考虑DG不确定性的主动配电网两阶段无功机会 约束优化方法

随着高比例的分布式电源(Distributed generation,DG)并网,传统的确定性无功优化方法难以应对DG和负荷的双侧不确定性,提出了主动配电网的两阶段无功机会约束优化方法。首先将配电网潮流方程线性化和松弛,建立基于混合整数二阶锥的配电网两阶段无功优化模型,分别在第一阶段优化有载调压变压器、并联电容器等离散控制装置,在第二阶段考虑DG的不确定性优化DG的无功出力。然后,通过场景缩减法来减少机会约束优化方法的场景数。在95节点系统的仿真结果表明,与确定性性无功优化方法相比,所提出的两阶段无功机会约束优化方法能有效地消除安全约束越限问题,在略微增加网损的情况下获得了较高的鲁棒性。     

考虑风电相关性的电力系统随机无功备用优化

针对目前无功备用评估方式的缺陷和以风电为代表的新能源大量接入之后节点注入功率的不确定性,提出一种新的无功备用评估方法,并在此基础上建立考虑风电相关性的随机无功备用优化模型。首先使用均匀抽样法获得服从均匀分布的样本,然后使用基于奇异值分解的Nataf变换获得含相关性的风速样本,采用蒙特卡洛法将机会约束转化为确定型约束并采用混合蛙跳算法求解。数值计算的结果验证了所提无功备用评估方法的有效性,进一步分析表明风电会恶化系统的运行环境,增加状态变量越限的概率,而所提方法可以有效提高系统的电压水平和电压稳定裕度,降低系统的运行风险,并对N-1严重故障也有一定的改善效果。     

考虑风电功率概率分布不确定性的含风电配电网无功规划方法

由于风电功率预测的局限性,难以准确而有效地刻画风电功率的概率分布函数,提出考虑风电功率概率分布不确定性的含风电配电网无功规划方法。该方法可有效应用于风电概率分布集合中的任意分布情况,在一定概率约束下保证配电网的安全运行要求,同时最小化配电网网损和无功设备投资成本之和。采用概率分布鲁棒机会约束模型描述含风电的配电网无功规划问题,根据潮流平衡等式分离节点电压和支路功率约束中的随机向量,根据条件风险价值(CVaR)的物理意义构建关于节点电压约束和支路功率约束的CVaR模型,利用对偶优化、Schur补和S-lemma的性质将该模型转化为确定性的双线性矩阵不等式(BMI)问题。采用基于BMI优化的免疫粒子群算法求解该问题。改进的IEEE 33节点配电系统仿真结果验证了所提无功规划方法的可行性和有效性。     

基于约束型深度强化学习的主动配电网 电压控制策略

随着分布式电源与随机性负荷的大量接入,配电网的电压波动问题变得愈发严重。主动配电网能通过各种电压无功控制器平抑电压波动,但通常需要求解一个复杂的混合整数二阶锥规划问题,难以做到实时控制。文中利用深度强化学习建立了一个主动配电网实时电压控制模型,能快速得到满足潮流约束的控制策略。采集节点有功、节点无功、设备档位、时间步作为环境状态变量;以和网损及设备操作相关的费用作为回报函数来协调三个控制设备;通过基于长短时记忆网络的约束型强化学习来求解,从而建立主动配电网实时电压控制模型。基于4节点测试系统和IEEE-33节点测试系统进行了仿真,仿真结果表明,所提的深度强化学习方法能确保潮流约束,电压控制模型能实时控制电压无功控制器,以保证配电网的电压质量。     

交直流系统主导节点选择与无功分区的概率优化方法

为保证分区电源对其分区内部换流站节点具有较强的电压控制能力,提出了一种交直流系统主导节点选择与无功分区的概率优化方法。通过对换流站进行负荷等值,模拟了源-荷-换流站节点功率的典型场景,进而采用机会约束计及源-荷-换流站节点功率变化时无功的分区平衡要求,建立考虑交直流耦合点可控性目标的优化模型,并基于目标相对占优的免疫遗传算法进行求解,从而进一步加强区域内电源对换流站的电压控制能力。基于IEEE 39节点系统进行仿真分析,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于改进NSGA-II算法的含分布式电源配电网无功优化

针对含分布式电源(DG)的配电网无功优化的问题,为更准确地描述DG出力的不确定性,基于加权高斯混合分布(WGMD)和Beta分布分别构建风电DG和光伏DG的出力模型。采用结合切片采样算法的马尔科夫链蒙特卡洛模拟法进行潮流计算。建立以系统有功网损最小、节点电压总偏差最小为目标函数的多目标无功优化模型,并采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该优化模型进行求解。通过改进的IEEE 33节点系统的仿真验证了所提方法的可行性和有效性。     

