考虑时序最优潮流的分布式电源优化配置方法

针对分布式电源广泛接入会增加配电系统节点电压、线路潮流越限风险的问题,提出一种考虑时序最优潮流的分布式电源优化配置方法。首先,建立以最大限度消纳新能源电量和单位电能供电成本最低为目标函数的最大最小优化模型;然后,利用配网静态安全域方法实现内层和外层模型的快速求解;最后,对IEEE 33节点系统开展算例分析,结果表明本文方法可以快速制定风、光电源消纳方案,实现资源的优化配置。     

基于功率圆的分布式电源优化配置研究

分布式电源接入配电网,会对配电网潮流、线路损耗、继电保护等方面产生影响,因此有必要对其接入位置和接入容量进行研究。以配电网馈线潮流为基础,考虑到分布式电源的最大供电范围,利用功率圆的概念,建立了含分布式电源的有功功率网损目标函数,通过在功率圆内利用支路权值的启发式搜索策略,得出DG在配电网中的最佳接入位置。对实际算例分析,验证了该方法的有效性和可行性。     

分布式电源的优化配置

分布式电源（DG）的优化配置对充分发挥其优点,减少对电网的影响至关重要.介绍了3种典型的DG优化配置模型,对解决优化配置模型的数值优化算法及启发式优化算法进行了综述,概述了DG多目标优化模型的处理方法.针对DG配置的现状,提出今后计及可靠性、不确定性等因素的DG配置的发展方向.     

分布式电源在配电网中的优化配置

根据配电网节点边际容量成本和节点电压分布特性,提出了分布式电源（DG）安装位置的优选原则。针对不同类型的DG,分析了其输出功率的特点,建立了DG在配电网中优化配置的数学模型,以配电系统有功网损最小为目标函数,在此基础上形成了合适的随机潮流算法,判断配置方案是否违反约束,并采用改进遗传算法对所建模型进行了求解。以18节点的配电系统为算例,计算了DG的最优安装位置和接入容量,验证了模型及算法的有效性和实用性。     

含电动汽车和分布式电源的配电网动态概率潮流计算

分析了电动汽车、风力发电机和光伏组件的动态概率模型,考虑了输入变量间的相关性。采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡罗法进行动态概率潮流计算,得到节点电压和支路潮流的数字特征,应用非参数核密度估计得到概率分布曲线。针对IEEE33节点配电网系统,进行仿真测试,验证了算法的正确性和高效性。     

计及分布式电源不确定性的配电网概率潮流计算

分布式电源在配电网的并网规模越来越大,但分布式电源出力的不确定性会给配电网的运行带来严重的影响.在建立分布式电源潮流计算概率模型的基础上,提出了一种结合小波神经网络和改进无迹变换法的概率潮流计算方法.首先利用改进无迹变换法计算输入的Sigma向量及对应的权重值,然后利用小波神经网络模型来对潮流非线性方程进行求解.最后对...     

基于自适应遗传算法的分布式电源优化配置

针对能源互联网背景下大量分布式电源接入配电网的优化配置问题,从经济性出发,建立了以投资成本、运行维护成本、网络损耗成本和购电成本之和最小为目标的分布式电源的选址定容优化模型。利用前推回推法计算配电网络潮流,采用了自适应遗传算法对所提模型进行求解。结合IEEE 33节点构造算例进行分析,结果表明该模型在保证经济性的同时,能有效减少网络损耗并提高电压质量。     

基于NSGAII的分布式电源优化配置

该文提出了一种基于非支配性遗传算法NSGA-Ⅱ的分布式电源(DG)优化配置算法,对DG接入配电网的位置和容量进行优化配置。采用了十进制的编码方式使得DG接入位置和容量的优化可以同时进行,运用前推回代法对接入DG的配电网络进行潮流计算,选择了总电压偏差最小,有功损耗最小和CO2排放量最小三个目标函数进行优化,该算法一次运行可以获得一组Pareto最优解,决策者可以根据系统的实际需要选择最终的满意解,为各目标函数的权衡分析提供了有效的工具。最后应用该算法对IEEE33节点进行DG的优化配置,结果证明了算法的有效性。     

基于萤火虫算法的分布式风电源优化配置

针对分布式风机出力的随机性和负荷的不确定性,建立了以年综合费用期望最小为目标的分布式风电源优化配置模型.模型中以机会约束的形式描述节点电压和支路潮流约束,并采用基于LHS-MCS的随机潮流进行检验.将萤火虫算法(Firefly Algorithm)应用于该优化配置模型的求解,结合IEEE 33节点算例验证了本模型的合理性,与遗传算法计算结果的对比表明了本文所提出算法的高效性.     

