基于混沌自适应人工鱼群算法的含家庭储能配电网快速重构方法

针对分布式电源接入配电网具有波动性和随机性的特点,提出一种基于混沌自适应人工鱼群算法的含分布式电源配电网快速化重构方法。在风电、光伏和家用储能的数学模型和节点划分基础上,以电网网损、开关次数以及失电负荷成本最小为目标函数,建立基于多目标优化的含分布式电源配电网的优化重构模型。利用混沌自适应人工鱼群算法对模型进行求解,通过对鱼群的混沌初始化和自适应动态调整步长参数,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。根据电化学储能系统出力特性划分配电网网架重构的典型工作场景,通过含分布式电源的IEEE 33节点测试系统仿真实例验证了该文方法的有效性。仿真结果表明,与单独考虑电网网损成本相比,由该文方法得到的配电网优化重构成本降低了50%以上,优化重构时间均小于0.9 s,实现了含分布式电源配电网的快速自愈。     

基于降低风电场损耗的风电场优化调度研究

提出基于降低风电场损耗损的风电场优化调度模型。以风电机组关键部件总机械损伤量和风电场内集电系统网损最小为目标,结合风电场功率预测数据和负荷调度要求,建立机组优化调度的数学模型;应用粒子群优化算法和萤火虫优化算法求解非线性规划,寻找全局最优解。以华北某风电场为例进行测试,结果表明在满足负荷的要求下,有效减少启停机次数,降低部件损伤值,延长机组寿命,提高风电场运行的安全性、经济性。     

分布式光伏电源对配电网网损的影响

当配电网中接入大量的受天气条件影响而出力具有随机性、波动性和间歇性的分布式光伏电源时,必然会对配电网网损产生影响。将分布式光伏电源集中接入配电网的末端,通过仿真研究了在不同的配电网的R/X、负荷水平、负荷功率因数下,分布式光伏电源的有功出力和功率因数对配电网网损产生的影响,并提出了利用网损变化率指标来量化对配电网网损的影响程度,全面总结了含分布式光伏电源的配电网网损的变化规律。     

考虑源-储特性的分布式电源并网阶段优化与评估方法

风光发电的随机性和波动性增大了分布式电源协调供电的难度。针对该问题引入储能电池平抑风光波动,采用阶段式优化与评估方法对含风电、光伏等分布式电源的配电网配置进行研究。第1阶段考虑负荷有功网损灵敏度的影响,确定风光电源的接入位置和容量;第2阶段首先以网损最小为目标确定储能电池的安装位置,然后综合考虑投资成本、电压稳定及弃风弃光率建立多目标函数,采用模拟退火-粒子群混合算法优化储能容量;第3阶段考虑风光出力的不确定性,采用概率潮流对储能平抑前后的电压和网损进行评估。最后,结合东北地区某实际配电系统进行仿真分析,验证该文方法的正确性和有效性。     

分散式风电多点接入协调优化控制策略

针对分散式风电机组并网导致的配电网网损增加、电压稳定性降低等问题,文章提出一种分散式风电并网多点协调双层控制策略。首先,分析了分散式风电多点接入特性,研究分散式风电多点接入后的网损、电压分布和功率因数的关系,并提出最小网损和电压偏差为目标的双层优化控制策略。最后,基于IEEE-33节点进行仿真计算,结果表明,所提多点协调控制策略能够有效降低配电网网损和提升母线电压水平,增加系统的稳定性。与超前功率因数相比,滞后的功率因数能够增大风能消纳能力,提高供电可靠性,减少电压偏移水平。     

微网对配电系统可靠性的影响评估

为了更好地应用分布式电源（DG）,微网受到越来越多的关注,因此有必要对微网接入后配电系统的可靠性进行评估。本文应用光伏发电、风电、微型燃气轮机和储能等分布式电源构建微网,建立可靠性分析模型,并提出适用于含微网配电系统的新型可靠性指标。利用最小路法,按照不同方案对某辐射型配电系统进行可靠性评估,在评估中考虑了重要负荷的因素。结果表明,微网的接入可提高配电系统的可靠性,微网的接入位置、容量等也会对可靠性产生较大的影响。当考虑了重要负荷时,微网的效益更加显著。     

基于改进布谷鸟算法含光伏电站的无功优化

针对光伏电站并网运行给配电网无功优化带来的问题,根据光伏发电的运行特性,构建了含光伏电站的配电网无功优化数学模型,并提出改进的布谷鸟算法求解无功优化模型的方法,对含光伏出力的IEEE 33节点配电系统进行无功优化。结果表明,所提出的改进算法能有效降低配电网的有功网损,各节点远离电压崩溃点。     

基于相似搜索与多开端重组的配电网两时间尺度无功协调控制

规模化的分布式电源接入配电网后造成了电压高间歇性波动,影响了无功补偿设备的调节效果。提出基于相似搜索与多开端重组的多目标无功优化算法,考虑了非平滑补偿设备的日投切次数限制,加入变化的次数成本约束,调节尺度为1 h;DG和SVG的实时平滑调节设备,调节尺度为5 min,进行超短期预测反馈调节,优化目标为电压偏差、网损和调控成本综合最优。求解算法采用改进的多目标粒子群算法,运用相似搜索技术,调用适用性最高的历史无功方案作为方案粒子加快算法的初期收敛速度;引用Pareto熵协调多目标间的适应度,同时依托Pareto解集存优能力,在算法收敛后期设计了多开端重组方法,进一步提高优化效果。经实际算例验证了该方法的有效性。     

基于改进混沌遗传算法的配网重构

针对现有配网重构算法存在收敛速度慢、局部寻优能力差、计算时间长、易早熟等问题,提出了一种基于改进混沌遗传算法的配网重构算法,即将支路交换算法和混沌遗传算法相结合,在满足电压和线路潮流约束的前提下,先由支路交换算法将配电网网络结构分环,大幅缩短染色体长度,再由混沌遗传算法重构分段开关和联络开关的状态,将种群中适应度较差的个体替换成混沌移民,增加种群中基因个体的随机性和遍历性,防止算法陷入局部最优,并通过算例进行了验证。结果表明,该算法不仅收敛速度快,且降低了网损。     

基于改进FPA算法的配电网光伏消纳能力评估

配电网中接入分布式光伏电源会带来诸多不利影响,研究配电网分布式光伏的消纳能力问题对维持配电网的安全运行至关重要。文章研究了分布式光伏电源接入对配电网电能质量、短路容量及网损的影响,以分布式光伏电源接入量最大、网损最小为目标函数,以电压偏差、电压波动及短路容量为约束条件,建立了分布式光伏消纳能力评估模型。根据所建模型特点,提出了一种改进的花授粉优化算法(Flower Pollination Algorithm,FPA),并对IEEE33节点系统及实际配电网进行求解。最后验证了所建模型的正确性及算法的有效性。