计及分布式电源精确特性的配电网动态无功优化

提出一种精确计及分布式电源DG特性的配电网动态无功优化的有效方法。根据不同类型DG的运行控制方式,用二阶锥松弛适当处理PQ、PV、PI和PQ(V)4种类型DG的并网潮流约束,将非凸的交流潮流方程近似地转化为凸的二阶锥约束,并通过设置优化目标函数驱使松弛误差趋近于0,把配电网的动态无功优化问题转化为凸的混合整数二阶锥规划问题。降低求解复杂度,提高优化精度,保证全局最优,保证支路电压、电流安全约束同时考虑储能装置,离散无功补偿电容器作用于配电网的约束。以多时段有功网损最小为优化目标,建立计及分布式电源精确特性的配电网动态无功优化模型,根据调度周期内预测的各时段的DG出力和负荷曲线,以IEEE69节点系统为例进行仿真实验,验证所提方法的有效性。     

基于概率统计的含间歇性分布式发电的配电网无功优化

以有功网损期望值最小为优化目标,以节点电压的合格概率大于一定的阈值为约束条件,建立了同时考虑风能、太阳能分布式发电出力和负荷随机波动的配电网无功优化模型。目标函数和约束项中所涉及的概率潮流由一种结合传统解析法的基于全概率公式的计算方法求得。使用化学反应算法对所建优化模型进行求解。在同时接入风能、太阳能分布式电源的33节点和69节点系统上对所提方法进行了验证,得到了具有概率统计意义的最优方案。通过与包括遗传算法(genetic algorithm,GA)、Stud GA(stud genetic algorithm)、生物地理学算法(biogeography based optimization,BBO)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在内的多个智能算法对比,验证了所构建的化学反应算法在求解上述无功优化模型时性能更加稳定。     

基于场景概率潮流的电力系统无功优化研究

多风电场出力的随机性和互相关性特点对电力系统无功优化调度有着不可忽视的影响。针对这一问题,提出一种基于场景概率潮流的电力系统无功优化方法。该方法将风电出力场景化,结合概率潮流计算,以系统有功网损、发电机无功偏差和节点电压偏差期望加权值最小作为无功优化目标函数,利用粒子群算法求得各风电出力场景下的最优无功控制策略。在含多风电场的IEEE 30节点系统中对所提方法进行测试,并与确定性的场景无功优化方法相对比,验证了所提方法的有效性。     

基于光伏并网点电压优化的配电网多时间尺度趋优控制

为应对高比例分布式光伏并网引起的电压越限和电压波动问题,充分发挥光伏逆变器的实时无功调节能力,提高光伏消纳率,提出基于光伏并网点电压优化的配电网多时间尺度趋优控制方法。长时间尺度下,建立以配电网运行成本期望值最小为目标,考虑状态变量机会约束的两阶段动态随机优化调度模型,制定传统无功电压设备和光伏并网点电压的经济趋优调度计划。短时间尺度下,以并网点电压调度值为追踪目标,提出基于并网点PV-PQ-QV节点类型转换的自适应趋优控制策略,实时调整光伏无功出力和有功削减量。为提高算法效率,提出二阶锥规划与基于拉丁超立方采样概率潮流交互迭代的随机最优潮流解耦法求解两阶段动态随机优化调度模型。算例结果表明,所提方法能够有效解决配电网实时运行过程的电压安全问题,并提高系统运行的经济性。     

含分布式电源的三相不平衡配电网潮流计算

根据配电网三相不平衡的实际情况,为准确计算各种分布式电源(distributed generation,DG)并入配电网后的潮流问题,文章基于前推回代法,提出了可处理PV和PQ节点模型DG的三相不平衡潮流算法。按照配电网拓扑结构,利用支路分层技术,加快了潮流计算速度。在处理PV节点模型DG时,将电压正序分量幅值作为电压调节参数,计算电压正序分量幅值和额定电压幅值差,得到PV节点的无功补偿量,将DG由PV节点运行模型转换为PQ节点运行模型。IEEE 34节点系统算例结果验证了该算法的正确性。最后,通过分析DG对电压的调节和无功补偿能力,研究了不同类型DG对配电网电压的影响。     

一种基于潮流追踪的电力系统无功补偿方法

提出了一种旨在改善电力系统无功传输和降低有功网损的无功补偿点选择和补偿容量确定方法。该方法通过无功潮流追踪,获得负荷无功功率的传输路径,结合无功流动与支路有功网损的关系,定义了节点的网损分摊系数,进而根据系数的大小选择无功补偿点;推导了网损分摊系数对负荷无功功率的近似表达式,结合网损优化的近似模型,推导出了各补偿点最优补偿容量的计算公式;通过39节点测试系统,验证了该方法的有效性。所提出的网损分摊系数的物理概念清晰,计算便捷,据此进行的无功补偿对改善无功分布和降低网损均有较好的效果。     