基于萤火虫算法的分布式电源优化配置研究

为了充分发挥分布式电源的优势,在研究分布式电网潮流特性的基础上,提出了以网络损耗最小和运行最经济为主要目标的分布式电源运行目标函数。并利用改进后的萤火虫算法对函数进行了求解探索。仿真证明,利用更迭域自适应方法改进后的萤火虫算法可有效地解决多目标复杂模型,寻优速度和算法收敛性明显好于单一算法,能够很好地解决分布式电源的定容和定址等优化配置问题。     

考虑电能质量的分布式电源优化配置

针对大量电力电子设备投入电网造成严重电能质量问题的现状,提出考虑谐波畸变和电压暂降损失的分布式电源(Distributed Generator,DG)优化配置方法。该方法以DG配置成本、有功损耗、电压暂降损失最小为目标函数,并在满足配网潮流等式和不等式约束的基础上增加谐波畸变限值的约束条件,建立多目标优化模型,最后采用非劣排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-II)求得最优配置方案。通过IEEE 33节点配电网络对此配置算法进行仿真验证,结果证明该方法得到的DG配置方案可有效降低谐波畸变率、暂降损失及网络损耗。     

基于改进交叉熵算法的概率最优潮流计算

分布式发电并网所表现出的随机性使传统的优化运行无法做出准确计算,因此概率潮流理论成为了含分布式发电系统分析运算的基础。针对分布式发电随机性以及概率潮流概率化运行特点,在运用概率潮流应对分布式发电随机性的基础上提出了基于改进交叉熵算法的概率最优潮流运算方法。通过建立计及分布式发电的总发电成本和系统的稳定性双目标优化模型,完成含分布式发电的配网侧整体优化运算。最后与传统的遗传算法在相关算例上完成仿真对比运算,证明所提方法的高效性与精确性。     

概率最优潮流方法及其在无功优化配置中的应用

针对电力系统运行中存在的大量不确定因素,探讨概率最优潮流方法及其在无功优化配置中的应用。分析和比较了蒙特卡罗法、半不变量法、点估计法等几类主要概率分析方法及特点,重点介绍点估计法及应用。给出了概率无功优化模型及蒙特卡罗法、半不变量法和点估计法的求解方法,通过实例对各种算法的准确性进行比较,并验证了方法的有效性。     

基于无迹变换的含大规模风电场电力系统概率最优潮流计算

提出了一种基于无迹变换(UT)技术求解大规模风电场并网的电力系统概率最优潮流(POPF)的计算方法。利用UT技术将POPF问题转化为少量样本点的确定性最优潮流问题,然后采用现代内点法加以求解。考虑了风电场出力的随机性和节点负荷功率的不确定性,讨论了不同风电接入水平下利用该方法计算POPF模型中变量的概率特征参数的计算精度。IEEE 30节点、IEEE 57节点、IEEE 118节点标准系统和一个实际系统S-1047的计算结果表明,与蒙特卡洛方法相比,基于UT技术的POPF计算方法在保持误差很小的同时,计算效率可提高数十倍,且容易实现、易于处理随机变量相关性,为POPF问题的有效求解和应用提供了工具。     

基于随机潮流的含风电电力系统静态安全评估

为快速有效地评估大规模风电并网电力系统的静态安全水平,将随机潮流引入安全评估。以解析法随机潮流为电网状态分析手段,保证方法高效性,并基于序列运算理论实现随机潮流计算,降低了对分析所需基础数据的要求,以保证方法实用性。定义了基于随机潮流结果的安全指标,从概率和风险两个角度快速实现系统安全的综合量化评价。基于元件级安全指标进一步给出了系统薄弱环节辨识方法。IEEE-RTS79系统测试结果验证了所提方法的有效性和准确性。与传统不确定性评估方法相比,所提方法能大幅提高评估效率,对间歇性能源并网电力系统的安全评估具有实用价值。     

基于数字网系方法的概率最优潮流计算

风电场和光伏电站的大规模接入使得在进行电力系统最优潮流计算时需要考虑风电场和光伏电站出力的随机性。传统的蒙特卡洛法耗时长、占用内存大,文中提出一种利用数字网系(DN)的采样值具有等分布这一特性来改善输入随机变量分布空间覆盖程度的方法,并将该方法用于含风电场和光伏电站的电力系统概率最优潮流计算中。以IEEE 30节点系统对所提方法的准确性与有效性进行了验证,仿真结果表明:DN方法可以较好地估计输出随机变量的概率分布,能有效地处理电力市场中的不确定性问题。将该方法用于IEEE 300节点系统,研究了系统接入不同容量光伏电站对节点电价的影响。同时,还将风电场和光伏混合系统与单独风电场系统进行对比,得到前者的节点电价、网损和支路功率波动更小的结论。     

基于半定规划法的含分布式潮流控制器最优潮流

分布式潮流控制器能够灵活地提升现有线路的输电能力,从而降低系统运行成本,但该设备的引入会增加电力系统最优潮流问题的复杂度与非凸程度。针对分布式潮流控制器的结构及原理进行了分析,提出一种简化的稳态功率模型,并考虑到装置运行时各串联单元自身容量限制,给出实际电网中分布式潮流控制器线路的潮流可行域。基于此,采用对初值选取不敏感的半定规划法建立含分布式潮流控制器的系统最优潮流模型,并选用原对偶内点法进行求解。算例测试结果表明,所提方法能有效解决含分布式潮流控制器的系统潮流优化问题。     

基于混合蛙跳算法的分布式风电源规划

对分布式风电源(DWG)出力的随机性和负荷的不确定性进行概率建模。在此基础上,以年综合费用最小为目标,利用机会约束规划方法建立了配电网DWG选址定容规划模型。采用基于拉丁超立方采样蒙特卡洛模拟(LHS-MCS)法的概率潮流判断规划方案是否满足节点电压机会约束和支路电流机会约束。设计了混合蛙跳算法(SFLA)求解DWG规划模型的具体实现方法。33节点配电网的DWG规划结果验证了模型的合理性、LHS-MCS检验机会约束条件的有效性以及SFLA的高效性。