型;然后,利用向量序优化算法对模型进行求解,并基于隶属度函数确定最优规划方案;最后,基于仿真算例验证了本文方法的正确性和有效性。     

可再生能源接入下考虑短路电流限制的发输电鲁棒规划方法

随着用电负荷密度增大、电网结构紧密程度提高及可再生能源接入带来的不确定性,短路电流越限问题突出.文中提出了一种可再生能源接入下满足短路电流限制的发输电系统鲁棒规划方法.首先,改进了计及网络拓扑结构和电源接入的短路电流计算方法,并内嵌网络结构优化和机组开停机操作优化短路电流水平.其次,采用自适应多面体不确定集合,考虑可再生能源出力不确定性和N-1随机故障,建立发输电系统三层鲁棒规划模型.上层为短路电流限制下的规划决策问题,以输电网扩展、电源建设年投资成本以及最差场景下的年运行成本之和最小为目标;中层寻找包含可再生能源出力与N-1随机故障的最差组合场景;下层为满足不确定场景运行约束的最优潮流问题.然后,利用对偶变换将三层问题转化为经典双层模型,采用列与约束生成算法进行有效求解.最后,IEEE 24节点系统的结果表明,规划方案在可再生能源出力不确定性下均能满足短路电流要求.     

计及投资方收益与主动配电网管理的分布式光伏电源规划

构建了计及光伏投资方收益与主动管理措施的配电网分布式光伏电源双层规划模型,其中外层规划模型以光伏投资方年净收益最大为目标优化光伏电源的安装容量,内层规划模型则通过源/网/荷综合主动管理措施对光伏电源的出力削减量进行优化以实现光伏电源的年消纳率最大的目标。同时利用改进K-means聚类方法对全年不同时段的场景进行聚类缩减,并结合并行差分和声搜索算法求解上述双层规划模型。仿真计算结果验证了所提规划模型及求解方法的合理性。