应用于城网规划中的新算法-Tabu搜索

电网规划是一个大型复杂的组合优化问题,它具有非线性和整数性两大特点。将一种新颖高效的搜索和优化技术－Tabu搜索技术应用到城网规划中,建立了基本Tabu搜索的具有一定实用价值的城网规划数学模型。该模型考虑了目前城网规划中普遍采用“T”接线方式,以贴现的年费用最小作为规划目标,同时兼顾已有线路的年运行费用,新建线路的投入资金及其年运行费用,以及新增间隔的投入费用,并编制了一套应用软件,通过实例计算,证明了该项技术在城网规划中的应用是可行和的有效的。     

基于Tabu搜索算法的配电网电容器优化配置

应用Tabu搜索算法来解决配电网电容器优化配置问题，建立了相应的数学模型，目标函数为系统有功损耗费用和补偿电容器费用之和最小。文中在传统Tabu搜索法的基础上，利用灵敏度分析和嵌套Tabu搜索等方法对配电网电容器的安装位置和容量进行了优化配置。利用灵敏度分析可以产生较优的初始解，并在Tabu搜索中定义更好的邻域试验解，这样可以更快速地搜索到邻域内的最优解；嵌套Tabu搜索法对电容器安装位置和容量分别进行优化配置，保证可以搜索到整个可行域，从而能更有效地搜索全局最优解。用测试算例验证了文中算法的有效性和可行性。     

配电网故障恢复重构算法研究

首先给出了一个综合考虑开关操作次数最少和网损最小的故障恢复重构的混合整数规划模型。Tabu搜索技术是一种高效的启发式搜索技术,适合于解决整数规划和混合整数规划问题。文中将Tabu搜索技术应用于所建立的故障模型,并较详细地介绍了其求解过程。最后运用算例验证了Tabu搜索法能有效地求解所给出的故障恢复问题。     

用改进的Tabu搜索方法优化补偿电容器分档投切的研究

对基本的 Tabu搜索方法进行了改进 ,将“改进遗传算法”中的优化编码技术引入 Tabu搜索方法 ,并在此基础上引入动态管理退出迭代判定条件、动态管理 Tabu表深度和动态管理邻域搜索规模等 ,用以处理补偿电容器分档投切的组合优化问题 ,并给出了算例     

基于改进Tabu搜索算法的电力系统无功优化

本文将一种改进的Tabu搜索算法（MTSA）用于电力系统无功优化，建立了相应的数学模型，考虑了有功损耗费用和补偿费用，使得总费用最小。在一般Tabu搜索算法的基础上，对搜索步长、禁忌表、不同循环起始点的选择以及算法终止判据等问题做了分析、讨论，并做了一些改进，使得更容易朱出局部最优解，保证可以搜索整个可行域，从而得到全局最优解的可能性更。应用MTSA对IEEE6节点系统行了无功优化计算，与线性规划算法、Box算法进行了比较，结果表明MTSA与Box算法一类的随机搜索算法的优化结果相近，而较之浅性规划算法具有更强的全局寻优能力。     

基于Tabu搜索的配电网络重构算法

配电网络重构是一个非常复杂的、大规模的组合优化问题。该文提出了一种非常有效的、鲁棒性很好的算法来求解正常运行条件下配电网络的重构问题,以减少网络中的能量损失费用。该算法基于Tabu搜索方法(TS)。作为现代启发式方法家族中的重要一员,Tabu搜索方法是近几年来发展起来的用于求解组合最优问题的一种通用算法。文中详细阐述了用于配电网络重构问题时Tabu搜索方法中各成员的设计。为了证明该文方法的可行性和有效性,还研究了3个不同规模的IEEE测试网络的重构问题。结果表明,该文提出的方法是一种非常有效的方法。     

基于改进禁忌搜索的配电网重构

为解决配电网的重构问题,提出了一种改进的禁忌搜索(Tabu search)方法.该方法结合配电网络的闭环设计和开环运行的特点,将遗传算法中的优化编码技术引入到Tabu搜索算法中,并以有功网损最小为目标函数对配电网络进行优化.对3个典型IEEE测试系统进行了优化计算,将其结果与模拟退火算法和遗传算法的计算结果进行比较证实,改进的Tabu搜索算法比模拟退火算法和遗传算法具有更高的搜索效率.     

