基于改进模糊C均值聚类时段划分的配电网动态重构

随着大量光伏和风电等间歇性电源接入配电网,传统的静态重构方案不再适用于动态变化下的网络。在此背景下,提出了一种基于改进模糊均值聚类的动态重构策略。首先依据分布式电源(distributedgenerator,DG)和负荷的时变性建立确定性等值负荷预测曲线,通过改进的模糊C均值聚类算法进行时段划分,并且利用损失函数确定最优时段划分方案。其次采用区间数描述DG和负荷预测的不确定性并建立以网损区间值最低为目标函数的动态重构模型,并引入仿射泰勒扩展的潮流计算法求解区间潮流方程。最后采用基于回路搜索的十进制粒子群算法对重构模型进行求解,实现不确定因素下的配电网动态重构。通过IEEE33节点系统仿真验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于区间理论含充换储一体站的主动配电网供电能力评估

针对含充换储一体站的主动配电网供电能力评估的问题,提出一种基于区间理论的含电动汽车充换储一体站的主动配电网供电能力评估方法。运用区间理论描述电动汽车到站时刻、充电时间和分布式电源出力的不确定性,并结合换电规则与梯次储能系统充放电策略建立一体站运行模型。以最大供电负荷和线路重载率为指标建立含充换储一体站的主动配电网供电能力评估模型,并结合网络重构方法和仿射运算来求解。算例验证了所提方法的有效性。     

计及电动汽车充电模式的主动配电网多目标优化重构

电动汽车的入网会影响到电网的经济性和安全性,而配电网重构是电网优化运行的有效措施。根据主动配电网(ADN)的特点,提出了含分布式电源(DG)和电动汽车充电的优化重构模型。通过有功网损灵敏度确定DG的安装位置和容量,构造出DG出力和EV充电的多时段概率模型。建立有功网损、电压偏移指标(VSI)和开关操作次数的多目标优化数学模型以确定系统的最佳重构方案,并在IEEE33节点标准配电系统中,采用引入小生境技术的改进多目标粒子群算法(IMPSO)进行计算,提高了算法的全局寻优能力。考虑了电动汽车无序充电和智能充电两种模式,对比不同场景下得出的结果,验证了该方法的实用性和有效性。     

基于信息熵时段划分的主动配电网动态重构

针对风力、光伏等分布式发电(DG)和电动汽车(EV)高渗透率下主动配电网的动态重构问题,提出一种基于信息熵时段划分的主动配电网动态重构方法。首先采用蒙特卡洛模拟法,结合日负荷曲线、风/光发电曲线、电动汽车充电曲线,形成电源?负荷等效日负荷曲线,提出基于信息熵时段划分的等效日负荷曲线分段方法;其次建立了以日损失费用最低为目标的动态重构模型,对主动配电网分时段重构;然后在杂草算法的基础上引入遗传算法的交叉和变异操作,提出基于十进制编码的改进杂草混合算法求解该模型。IEEE 33节点算例仿真结果表明,所提方法能够自动划分出符合曲线变化趋势的分段方案,动态重构后日损失费用明显降低。     

含DG的主动配电网供电路径优化的研究

含分布式电源(distributed generation,DG)的主动配电网供电路径优化可以提高配电网运行的经济性和可靠性,并达到平衡负荷的目的。不确定性的DG出力、负荷的描述及求解是研究的难点。文中引入区间数以描述DG出力和随机负荷的不确定性,建立了以区间数表示的网络损耗为目标的主动配网供电路径优化模型;在Ybus高斯迭代潮流方程的基础上结合区间分析建立了区间潮流计算模型,对区间的加减法引入仿射运算有效地克服了区间运算过于保守的问题;最后,结合邻域搜索以及克隆选择算法提出了求解上述模型的优化方法,以实现考虑多种不确定因素下配电网供电路径的优化。算例分析验证文中所提方法快速性和有效性。     

需求响应视角下的配电网不确定性重构模型

需求响应的实施改变了用户的用电习惯,同时分布式电源的出力和电动汽车的充电特性具有不确定性,这些因素对配电网重构提出了新的要求。为此,文中计及峰谷分时电价对用电负荷的影响,建立了综合考虑光伏发电系统、风力发电系统出力和电动汽车充电不确定性的配电网重构模型,采用量子进化算法,以运行费用最小为目标函数,对模型进行分时段求解。IEEE 33节点系统测试结果表明,所述方法能够有效计及分布式电源出力等不确定因素和需求响应因素对配电网重构的影响,较好地提高了配电网的运行经济性。     

