基于改进BASDE算法的孤立微电网多目标容量优化配置仿真

具有随机性和间歇性特征的分布式电源会引起微电网系统功率波动，影响系统的经济性与可靠性，故文章针对孤立风/光/氢/储直流微电网提出一种容量优化配置方法。以单位电量成本最少、负荷缺电率最低为目标，构建容量优化配置模型；将引入群体与差分进化机制（differential evolution， DE）的天牛须探索算法（beetle antennae search algorithm， BAS）进行算法结构改进，提出了多目标天牛须探索算法（MOBASDE）。通过测试函数的定性与定量分析，验证了算法的有效性；在MATLAB中建立仿真模型，应用MOBASDE算法计算得到容量配置方案集，为电氢耦合微电网设计提供参考。     

面向提高微网中分布式电源配置的电力优化模型

针对微电网中分布式电源优化配置问题,文章从经济性、环保性和电能质量的角度,将电压偏差、线路损耗、经济成本和碳排放目标两两组合作为优化目标,以微电网系统的供电可靠性为约束条件,建立了微电网中分布式电源优化配置模型。在传统NSGAⅡ算法的基础上,提出了一种改进的NSGAⅡ算法用于求解含约束的多目标优化模型。通过仿真,验证了优化模型和改进算法是合理有效的。     

考虑主动配电系统动态路径优化的分布式电源优化配置

分布式电源(Distributed Generation,DG)出力具有时变性和系统负荷功率不确定性。文章建立了考虑主动配电系统(Active Distribution System,ADS)动态路径优化的DG双层优化配置模型,利用改进的最优模糊C均值聚类方法优化ADS动态路径,并采用两层嵌套的改进粒子群与模拟退火融合优化搜索算法求解双层优化配置模型。在IEEE 33节点主动配电系统验证了文章优化模型与算法的有效性。     

计及分布式电源无功出力的ISFLA算法配电网无功优化

摘要： 针对含分布式电源的配电网无功优化的特点,将分布式电源的无功调节能力和传统无功调压手段相结合,研究了考虑分布式电源无功调节能力的配电网无功优化模型和算法。针对分布式电源出力的随机性,采用场景概率的决策方法计算分布式电源的出力情况和对应无功功率极限,以网损最小和节点电压越限惩罚作为目标函数。提出了基于免疫蛙跳算法（ISFLA）的无功优化算法,该算法通过在混合蛙跳算法（SFLA）的算法框架中引入克隆选择算法（CSA）,在蛙群混合后选择较优解进行克隆、变异和选择,克服了SFLA局部搜索能力弱的特点。利用改进IEEE33节点系统作为算例仿真分析,结果验证了模型及算法的有效性。     

一种主动配电网分布式电源优化配置的新方法

针对分布式电源在主动配电网中的优化配置问题,给出了一种系统有功网损评价指标,建立了综合考虑分布式电源投资运行效益、系统有功损耗及电压偏差的多目标优化配置数学模型。并提出一种改进的快速非支配萤火虫优化算法用于分布式电源在主动配电网中的优化配置,即在计算过程中引入累积排序适应度赋值策略改善算法的全局搜索能力,并利用模糊隶属决策技术从最优pareto解集中选取最优方案。对IEEE 33节点配电网仿真计算表明,该方法能提供全面合理的多样性优化配置方案,有助于实际工程应用。     

基于差分进化入侵杂草算法的含分布式电源配电网重构

文章提出了差分进化入侵杂草算法(DEIWO),对含分布式电源配电网重构模型及分布式电源(DG)接入位置和容量进行综合优化。利用柯西分布对入侵杂草算法进行空间扩散,在计算初始可以产生更多的可行解;引入差分进化策略,优化竞争生存操作过程,解决了入侵杂草算法收敛速度慢且容易陷入局部最优的问题。IEEE 33节点算例结果表明,优化配置的配电网重构可以有效降低网络损耗和减小节点电压偏差,实现分布式能源的高效消纳,算例结果验证了算法的可行性。     