基于多策略差分进化算法的输电网规划

差分进化(DE)算法是一类基于种群的、具有全局优化性能的、通过实数编码的启发式算法。但差分算法搜索策略过于单一,局部搜索能力差,因此通过增加多策略变异和局部寻优策略来提升全局和局部搜索能力,同时降低搜索时间,使其适应于求解大规模输电网规划问题。采用基于线路投资费用、网损费用、正常运行时的过负荷费用及输电走廊费用的输电网规划模型,通过对Garver-6系统和18节点系统的计算,不仅验证了算法及模型应用于输电网规划的正确性和有效性,而且验证了算法具有很高的计算速度和收敛性,为DE算法的进一步改进应用打下基础。     

基于Tabu搜索的配电网络规划

详细探讨了现代启发式方法家族中的一个新兴成员——Tabu搜索在配电 网络规划中的应用。首先,在同时考虑配电系统扩展的固定费用和与电能损失相关的变化费 用的基础上对配电网络规划问题进行了描述,并建立了相应的数学模型。其次,详细探讨了 基于Tabu搜索的配电网络规划问题。最后,将文中提出的方法在一具有6个变电站、98条馈 线段的试验网络上进行了测试。结果表明,所提出的方法是有效、可行的。     

基于改进粒子群优化算法的配电网络重构

提出了一种求解配电网络重构的改进粒子群优化（PSO）算法。结合配电网络的特点改进了PSO算法粒子位置的更新规则，提高了迭代过程中有效解的产生概率；并结合禁忌（Tabu）搜索的记忆功能和藐视准则，克服了PSO算法的早熟问题。算，其结果与最优解吻合，证实了算法的有效性，并与较，表明了算法具有更好的搜索效率。最后对3个典型IEEE测试系统进行优化计Tabu搜索算法和遗传算法的计算结果相比     

基于向量序优化的含分布式电源的配电网规划

分布式发电的快速发展以及用户对电能质量的要求愈发严格,为分布式电源接入下的配电网规划带来了新挑战。提出了一种基于向量序优化的配电网分布式电源规划方法。首先构建考虑电压质量和投资成本的配电网分布式电源规划模型;然后引入序优化理论与帕累托博弈方法,在电压质量与投资费用的博弈过程中对规划方案进行排序分层;最终借助线性隶属度函数在帕累托前沿中求得折衷最优解,并以Matpower Case 30节点的配电网系统为算例进行仿真验证。结果表明,文中方法可以实现电压质量和投资成本的统筹协调,能够在提升规划方案经济性的同时保证系统的电压水平。     

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。     

计及时序特性的主动配电网无功电源规划

主动配电网集成了丰富的可控资源,而当前配电网的无功电源规划并没有考虑主动管理手段,导致无功电源优化配置难以反映全面的综合性效益。针对此状况,考虑分布式电源、变压器分接头、储能、负荷调整等主动管理手段,计及主动配电网的时序特性,建立两层规划模型,在规划中考虑运行特性对电容器进行了综合优化配置,规划层考虑电容器的投资维护费用,运行层计及配电网的年运行费用,并采用基于小生境的遗传算法对两层规划模型进行优化求解。算例结果表明:在电容器规划中考虑主动管理手段,有利于提高资源利用率、降低配电网的投资和运行费用;充分利用分布式电源和储能的无功调节能力有利于配电网的安全经济运行。     

微电网运行域分布式电源配网网架多目标规划研究

传统配电网网架规划目标单一,导致规划效果不理想且费用较高,提出引入微电网的分布式电源配网网架多目标规划方法。构建选址优化模型实现对配电网电源的规划,规划配电网内部自设设备故障、外部环境故障、设备过负荷以及反向潮流四项因素引起的故障。通过建立配电网最低年投资运行成本目标函数,构建配电网网架规划模型,实现微电网运行域分布式电源配网网架的多目标规划。实验结果表明,微电网运行域分布式电源配网网架多目标规划方法,可以提高配电网运行的可靠性和经济性,优化后的网架结构具有较高的实际工程参考意义。     

考虑延迟期权的增量配电网源网协调规划方法

考虑增量配电网中的负荷电价变化等不确定性因素,将延迟期权理论融入到增量配电网源网规划模型之中,提出一种考虑延迟期权的增量配电网源网协调规划方法。首先在期望负荷增长率的基础上构建增量配电网分布式电源的选址定容模型,并通过序优化算法得到分布式电源规划可行方案的帕累托前沿;然后在此基础上通过蒙特卡洛模拟,得出增量配电网负荷及电价的变化路径,在此基础上构建考虑延迟期权的分布式电源最优投资时间决策模型,最终得到增量配电网最优投资规划策略。基于IEEE30节点系统的仿真验证了本文方法的有效性和可行性。     