基于概率潮流的风电分布式电源优化配置

由于风电机组输出功率的随机波动性,使得基于风电机组的分布式电源并网后,给配电系统的结构和运行带来巨大变化,影响系统的安全性和可靠性。在含分布式电源的配电网系统规划中,对分布式电源进行合理选择和配置是发挥最大效益的关键。采用Weibull分布来描述风速的随机变化,并计及风电机组强迫停机率的影响,结合功率曲线,建立风力发电的概率分析模型。通过Cornish-Fisher级数交流概率潮流计算方法,分析风电和负荷的随机波动对含分布式电源配电系统的影响,利用混合整数非线性规划方法,确定风电系统的最佳接入点和注入容量使得系统有功网损最小。     

考虑风速相关性的概率潮流计算及影响分析

不同风电场之间风速的相关性会影响概率潮流计算的结果。通过对多维独立随机样本进行线性变换,得到具有任意相关性的多维随机样本,从而可计算考虑风速相关性的概率潮流;针对风电场异步发电机吸收无功的特性,提出了一种描述该特性的变系数二次多项式模型。在计及负荷随机扰动的同时,研究并分析了风速相关性的变化对节点电压概率密度和支路潮流概率分布的影响规律,以及考虑相关性后对风电场并网点无功补偿容量的配置。研究算例表明文中方法是有效可行的,考虑风速相关性可以更合理的分析评估风电场对系统静态电压和支路传输功率的影响,从而可为系统规划和运行方式的确定提供更准确完善的参考信息。     

A two-point estimate method for uncertainty modeling in multi-objective optimal reactive power dispatch problem

Due to nonlinear and discrete variables and constraints, optimal reactive power dispatch (ORPD) is a complex optimization problem in power systems. In this paper, the purpose is to solve multi objective ORPD (MO-ORPD) problem considering bus voltage limits, the limits of branches power flow, generators voltages, transformers tap changers and the amount of compensation on weak buses. The objectives of this paper are real power losses and voltage deviations from their corresponding nominal values, which are conflicting objectives. Because of the stochastic behavior of loads, the MO-ORPD problem requires a probabilistic approach. Hence, in this paper, a two-point estimate method (TPEM) is proposed to model the load uncertainty in MO-ORPD problem. Moreover, the proposed method is compared with some other methods such as deterministic approaches and Monte Carlo simulations (MCS). The obtained results approve the efficiency of the proposed methodology. The proposed models are implemented and solved using GAMS optimization package and verified using IEEE 14-bus and IEEE 30-bus standard test systems.     

含PV型分布式电源的弱环配电网三相潮流计算

为实现分布式发电(distributed generation,DG)接入弱环网配电后潮流的有效计算,推导出一种基于回路分析法的三相弱环配电网潮流的改进算法。该算法利用配电网络的道路矩阵和回路矩阵,得到了节点电压、回路电流以及注入电流这3者之间的关联公式,从而使环网处理变简单。同时,在保持PV节点正序电压幅值恒定的前提下,推导一种求解PV节点无功功率增量计算的新方法,并可方便地引入到所提潮流算法中。6母线和69母线测试算例验证了该算法的正确性和良好的收敛性,算法有较强的处理回路的能力,迭代次数随着环的增多而减少,并能在无功功率没有越界的情况下保证PV节点有功功率和电压幅值为预设定值。     

考虑负荷概率分布的随机最优潮流方法

针对考虑负荷概率分布的随机最优潮流问题，建立了相应的机会约束规划模型。基于经典最优潮流问题的内点法和随机潮流方法，设计了求解该模型的一种启发式方法。该方法以确定性负荷最优潮流计算结果为基础，通过求取受机会约束的变量的概率分布判断概率约束是否满足。若不满足，则根据变量分布和等效的机会约束，形成新的上下限约束，继续计算负荷为期望值时的最优潮流，直至所有概率约束满足。对5节点和IEEE 118节点系统的测试表明该算法的有效性。     

基于一种不可行内点法的电力系统无功优化

在应用内点法进行线性规划时,尚不能保证它的全面收敛性。提出了一种新的算法来求解无功线性优化问题。利用潮流雅可比矩阵直接变换求取灵敏度系数,建立无功优化线性规划模型,同时采用一种不可行内点算法来直接求解该问题。IEEE 14节点、30节点、57节点系统的计算结果表明,该算法能有效求解无功优化线性规划问题,同时在初始点的选择上不要求从内点启动,迭代收敛次数稳定,对计算系统的规模不敏感。