一种主动配电网分布式电源优化配置新方法

针对分布式电源在主动配电网中的优化配置问题,给出了一种系统有功网损评价指标,建立了综合考虑分布式电源投资运行效益、系统有功损耗及电压偏差的多目标优化配置数学模型。并提出一种改进的快速非支配萤火虫优化算法用于分布式电源在主动配电网中的优化配置,即在计算过程中引入累积排序适应度赋值策略改善算法的全局搜索能力,并利用模糊隶属决策技术从最优pareto解集中选取最优方案。对IEEE-33节点配电网仿真计算表明,该方法能提供全面合理的多样性优化配置方案,有助于实际工程应用。     

考虑需求侧响应的微电网经济优化调度

为了解决微电网的经济最优调度问题,建立了微电网系统的分布式电源模型,引入需求侧响应模型,以平衡峰谷负荷的巨大差异;利用改进的内部搜索方法建立微电网系统模型,进行优化调度,并将其计算结果与典型调度策略进行比较,验证了改进算法的优越性。     

基于改进PSO算法的微能源网优化配置研究

微能源网优化配置的求解算法存在易陷入局部搜索和收敛速度低两大缺陷,如何同时解决这两个缺陷是一直以来的研究难点。针对这一问题,提出了基于时变压缩因子和自适应变异的改进粒子群算法。针对经济优化配置,建立了包括多种分布式设备的微能源网架构模型和以年经济成本最低为目标,计及可靠性并含多种约束的优化配置模型。最后,结合具体算例,将改进粒子群算法运用于模型中,得到各分布式设备的配置方案和最优年经济成本,对比验证改进粒子群算法性能。实验结果表明：改进粒子群算法较好地提高了算法的收敛速度和全局收敛能力;微能源网优化配置模型实现了低经济性和高可靠性的有效结合。     

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。     

基于APDE算法的配电网分布式电源承载力评估

针对分布式电源接入配电网装机容量问题,提出一种基于自适应扰动差分进化算法（APDE）的配电网分布式电源最大承载能力评估方法。首先建立包含有载调压变压器及静止无功补偿器的配电网模型,并优化系统潮流与注入功率的关系表达式,通过考虑分布式电源及负荷的不确定性,建立基于机会约束规划下的源荷不确定性配电网分布式电源最大承载力评估模型;然后对差分进化算法进行改进,形成APDE算法以求解模型;最后基于IEEE-33节点配电系统对所建配电网模型进行分析,验证其满足电力系统分析需求,并进一步对所提配电网分布式电源承载力评估方法进行分析,通过与相关算法比较,证明了所建模型的可行性和改进方法的有效性。     

考虑用户电能质量需求的分布式电源配置规划

合理选择分布式电源的接入位置和容量,可为配电网提供更多的供电形式、减少电网投资,因此提出了考虑用户电能质量需求的分布式电源的配置规划方法。引入用户满意度指标来衡量敏感用户的电能质量需求,充分发挥分布式电源接入对电压暂降的抑制作用;在此基础上,构建综合考虑分布式电源经济性及用户满意度的配置规划模型;为提高算法求解的精度和速度,采用改进的布谷鸟算法求解模型;最后,构建算例验证了规划模型的有效性。研究成果可用于指导分布式电源的配置规划。     

基于萤火虫优化算法的主动配电网广义电源规划模型

为进一步降低配电网系统网损、提高系统运行电压水平,将广义电源的有功和无功功率作为控制变量,考虑分布式电源出力随机波动特性对配电网广义电源优化配置的影响,从而合理规划广义电源接入,构建同时考虑配电网运行安全性和经济性的多目标无功优化规划模型,利用萤火虫优化算法解决广义电源优化规划问题,并通过改进的IEEE-33节点系统验证了所提模型和算法的可行性和优越性。     