考虑分布式电源接入的区域配电网规划投资决策方法

分布式电源（distributed generation, DG）作为可再生能源的重要发电方式,在配电网中的应用越来越广泛。针对配电网投资结构与投资效益方面存在较大的不确定性问题,提出一种考虑分布式电源的区域配电网投资决策方法。首先,在分布式电源对配电网的影响分析的基础上,给出配电网投资效益的关联关系解析方法,并引入配电网建设改造措施、受影响运行参数、投资效益指标等中间变量,将投资与效益进行关联。然后,以配电网综合效益最优为目标,提出配电网规划投资决策方法,并给出主要流程和关键步骤。最后,以中国北方某省所属不同供电区域为例进行分析,验证所提方法的有效性。     

基于混合智能粒子群算法的广义电源主动配电网优化配置

研究广义电源接入主动配电网的优化配置问题。提出一种电压偏差指标。建立综合考虑投资经济效益、电压偏差及污染气体排放指标的多目标优化配置模型。提出一种混合智能粒子群算法,在优化过程中引入快速非支配排序策略、精英保留策略和拥挤距离计算策略以改善其全局搜索能力。对IEEE-33节点、PG&E-69节点配电系统进行计算,分析在不同负荷水平下各指标的变化情况,研究负荷变化时广义电源的最佳配置。研究表明,广义电源的接入与合理配置能够有效提高投资运行效益和系统电压稳定性,同时说明该方法能够保证配置方案的多样性和多目标优化过程的寻优性。     

放松管制环境下基于改进布谷鸟搜索算法的DGO与DNO效益均衡模型

近年来,分布式发电以其节能、环保等特点发展快速。然而在分布式发电接入配电网的过程中,会对配电网运营商（distribution network operators,DNO）的利益造成影响,从而阻碍两者的协调发展。为了兼顾配电网运营商与分布式发电商（distributed generation owners,DGO）的利益,研究了分布式发电投资及配电网建设规划的联合优化问题。在构建目标函数过程中引入利润分配系数从而达到双赢目的,同时需要满足配电网安全稳定运营及减排目标约束。对于模型中存在的不确定性因素使用两点估计法进行确定,使用改进的布谷鸟搜索算法求解所建模型。最后以IEEE33节点配电系统为例,通过不同情境之间的对比分析验证了所提出方法的有效性和可行性。     

面向可靠性提升的关联规则驱动下配电网投资规划优选模型与方法

随着清洁能源的接入、供需交互的加深,当前计及完备潮流方程与网络安全约束的投资规划优化模型在面对大量改造措施决策时,存在计算繁琐、收敛性差的问题。提出了一种基于改造措施与可靠性指标关联规则取代潮流与网络安全约束的配电网投资规划优选模型与方法,该模型中配电网可靠性指标与改造措施间的关联关系通过选择合适的机器学习算法实现。分析了可靠性与改造措施的关联规则,分别以可靠性提升最大和投资费用最少为目标建立基于关联规则驱动的配电网投资规划优选模型,考虑各类改造措施对配电网可靠性指标的提升效益,实现配电网投资规划方案优选。通过实例验证了所提投资规划优选优化模型和求解方法的快速性、可行性与有效性。     

配电网模糊优化规划(Ⅰ)——模型与方法

配电网规划的特点和难点是不确定性的处理，以往对配电网规划不确定性的研究大多是对某一步骤进行，文中应用模糊数学理论，形成了贯通的配电网模糊规划方法，可以考虑负荷，投资，电价等相关因素的不确定性，建立相应的模糊优化规划数学模型，结合配电网的特点，提出了配电网的模糊负荷预测方法，模糊潮流算法和模糊优化方法，采用L－R型模糊数进行负荷预测和潮流计算，提出了简便实用的边界法，即用负荷模糊预报值的左，右边界和中心值分别进行潮流计算，再综合计算结果，这在输电网的模糊潮流计算中是不可行的，但配电网的幅射状结构决定了这种模糊潮流算法的简单性，可以满足模糊规划的需要，算例表明，模糊规划方法可以得到鲁棒性强的规划方案。