考虑风光的两阶段配电网动态重构方法

由于传统的控制手段已不能抵抗高渗透率分布式电源对电网的冲击，需要对含分布式电源的配电网动态重构问题展开研究。针对传统配网重构中考虑分布式电源不足、过程复杂耗时和实用性较低等问题，提出了基于生物地理学算法的含分布式电源配电网动态重构两阶段优化策略，建立了以全时段网损最小和开关操作总次数最少为目标的多目标优化模型。首先运用整数型环网编码方法以降低变量维数，对配电网进行时段初步划分，运用夹逼策略对优化区间进行“列举”操作，得到初步优化方案。在此基础上，考虑开关操作总次数约束，对其进行时段的二次优化，最终确定动态重构的开关动作时刻及组合。通过算例验证了该动态重构方法能够在保证操作次数较低的同时，达到减少配电网有功损耗、提高节点电压稳定性的目的。     

基于纵横优化的含分布式电源配电网两阶段动态重构

针对采用传统动态重构法仅能在每个时段之初进行开关切换的问题，提出基于纵横优化的含分布式电源配电网两阶段动态重构方法。考虑负荷与分布式电源的周期性，对优化周期进行时段划分（第一阶段进行横向优化，建立以系统网损最小为目标的重构模型，提出混沌引力鼠群算法对每个时段进行静态重构，并将Tent混沌映射和引力矩阵引入鼠群算法，以提高算法的遍历能力和收敛可靠性；第二阶段进行纵向优化，使用蚁群搜索算法对开关动作的时刻进行调整，解除了仅能在时段之初进行开关切换的约束，进一步降低开关动作次数）。采用IEEE 33节点对电力系统进行对比验证分析，结果表明，采用连续时段划分法划分的时段更接近分布式电源和负荷出力变化的趋势，两阶段动态重构能够大大降低开关动作的次数和电力系统的网络损耗，提高了重构效率。     

基于时间区间的配电网重构

提出了基于时间区间的静态重构算法和动态重构算法.算法以最优流法为基础,以一段时间内的能量损耗最小为目标函数.首先利用配电网负荷模式的特点对基于时间区间的最优流计算方法进行了改进,然后利用该计算方法求解配电网的静态重构问题.动态重构中需要考虑开关操作次数的约束,为此,动态重构算法中先利用降损估算公式对开关操作在整个时间区间内的降损效果进行评估和比较,然后提出了合理的启发式规则来确定开关的操作顺序,形成优化方案.69节点配电网的算例结果表明,提出的静态重构和动态重构算法是可行和有效的.     

基于综合协调优化的两阶段配电网动态重构研究

针对配电网动态重构,常需要考虑长时间尺度下的合理规划综合考虑负荷功率变化以及光伏、风电等分布式电源的出力变化,及时调整网络拓扑结构使得网络损耗和电压偏差尽可能地小,同时还需顾及网络拓扑结构改变时断路器动作次数与断路器组合冲突问题。为此,文中提出了一种基于综合协调优化的两阶段配电网动态重构法,将配电网动态重构分为两个阶段：1)以网损最低为目标,以基于有序环网的启发式规则灰狼静态重构算法对配电网所有时段进行重构寻优;2)对最优解进行综合协调优化,并提出削减规则策略与时段融合策略,按顺序缩减动态重构的断路器动作次数。仿真结果表明,该方法不仅可以有效降低网损,提高配电网各个节点的电压值,且大幅度降低断路器动作次数。     

高比例可再生能源背景下配电网动态重构与移动储能协同优化

随着可再生能源在配电网中渗透率的不断提升,其出力不确定性导致的弃风、弃光现象日趋严重.针对该问题,在高比例可再生能源背景下提出一种配电网动态重构与移动储能协同优化方法.首先,为缩减问题规模,融合时序负荷先验信息并采用模糊C均值算法划分重构时段,同时避免多余的开关操作.其次,考虑到可再生能源出力的不确定性,构建计及时空相关性且对稀疏离群点具有鲁棒性的不确定集合.然后,建立配电网动态重构策略与移动储能经济调度的两阶段鲁棒协同优化模型,第1阶段选择关键开关与充放电站,第2阶段对重构开关与移动储能进行协同优化以评估第1阶段选择方案的经济性.针对模型多层结构的复杂性,采用嵌套的列约束生成算法进行求解.最后,通过测试系统中的仿真计算,验证所提模型和算法的有效性.     

