适用于配电网规划的可靠性指标改进显式估算算法

针对计及可靠性的配电网规划问题,提出一种可靠性指标的改进显式估算算法。以树编辑距离作为馈线拓扑结构间的差异性计量,对待评估区域内的配电馈线按拓扑结构层次聚类。将聚类中心作为区域典型拓扑,以它们取代传统估算方法中的简单辐射状结构,建立可靠性估算模型。模型基于各类拓扑结构的故障隔离能力与负荷转供能力,通过回归分析推导可靠性指标显式计算公式,并分析了不同停电方式与多种可靠性提升设备产生的影响。一个实际城市配电网的算例分析表明,算法在面对多样化网架结构时亦能保证较高的计算精度,且有助于提升配电网规划模型的求解质量与求解稳定性。     

离散学习优化算法在含分布式电源的配网重构中的应用

灵活的网架重构作为主动配电网的重要特征,利于高效消纳分布式能源。传统的数学规划方法难以求解非凸的含分布式电源的配电网重构问题。为此,提出了一种离散学习优化算法(DLOA),并将其应用于有源配电网重构问题。所提方法主要包括三个模块:学习优化算法、离散策略以及拓扑结构分析技术。其中,学习优化算法作为程序优化的核心,离散策略用于确定配电网线路的开闭状态,拓扑结构分析技术则用于分析配电网的网架结构。通过33节点测试系统验证离散学习优化算法的有效性,算例分析表明,所提方法能够有效求解高度非凸的含分布式电源的配电网重构问题。     

基于配电网等效解耦的配电网故障定位算法

分布式发电(DG)接入配电网后,配电系统网络由单电源辐射状变成了含分布式电源供电的多电源复杂网络,传统的故障区段定位算法不再适用。提出了一种基于配电网拓扑结构等效解耦的新型故障区段定位算法,首先基于配电网拓扑分析的邻接矩阵D,将配电网等效解耦为数个树干网的组合。然后对单个树干网,根据馈线终端设备(FTU)过流信息构成故障矩阵,利用新型的故障区段定位方法,进行故障区段的准确定位。算法基于配电网拓扑结构的等效解耦,不仅能够定位含DG配电网的单一故障,也能定位多重故障。同时解耦后的树干网,矩阵定位算法阶数明显降低,算法简单。通过对算法的算例分析,验证了算法的有效性。     

基于聚类算法的城市中压配电网接线模式识别

接线模式识别是配电网规划的基础，对于保障配电网可靠、安全、经济运行具有重要意义。结合10kV城市中压配电网接线模式特点，提出一种基于深度优先搜索分析和聚类算法的接线模式识别方法。首先，采用深度优先搜索算法将一个完整配电网划分为若干馈线树，作为模式识别的基本对象；然后，针对各种10 kV交流电网、交直流混联电网等典型网架结构，分别提取接线模式特征指标并形成特征参数库；最后，利用聚类算法将未知待识别线路的特征与已知特征库进行匹配。算例仿真结果验证了所提特征指标的有效性，聚类方法能够实现中压配电网接线模式的准确识别。     

含分布式电源的复杂配电网相间故障定位等效解耦模型

分布式电源规模化接入,使配电网拓扑结构和组成元素越来越复杂,传统矩阵算法由于馈线开关处故障电流方向难以确定已不再适用于配电网相间故障定位.为有效将复杂配电网的拓扑结构简化,基于深度优先原则对配电网进行解耦,使其变成由若干个树干状结构组成的网络;针对复杂配电网故障定位矩阵算法计算量大、步骤复杂的难题,提出了一种新的复杂配...     

基于集群划分的配电网分布式光伏与储能选址定容规划

针对传统分布式电源规划方法难以满足未来含高比例分布式电源的配电网在运行阶段的分区控制需求问题,该文提出分布式电源集群规划的概念和方法。首先,根据系统网架结构和节点负荷特性对配电网进行集群划分,构成配电网—集群—节点多层级网架结构;其次,基于集群划分结果,建立分布式光伏与储能双层协调选址定容规划模型。上层模型以年综合费用最小为目标,决策变量为各集群的分布式光伏总容量、储能容量和功率;下层模型以系统网损最小为目标,决策变量为集群内各节点接入的光伏分容量和储能的并网位置;针对该模型特性,采用嵌入潮流计算的双层迭代混合粒子群算法进行求解。以某示范区10kV实际配电网的光储系统容量和布点优化为例,验证所提模型的可行性和求解方法的有效性。     

