地区电网无功电压分布式控制策略

随着电力系统调度模式划分为调度中心与集控站两个层次后,原有的区域电网无功电压自动控制系统已不适应新的调度模式要求．针对新模式,提出了一种能够解决新模式下的电网无功电压分布式控制模式和控制策略．该控制策略采用分布式技术及混合优化技术,将传统的集中控制系统扩展为分布式二级控制．由凋度中心对全网的无功电压进行计算,提出对应的控制策略,由各个集控站根据调度中心发出的指令,执行相关的动作,实现全网无功电压的优化运行．     

含DG随机出力的配电网多目标无功优化

针对分布式电源(DG)出力具有间歇性和不确定性的问题,建立了基于两点估计法(2PEM)含DG随机出力的配电网概率潮流计算模型,并将基于Pareto最优前沿解集的多目标进化算法(MOEA)与两点估计概率计算模型相结合,建立了以网损、节点电压偏移量及优化成本为目标函数的多目标无功优化模型。将该优化模型应用于IEEE33标准节点测试系统中的仿真结果表明,该方法具有较好的适应性,能为决策者提供多样性选择,增加了决策的灵活性。     

基于遗传算法的无功优化在福建电网的实用化改进

分析了基于遗传算法的无功优化在实际系统应用中存在的问题,在传统遗传算法的基础上,对适应度函数和群体多样性的保持进行了改进,并将设备动作优先级和历史负荷经验数据引入遗传算法,根据福建电网的实际情况完成了遗传算法在无功优化中的实用化改进.实际应用表明,改进后的算法使得控制设备动作合理,动作次数少,能有效地提高电网的电压合格率并降低网损.     

基于电压控制区的主导节点电压校正方法

随着电力网络的不断扩大,监控节点电压越限的情况日益增多,传统的根据运行人员的经验来校正电压的方法已不能满足要求.为此,笔者利用图论的基本理论,借鉴国外电力系统电压三级控制模型的运行经验,提出了一种基于电压控制区的主导节点电压校正方法.首先利用各个电压控制区之间无功电压的弱耦合性,采用多阈值分解的分区算法,实现区域间的解耦,然后根据各个子网络的主导节点的电压进行区域内电压校正,从而将对整个网络的电压校正问题转化为各区域内部的电压校正问题,减少了无功调节设备的动作次数,提高了校正成功率,缩短了计算时间,并在实际系统中取得了良好的效果.     

基于实时系统数据的电网综合线损分析方法及其应用

为了解决传统线损计算缺少及时性和准确性的问题,提出利用调度自动化系统和管理信息系统的实时系统数据．在线分别生成基于潮流计算的理论线损值、基于状态估计的理论线损值和基于电能计量系统的统计线损值。对计算得到的三种线损数据进行对比分析,提出了综合分析法,并应用于泉州电网。结果表明,综合分析法在提高线损计算的及时性和降损措施的实效性的同时得到更接近于实际线损率的综合线损率。     

电力系统综合节能的AGC与AVC协调控制策略

为了解决电力系统在有功无功采取解耦控制方式下,自动发电控制系统（AGC）与自动电压控制系统（AVC）均按照各自的方式、目标以及约束进行优化,缺乏协调控制的问题,采用AGC与AVC协调控制策略将有功和无功同时分层协调优化。控制策略将系统分为综合优化控制模型和预测控制模型2个模型：综合优化控制模型协调使用了AGC与AVC控制的目标函数以及相应的约束,优化后给出综合经济性最优的参考设定值,在预测控制模型中对超前AGC机组的有功调节指令与AVC分区内的可控发电机的电压调节指令进行协调优化．基于改进的超前AGC控制策略以及配合超前AGC的AVC控制策略,采用交叉迭代法对控制策略进行修正．最后在IEEE14节点系统作了有效的验证,协调优化效果明显。     

利用混沌鱼群算法的配网无功优化

为了更有效快速地处理电力系统配网无功优化问题,建立了配电网无功优化的数学模型,以网损和电压偏差最小以及电压稳定最大化为目标函数,以无功平衡、电压合格等为约束条件。采用新型混合优化算法,综合考虑混沌优化算法和人工鱼群算法两种算法的特点,使算法能够更好地适应问题的求解。并且对IEEE14节点系统和IEEE33节点进行系统仿真计算,结果表明,该算法在计算速度和收敛能力方面都具有优势,且优化效果可满足实际需要。     

计及不确定性的配电网模糊优化重构

实际配电网的负荷变化具有不确定性,使得配电网重构难以用传统的模型来描述。为此,提出根据负荷变化的模糊特性,建立以供电质量最优和网络损耗最小为目标的模糊化多目标配电网重构模型。采用量子进化算法对模型进行求解,以提高配电网络的经济性和供电质量;计算过程中采用支路前推回代法得到通应度函数的模糊区间,并通过区间评价函数进行模糊区间的比较来衡量方案的优劣。采用含分布式电源的IEEE33节点测试系统进行仿真计算,证明该方法的有效性。     

基于遗传-模拟退火算法的配电网电容器优化配置

随着配电网规模的不断扩大,传统的依照经验配置电容器的方法日显其局限性,具体表现在电容器容量配置得不足或过剩,更严重的情况是部分电容器需要投入时由于局部电压的限制而不能投入.将遗传-模拟退火算法用于解决配电网电容器优化配置问题,建立了相应的数学模型,目标函数为配电网有功网损费用、电容器的购置及安装费用总和最小,该算法将电容器的安装位置及安装容量离散化,并在初始方案种群产生和群体进化策略两方面对该算法作了改进,对一个30节点配电网的电容器优化配置结果表明了遗传-模拟退火算法的合理性和可行性.     

基于场景法的配电网有功–无功协调优化

随着风电、光伏等可再生能源接入比例的升高,使得配电网运行和控制面临着巨大挑战。综合考虑风光储模型,并计及了风光荷的不确定性、风速与光照强度预测误差的相关性,结合多项式正态变换方法(three-order polynomial normal transform,TPNT)、拉丁超立方采样(Latin hypercube sampling,LHS)技术产生样本,并基于同步回代缩减法(synchronous back reduction,SBR)进行场景缩减,建立了基于场景法配电网有功–无功协调优化模型。利用二阶锥松弛(second order cone relaxation,SOCR)技术和大M等方法,将原始模型,即混合整数非线性非凸(mixed integer nonlinear programming,MINLP)模型,转换为混合整数二阶锥规划(mixed integer second-order cone programming,MISOCP)模型,可直接调用MOSEK求解器求解。在改进的IEEE 33配电系统上进行算例仿真,验证了所提方法的精确性、合理性。