基于风电功率预测信息的配电网滚动实时重构策略

为了减小风电功率的随机性和波动性对配电网重构的影响,基于风电功率预测信息提出一种含风电的配电网滚动重构策略。根据每个时段滚动更新的风电功率预测数据,以"时序递进、综合运行费用最小化"为原则进行动态滚动重构。从首个时段开始,以风电功率预测值作为风电出力数据,采用改进的自适应遗传算法得到一个重构方案解集。对此解集进行评估,选择本时段的最优重构方案,并将其用作下一时段解集的补充,然后依照时段递进的顺序滚动进行后面时段的网络重构。解集评估过程中引入开关动作惩罚价格来限制开关动作次数。最后以IEEE33节点配电系统为例验证本文方法的正确性和有效性。     

基于负荷变化的配电网重构研究

研究了配电网的动态重构方法.把动态重构问题分解为重构次数和时间间隔的确定,使动态重构算法更具有实用性.提出了时间间隔确定的启发式规则,并建立相应的指标来指导时间间隔的合并.采用启发式算法对各时段进行静态重构,不需计算网络潮流,大大缩短了重构的时间.实际算例表明该算法运算速度快,能够有效降低网损,可以用于开关操作表的制定和配电自动化的日运行调度分析.     

基于双层动态时段划分的配电网重构

动态网络重构能有效降低配电网的网络损耗以及分布式电源的弃风弃光量,为此提出了基于双层动态时段划分的配电网重构方法。上层优化中以网损成本与弃风弃光惩罚费用之和最小为优化目标,决策变量为主动管理元素的出力;下层优化中则以网损最小为目标函数来确定各时段开关状态量。为了减小模型的规模与复杂度,提出了将割集法作为辐射状约束的表示方法。同时,将该模型转化为混合整数二阶锥规划模型,并结合和声搜索算法对其进行求解。通过改进IEEE 33节点系统进行仿真,验证了所提方法的实用性和有效性。     

配电网动态无功优化空间-时间解耦的一种新方法

离散控制设备动作次数约束造成动态无功优化问题的时空强耦合性,提出了配电网动态无功优化空间-时间解耦的一种新方法。根据全天各时段静态潮流计算得到的网损值大小,确定控制设备的预动作时间表,分配各时段的动作权限,从而找出第一个具有最大动作权限的时段。然后进行时间表的逐步动态调整,确定下一动作时段,直到满足动作控制设备的动作约束条件为止。该方法数学模型清晰简单,便于实现,且时刻保证了以网损值最小为依据分配动作时间。优化结果表明能够在完全满足动态次数约束的前提下,整体优化系统的无功,达到有效降低系统在一天内的有功损耗的目的。     

配电网动态无功优化空间-时间解耦的一种新方法

离散控制设备动作次数约束造成动态无功优化问题的时空强耦合性,提出了配电网动态无功优化空间-时间解耦的一种新方法.根据全天各时段静态潮流计算得到的网损值大小,确定控制设备的预动作时间表,分配各时段的动作权限,从而找出第一个具有最大动作权限的时段.然后进行时间表的逐步动态调整,确定下一动作时段,直到满足动作控制设备的动作约束条件为止.该方法数学模型清晰简单,便于实现,且时刻保证了以网损值最小为依据分配动作时间.优化结果表明能够在完全满足动态次数约束的前提下,整体优化系统的无功,达到有效降低系统在一天内的有功损耗的目的.     

基于隶属度时段划分的配电网动态重构

为更好地实现配电网优化运行,提出一种基于隶属度时段划分的配电网动态重构方法。以配电网整个时段内综合运行费用最小为目标函数,建立配电网动态重构数学模型。将系统各时段有功网损与电压偏差之比作为系统运行指标,计算指标峰谷隶属度及变化率对时段进行划分。为增强二进制粒子群算法(BPSO)摆脱局部最优解的能力,将模拟退火算法(SA)中基于Mertropolis准则的新粒子接收机制引入BPSO中,克服二进制粒子群算法易陷入早熟收敛的局限性。算例结果验证了所提方法的有效性。     

含电动汽车和智能软开关的配电网动态重构

提出含分布式能源、智能软开关(SOP)和电动汽车(EV)有序接入的配电网重构策略。基于上班族的出行习惯模拟EV的无序充电模型,并构建配电网重构下的SOP模型;对于接入的EV无序充电负荷,采用拉格朗日松弛分散式优化算法和虚拟电价进行EV的有序调度;以最小化网损费用,SOP运行费用,弃风、弃光费用与开关动作费用之和为目标函数,通过大M法和二阶锥松弛将配电网重构模型转化为混合整数二阶锥规划模型,采用CPLEX求解器进行求解。IEEE 33节点标准系统的仿真结果表明,在配电网动态重构中采用SOP代替传统开关能够提升配电网运行的经济性,同时采用所提有序调度方法优化EV充电可以改善配电网电压质量。     