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。     

考虑多类型分布式电源和负荷不确定性的主动配电网区间状态估计

分布式电源的间歇性发电并网、电动汽车的随机充电以及智能量测装置的量测误差等使得主动配电网状态估计结果需要考虑更多的不确定因素。在利用区间数对系统量测不确定性予以合理分析与定量描述的基础上,建立主动配电网三相区间状态估计模型。为能够精确求出系统状态估计结果,提出基于迭代运算的线性规划算法对所建立的主动配电网三相区间状态估计模型进行求解,并结合稀疏矩阵技术进一步提高算法的求解速度。对修改的IEEE 123节点算例进行测试分析,与现有非线性区间优化求解方法和蒙特卡洛抽样方法进行比较,结果表明所提方法在估计精度以及计算效率方面均具有一定的优势。以区间数形式对网络中不确定物理量进行刻画与建模后,采用状态估计程序得到的计算结果也会呈现出区间形式,由此可为调度人员提供更加直观的系统状态量上下界信息。     

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。     

基于改进分层前推回代法的含分布发电单元的配电网重构

在简化配电网拓扑的基础上,应用混合粒子群算法对含分布发电单元的配电网重构问题进行求解。采用10进制编码进行简化求解,提出了基于节点–分层关联矩阵进行智能网络拓扑识别及分层前推回代的潮流计算方法。该方法可适应动态计算配电网潮流的需要,为实时动态重构提供新的思路。在网络重构中引入分布式电源,大幅降低了网损,对节点电压有较好的支撑作用。IEEE 33节点算例验证了该方法的有效性和合理性。     

考虑分布式电源和电动汽车集群调度的配电网络重构

随着分布式电源和电动汽车等灵活性电力资源大量接入配电网,对系统安全可靠性提出了更高要求。提出一种考虑分布式电源和电动汽车集群调度的配电网络重构方法,以提高系统可靠性和经济性。在考虑电压偏差的基础上,以故障停电损失成本作为衡量电网可靠性的经济性指标,对网络拓扑结构进行重新构建。首先以线路的开关状态、电动汽车充、放电状态及功率为决策变量,建立以综合成本最小为目标的配电网络重构模型;然后针对配电网络重构模型,采用共生生物搜索算法进行模型求解;最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性。     

考虑电动汽车停泊特性的充电站-电网互动策略研究

研究充电站与电网之间的互动,对改善电动汽车的无序充电行为具有十分重要的意义。提出了一种考虑电动汽车停泊特性的充电站-电网互动策略。首先,基于历史数据,配电网运营商优化分时电价,以减少负荷波动。其次,考虑到电动汽车的停泊特性,充电站根据配电网运营商发布的充放电价格控制电动汽车的充放电功率。最后,配电网运营商通过动态重构策略改变配电网的潮流分布,以提高电压质量并降低线路损耗。基于IEEE-33节点配电网系统进行了仿真,仿真结果表明所提的互动策略可以提高充电站的利益,并能降低配电网的网损。     

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。     

电动汽车的主动管理及其对配网的影响建模

随着智能配电网的快速发展,大量分布式能源的接入使得配电网面临一些新的挑战。文章首先介绍了主动配电网的含义和结构,然后针对电动汽车作为主动负荷的特点,提出了以电动汽车整合实体为中心的分层控制结构。基于电动汽车及其主动管理对电网稳态运行的影响和效益分析,提出针对不同充电策略情况下评估电动汽车对低压和中压配电网影响的方法,建立相应的数学模型和算法流程,并进行了相关的仿真实验和结果分析,为将来配电网中电动汽车的主动管理与控制提供了理论基础。     

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。     

考虑电动汽车有序充电的配电网重构

考虑到电动汽车用户会响应峰谷分时电价的政策,做出改变电动汽车充电方案的决定,使电动汽车无序充电变成可规划、可预测的有序充电。在此基础上,用户对峰谷分时电价不同的响应度对配电网重构会产生怎样的影响是文中重点探讨的问题。文中的数学模型式以配电网重构费用损失最低为目标,提出一种混合的粒子群蚁群算法用于求解论文提出的问题。对IEEE33节点系统进行仿真,首先验证了提出方法在配电网重构求解有效性;其次验证了电动汽车有序转移到电价谷时段充电能够有效减少配电网重构费用损失,且用户响应度越高,配电网重构费用损失越少。     

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。     

考虑用户满意度的电动汽车分群调度策略

提出了一种电动汽车分群调度策略,分别以电动汽车的出行结束时刻、所需充电时长、出行起始时刻和最大充电时延为判别量对电动汽车进行分群,并对每个子群的电动汽车分别制定延时充放电策略,以平抑配电网有功功率的日内波动并吸纳正午时段富余的光伏功率。该模型可基于统计模型为实际系统中的每辆电动汽车进行合理的调度指导,并充分考虑了电动汽车用户的满意度。此外,由于配电网中含有光伏、电动汽车等不确定因素,该模型采用区间数来描述电动汽车充放电功率等不确定量,并采用区间潮流对配电网进行优化。最后,通过算例验证了所提模型的有效性和采用区间优化的必要性。