基于混合粒子群优化的含分布式电源配电网分层规划方法研究

提出了基于混合粒子群的分层优化规划方法对含分布式能源的配电网线路结构、分布式电源的位置和容量进行优化配置。上层以配电网年平均总投资和运行成本最小为目标,对配电网进行网架结构规划;下层在已知配电网网架结构的前提下,采用混合粒子群算法对并入配电网的分布式电源的位置和容量进行求解。算例仿真分析结果表明,本文提出的分层规划方法具有更低的年综合经济成本,更稳定的系统电压水平。     

考虑分布式光伏电源与负荷相关性的接入容量分析

研究了配电网网架结构和运行工况已知的条件下,分布式光伏电源的可接入容量问题。通过分析配电网网架结构和各节点负荷的历史数据,设定分布式光伏电源接入位置和容量初始值,构建了初始相关性样本矩阵。通过分析分布式光伏电源出力与负荷的相关性,提出了光伏发电就地消纳能力指数的概念及计算方法,构建了改进型相关性样本矩阵。以系统向配电网传输功率最小为目标函数,建立了节点电压、配电网潮流为主要约束的规划模型,利用前推回代潮流算法和退火算法求解。以中山供电局马新站10 kV配电网为例,仿真及潮流验算结果表明:对于一个已知网架结构和运行工况的配电网,考虑分布式光伏电源与负荷的相关性可有效提高分布式光伏电源的接入容量。     

计及分布式电源集群不确定性的配电网分散鲁棒电压控制

随着光伏、储能等分布式电源广泛接入,导致配电网区域电压波动频繁。针对分布式电源分散接入带来的不确定性问题,提出了一种计及分布式电源集群不确定性的配电网分散鲁棒电压控制方法。将大规模分布式电源聚合成相互关联的集群,对电压控制进行分区域调节。首先,针对配电网结构复杂和分布式电源点多面广的问题,设计一种基于改进Louvain算法的配电网集群划分方案,利用模块度函数并兼顾了集群的电压灵敏度和分布式电源调控容量。然后,由于分布式电源接入后配电网潮流更加复杂多变,在划分集群的基础上提出一种考虑不确定性的分散鲁棒控制方法,协同各分布式电源集群的调控能力,抑制由于模型参数及功率波动等不确定性导致的配电网电压波动。最后,通过算例分析验证了所提方法的可行性和有效性。     

中压网架结典型模式的选择及馈线自动化的配置原则

提高城市中压配电网的可靠性与经济性,需要选择合适的网架结构,并配置适当的馈线保护。本文比较了中压配电网不同网架结构,探讨随负荷水平增加,网架结构的发展方式。深入比较分析三种馈线保护自动化技术,探讨基于这三种控制技术的典型馈线保护模式。提出了不同网架馈线保护的选择的基本要求,分析不同网架和或不同网架发展模式的馈线自动化配置的优缺点,对城市中压配电网的自动化配置提出建议。     

基于T型灰色关联度和KNN算法的低压配电网台区拓扑识别方法

针对目前低压配电网台区拓扑存在记录不准确,人工排查成本高,准确率低的问题。提出了一种基于T型灰色关联度和K-最近邻(K-nearest Neighbor,KNN)算法的低压配电网拓扑自动识别方法。首先计算用户与所属台区电压的T型灰色关联度,对低于设定阈值的可疑用户用KNN算法判断所属台区,完成户变关系识别工作。然后计算新户变关系下用户之间电压的T型灰色关联度,结合拓扑结构图识别馈线中的可疑用户。最后找出与可疑用户最相关的用户,依据电压沿着馈线逐渐降低定位可疑用户在馈线中的位置。算例分析结果表明,该方法能自动识别用户所属台区和馈线,准确率高,实用性好。     

基于最优匹配回路功率的配电网拓扑辨识方法

配电网的拓扑结构在日常检修、异动和扩建过程中经常发生变化,加之配电网中实时量测数据和配置的传感器数量有限,开关缺乏实时遥测,这导致拓扑生成器常常不能有效获得配电网拓扑结构。目前常见的拓扑辨识方法并不能很好的适应配电网以上特点,因此为避免因配电网拓扑结构发生严重错误引起的配电网状态估计失真,提出了一种新的拓扑辨识方法。该方法基于匹配环路功率确定可能的拓扑结构,并根据公共量测值对可能的拓扑结构进行状态估计。依据状态评估结果与量测数值有最高匹配度,从而确定该拓扑结构为可信拓扑结构,即为实际拓结构。本文所提出的方法实现了对拓扑结构的量化评估,简化了拓扑辨识过程,减少了拓扑辨识过程的计算量,并通过相关案例验证了该方法的有效性和实用性。     