三相不平衡有源配电网鲁棒动态重构

考虑配电网的三相不平衡运行和注入功率不确定性可以提高网络重构方案的优化效果和应用价值。首先,对考虑不确定性的分布式电源和负荷注入功率进行仿射数建模,划分重构时段,以有功网损最优为目标函数,基于三相Distflow潮流方程建立含不确定性预算的配电网两阶段鲁棒动态重构数学模型。为高效求解该模型,引入最佳等距分段线性逼近法对模型进行精度可控的线性松弛,并使用列约束生产算法迭代求解。采用标准化配电测试系统验证所提鲁棒动态重构模型的可行性和有效性,通过控制不确定性预算可进一步调节重构方案的保守性和鲁棒性。     

配电网动态重构的多代理协调优化方法

提出一种配电网动态重构的新方法,并利用多代理系统(multi-agent system,MAS)技术来实现。将一天分为多个时段,每一时段由一个工作代理负责,利用混合粒子群算法进行静态重构,求得一个解集,并通过相邻代理间的相互学习,对解集进行补充和完善。然后对解集进行评估,从中选出种子解和优先替补解,计算出每一工作代理减少一次开关操作将增加的最小损耗。最后经协调代理多次迭代协调,令部分工作代理更换种子解,直到满足开关操作次数约束条件为止,此时,各工作代理的种子解即共同组成了动态重构结果。给出MAS的系统框架和各代理的功能模块。最后对一个IEEE69节点标准算例和一个实际算例分别进行仿真,仿真结果表明该方法不仅可快速获得不同约束条件下的最优解,还能为相关部门制定合理的开关操作次数提供依据。     

基于量子粒子群算法多目标优化的配电网动态重构

为保证配电网动态重构后系统安全稳定的运行,提出了以网损和节点电压稳定性为目标函数的量子粒子群算法的配电网动态重构。针对配电网动态重构过程中时段划分问题,提出以负荷曲线的单调性和幅值变化大小为依据初步划分时间段落。采用整数型量子粒子群算法进行动态重构,重构过程中以相邻时段的网损变化值的关系获取最佳重构段落,然后综合考虑配电网网损最小和节点电压值最大且波动最小为目标寻找最佳重构结构。以IEEE33配电系统为例验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于改进递归有序聚类的有源配电网多时段动态重构

为应对分布式电源(DG)和负荷的时变性、不确定性给配电网重构带来的影响以及提高系统运行效益,综合考虑DG和负荷预测值的动态变化,引用欧氏距离描述段内数据的相似程度,通过递归求解的方式确定最优时段划分方案;为了减小不确定因素对配电网重构的影响,将DG出力以及负荷的预测值转换为区间数的形式,综合考虑环保收益与系统损耗费用,建立以净收益最高为目标的有源配电网重构模型;基于仿射算数的区间潮流方程通过构造噪声元的线性优化模型抑制区间扩张,并结合环路编码和基于Bloch球面的量子粒子群优化算法对模型进行求解.IEEE 33节点系统的测试分析结果验证了所提方法的有效性和优越性.     

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。     

基于柔性多状态开关和动态重构的配电网灵活运行方法

未来电动汽车(electric vehicle, EV)以及光伏(photovoltaic, PV)在配电网中的接入比例逐渐增高,这不仅带来了复杂的不确定性问题,而且导致了配电网净负荷时空分布的不均衡,从而产生了弃光、失负荷以及潮流分布不均匀的问题。基于此,考虑电动汽车充电负荷以及光伏的不确定性,提出了一种基于柔性多状态开关(flexible multi-state switch, FMS)和动态重构的含高比例电动汽车-光伏配电网灵活运行方法。首先,基于FMS灵活功率调控和网络动态重构,构建了支撑高比例电动汽车-光伏接入的配电网灵活运行框架。其次,利用蒙特卡洛随机模拟法对各类电动汽车充电负荷以及光伏出力进行不确定性建模,建立了基于场景集以及场景缩减法的随机规划模型。然后,建立了以弃光、失负荷、FMS损耗、网损成本最小和负荷均衡度最优为目标的配电网灵活运行模型。最后,在158节点系统上通过算例验证了所提方法的有效性。