基于灰狼算法的分布式电源优化配置

分布式电源(DG)的优化配置是主动配电网(ADN)规划中的重要环节,ADN中DG的合理配置对ADN的稳定运行具有重要意义。从电能供给侧出发,建立了考虑DG的投资和主动管理费用、系统网损及电压偏移的多目标联合优化配置模型,并根据1-9标度法对各目标权重系数进行设定。针对传统灰狼算法(GWO)在全局寻优能力和收敛速率上的不足,提出了引入混沌序列的GWO算法,并在IEEE33节点系统中对所提模型进行求解。结果表明,改进方法能对DG进行有效的优化配置,其收敛速度和寻优能力亦优于传统算法。     

基于多目标的独立微电网电源容量优化设计

针对独立型水-光-柴-储微电网,综合考虑经济性、环境效益和供电可靠性,提出了微电网的电源容量多目标优化配置模型,即采用粒子群优化算法在一定的控制策略下对所提出的电源容量多目标优化配置模型进行求解,得到微网系统中储能装置和各分布式电源的容量。以我国西藏某地区为算例对微电网进行电源容量优化设计,通过对模型求解结果与柴油发电机单一供电计算结果及单目标容量优化结果的对比分析,验证了所提模型的合理性和优越性。     

基于启发式免疫遗传算法的配电网广义电源规划

在分布式电源接入配电网的规划中将广义电源的有功功率作为控制变量,考虑了广义电源无功功率对配电网分布式电源优化配置的影响,从而合理规划广义电源接入,降低系统的网络损耗,进一步提高系统运行的电压水平。针对传统优化算法在局部搜索能力和收敛性能等方面的缺陷,根据累加优化原理对系统种群进行初始优化以提高收敛速度,在疫苗接种时利用矢量矩浓度的概念进行抗体选择,依据抗体浓度和抗体适应性原则进行个体优选,提出了启发式免疫遗传算法。对IEEE-33节点系统的计算分析表明,该方法能够对广义电源在配电网中的选址和定容进行有效配置和优化,在寻优能力和收敛速度上优于传统算法。     

考虑随机特性的分布式电源多目标优化配置

针对分布式电源优化配置研究中存在的优化目标单一和忽略源荷侧随机特性问题,应用机会约束规划方法建立计及源荷侧随机特性的多目标优化配置模型,该模型以投资效益、电压指标和有功网损为优化目标,通过效仿细菌在觅食过程中的趋化思想,将种群多样性信息反馈机制引入粒子群算法寻优过程中,以动态调整粒子速度更新策略,结合多目标优化理论,提出一种改进的多目标粒子群算法求解优化配置模型。PGE-69系统仿真结果表明,分布式电源合理优化配置能有效提高投资效益和系统运行水平;系统薄弱节点的电压水平满足机会约束要求;分析不同负荷水平下的优化配置结果,可为后续负荷不断增长情况下的优化配置研究提供借鉴。     

基于LS-FID策略与差分进化算法相结合的含DG的配电网重构

为提高电力系统运行的经济性和可靠性,并考虑分布式电源的接入,建立了以系统网损和电压偏差最小为目标函数的配电网重构模型。考虑到传统算法效率低、不可行解量大的缺陷,提出环路搜索—快速孤岛检测(LS-FID)策略,并将该策略与差分进化算法结合求解网络重构方案。简化网络拓扑,减少了部分不可行解的产生;然后利用环路搜索方法分解搜索空间,针对迭代中出现的不可行解,利用快速孤岛检测方法进行检测以减少计算次数。最后对IEEE33、IEEE69和119节点系统进行仿真分析,并与多种智能算法进行比较,仿真结果表明所提方法在提高搜索速度、减少搜索空间和提高寻优成功率等方面有较大优势,验证了该方法的有效性和优越性。     

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。     

基于改进蝙蝠算法的微电网优化研究

为了协调微电网中各微电源的优化调度,文中研究了涵盖光伏、风电、储能、燃气轮机和燃料电池的分布式电源,在微电网并网与孤岛运行条件下,建立了以发电费用和污染物处罚费用最低的目标函数,并采用了具有Lévy飞行特征的蝙蝠算法求得一个调度周期内各个分布式电源的最优出力及总运行成本,最后将仿真结果与基本蝙蝠算法的结果相比较,从而验证了该文所研究的优化模型及改进后算法的可行性。