计及分布式电源动态行为的配电网重构优化策略

解决分布式电源高渗透率地区电压越限的根本方法是实施合理的配电网规划。现有方法存在着人工智能算法初始域搜索半径过大以及动态时段划分与拓扑寻优分离的问题。引入半不变量法计算随机潮流来处理分布式电源动态行为带来的不确定性,并采用改进的NSGA-II算法实现配电网重构,提出了一种计及分布式电源动态行为的配电网重构概率约束优化策略和求解方法。特别提出了在网架寻优的基础上再在时间层面上依据优压参数再次整合优化来构建配电系统动态重构数学模型,最后采用嵌套基因回路搜索策略改进NSGA-Ⅱ算法并求解上述优化模型,以解决传统配电网规划中对强相关性随机变量考虑较少的不足。IEEE-33节点配电系统算例验证了所提方法的有效性。     

计及分布式电源渗透率变化的变电站动态扩展规划

针对规划区域在不同发展阶段分布式电源(DG)渗透率由低到高变化场景下的源网荷协调匹配问题,提出了一种有源配电网变电站动态扩展规划方法。首先,考虑变电站滚动投入效应及规划期内剩余价值差异,建立了一种计及DG渗透率的变电站动态扩展规划模型。其次,考虑负载均衡度和DG置信容量对变电站供电范围划分的影响,提出了加权Voronoi图算法的罚函数、凹凸性和方向性改进方法。然后,提出了基于遗传算法和启发式算法的有源配电网变电站动态扩展规划求解方法,得到有源配电网变电站建设顺序。最后,通过实例说明了所述方法的科学性和实用性。     

考虑典型场景的配电网调控方案灵活性评估方法

风电、光伏等新能源以及电动汽车充电站等时空分布高度不确定性负荷的逐渐渗透向配电网提出了调控灵活性的需求。针对配电网升级改造规划中不同的调控方案，从应对多场景、满足多目标这2个维度提出了矩阵形式的灵活性评估模式。在运行性能指标维度方面，提出包含新能源消纳、网络损耗、馈线均衡等在内的指标体系，并利用信息熵理论进行降维；在运行场景维度方面，通过K-medoids聚类算法提取典型场景集，并利用DS证据理论进行降维；最后得到对应于每种调控方案的灵活性量化指标。在IEEE 33配电网算例中，对以无功补偿电容器、无载调压变压器为代表的传统调控方案和以柔性多状态开关为代表的新型调控方案进行灵活性分析，验证了柔性多状态开关调控具有更高灵活性。     

基于柔性多状态开关的有源配电网双层优化方法

大量间歇性分布式电源的接入,给配电网带来了新的挑战。柔性多状态开关(soft open point, SOP)是一种新型的电力电子装置,具有强大的功率调控和潮流优化能力。文中提出了一种基于SOP的有源配电网双层优化方法。首先考虑SOP运行控制的约束条件,建立了多端口SOP等效模型。然后以年综合费用最小为目标建立SOP上层规划模型,以多时段配电网电压偏差、网损最低为目标建立基于最优潮流的下层优化模型,并采用改进的遗传粒子群混合优化算法对双层优化模型进行求解。最后在IEEE 33节点算例上,对比分析了规划前后三端口SOP的优化能力。结果表明,SOP能有效解决配电网电压越限问题,同时降低系统损耗,并且合理的SOP规划对配电网运行优化效果更为显著。     

考虑分布式新能源动态不确定性的配电网灾后时序负荷恢复方法

现有弹性配电网负荷恢复研究较少考虑到接入的分布式新能源出力不确定性及其动态更新对负荷恢复策略的影响,同时新兴的动态微电网技术能根据不确定因素的预测曲线灵活调整网络拓扑,进一步提升系统弹性。为此,提出了一种考虑分布式新能源动态不确定性的配电网灾后时序负荷恢复方法。建立了基于高斯Copula的不确定因素预测概率分布滚动修正模型,并提出了基于切片采样法的场景生成方法形成分布式新能源出力和负荷的典型场景;在考虑动态微电网划分的基础上,建立了配电网多时段负荷恢复模型;将滚动修正与负荷恢复模型相结合,建立了弹性配电网在线负荷恢复决策框架。所提方法在改进的IEEE 37节点馈线测试系统中得到了验证,算例结果表明其能充分考虑动态变化的不确定性以及灵活的配电网拓扑对负荷恢复策略的影响,从而有效提高系统的恢复能力。     

以解决现状电网问题为导向的配电网自动规划方法研究

为提高配电网规划工作的科学性,提出了一种以解决现状电网问题为导向的配电网自动规划方法。首先利用配电网接线模式识别及潮流运算的结果对待规划电网中的典型问题进行识别。其次通过对规划中如线路安全载流量、配变容量等各类电网技术约束及其他普适的边界条件,如馈线挂接配变容量限制、负荷供电距离等进行抽象、量化形成了针对各类典型问题的方案自动生成方法。最后以中压线路重/过载问题及单辐射线路与首端环网线路改造问题为例,对所提自动规划方法进行了详细的说明与验证。