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1.
大停电后含分布式电源的电网分区及负荷恢复方案   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
刘仲  牟龙华  杨智豪 《继电器》2015,43(22):55-61
含有分布式电源(Distributed Generation, DG)的电网在发生大停电事故后,为提高系统恢复效率,一般将电网进行合理分区,并采用分区并行恢复的方案。首先运用灰色决策理论选取了各分区的黑启动电源,结合最短路径快速算法(Shortest Path Faster Algorithm, SPFA)搜索各黑启动电源到待恢复节点的最优恢复路径;然后据此建立了兼顾恢复时间性和安全性的最优分区多目标优化模型,并采用多目标粒子群优化算法(Multi-objective Particle Swarm Optimization, MOPSO)对模型进行了求解。基于所得的最优分区方案,以构建初步网架为目标,结合遗传算法对各分区内的负荷恢复问题进行了优化。IEEE 30节点算例验证了所提方案的有效性。  相似文献
2.
基于小生境多目标粒子群算法的输电网检修计划优化   总被引:2,自引:0,他引:2  
以检修成本和期望缺供电量最小为目标,建立输电网检修计划多目标优化模型,并提出一种基于小生境的改进多目标粒子群算法对其进行求解。通过得到一组Pareto最优解,全面统筹检修计划优化问题的经济性和可靠性目标。该算法采用小生境共享机制来更新粒子的位置,保持了解的多样性和分布的均匀性;引入混沌变异对部分非支配粒子进行小范围的扰动,提高了算法全局搜索能力,避免陷入局部最优。为使算法能够更好地应用于输电网检修计划优化问题,采用罚函数对约束条件进行处理,并根据模糊隶属度从Pareto最优解集中选取最优折衷解,为检修计划制定人员提供了科学的决策依据。通过IEEE RTS-79节点系统的仿真,验证了该算法在求解输电网检修优化问题时能有效避免早熟收敛,快速地收敛至Pareto最优解集。  相似文献
3.
基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容   总被引:2,自引:0,他引:2  
以系统节点电压波动、负荷波动以及储能系统总容量为目标建立了储能选址定容优化模型.求解过程中提出了一种改进多目标粒子群算法(improved multi-objective particle swarm optimizer,IMOPSO).该算法根据粒子与种群最优粒子的距离来指导惯性权重的取值,使得各粒子的惯性权重可以自适应调整,并在二者距离较小时引入交叉变异操作,避免陷入局部最优解,同时采用动态密集距离排序来更新非劣解集并指导种群全局最优解的选取,在保持解集规模的同时使解的分布更均匀.为避免决策者偏好对最终结果的影响,采用基于信息熵的序数偏好法从最优Pareto解集中选取储能的最优接入方案.以IEEE-33节点配电系统为例进行仿真验证,结果表明该方法在储能选址定容问题求解中具有很好的收敛性以及全局搜索能力.  相似文献
4.
提出了一种基于适应度空间距离评估选取最优解的多目标粒子群算法。该方法避免了目前多目标优化求解方法中权重选择的难题,保证了寻优方向的多向性,可以获得多目标优化问题的Pareto解集。将该算法应用于网损最小、静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化问题,算例表明在有效性和最优性等方面均有良好表现。  相似文献
5.
含风力发电的配电网自适应分时段无功优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对含风力发电的配电网中风电机组出力的间歇性和系统负荷的波动性,提出了自适应分段优化策略,通过分时段优化实现无功动态调节。该策略根据风机出力和负荷的波动程度确定各时段最佳持续时间。在此基础上,计及运行环境的变化和决策者需求,提出了一种新的含决策偏好因子的分段优化方法。以降低网络损耗和电压偏差为目标,建立了含风力发电的配电网多目标无功优化模型,并采用多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)求解。以改进的IEEE30节点系统为例进行仿真计算,仿真结果验证了所提方法和模型的有效性。  相似文献
6.
在考虑经济性网损的基础上,研究了电压稳定对无功的影响,建立了多目标无功优化的数学模型,采用模糊权重法将多目标无功优化转化为单目标无功优化进行求解。针对粒子群算法易早熟和后期收敛性差的缺点,提出免疫算法和禁忌搜索算法协同进行机制,并将该算法应用于IEEE-30节点系统上进行测试,证明了改进粒子群算法的有效性。  相似文献
7.
李璇  李玎 《广东电力》2009,22(12):12-15
提出了基于新型多目标粒子群算法的无功优化方法.将控制设备动作次数约束转化为目标函数,并对转化后的多目标优化问题设计了适应度函数,较好地解决了变量离散化与控制设备动作次数限制之间的配合问题.经算例验证,优化后有功网损下降了15.1%,且优化前的环流、变压器过载等问题得到了解决.  相似文献
8.
随着风电入网规模的日益增加,合理协调风电出力与传统电力能源已成为电力系统调度面临的一个新挑战。通过定义实时电力不足期望(real-time EDNS,REDNS)以衡量系统实时响应风险水平,在此基础上提出了实时响应风险水平约束,并将该约束纳入调度当中,与用确定性方法确定系统备用容量相比,采用REDNS水平约束可以使系统在调度周期内各个时段响应风险水平维持一致,自动调整系统备用容量。在风电优先上网的前提下,以降低系统运行的经济性指标和保证火电、水电机组平稳运行为目标,构建了风?火?水多目标协调优化调度模型。通过引进学习环节和构建独立的备用选择集改进多目标粒子群算法性能,提出了一种新的多目标粒子群算法(new multi-objective particle swarm optimization,NMPSO)。采用加入一个风电场的10机组测试系统进行了仿真,结果验证了上述方法和模型的正确性和有效性。  相似文献
9.
随着智能家电的广泛应用,实现用电行为优化已成为家庭智能用电的重要研究内容。从经济性和舒适性两个方面入手,提出一种智能用电环境下用电行为多目标优化模型。首先,分析了家庭用户的负载特性,并定义了可中断和可转移电器的运行约束。然后,考虑家电负载和用电习惯等各方面的约束条件,设计了家电关联最小化电费支出模型和用户用电舒适度模型,实现了多目标优化。最后,提出基于持续搜索多目标粒子群算法进行优化模型的求解。算例分析表明,多目标优化模型能有效降低用电费用并提高用电舒适性。  相似文献
10.
光伏等分布式电源接入配电网,影响故障电流的分布,导致传统配网故障区段定位方法不再适用,对此提出基于MOPSO的含分布式光伏电源配网故障区段定位方法。针对配网发生单相接地故障情形,基于故障暂态分量确定终端状态的编码。考虑在不同光照强度下光伏电源提供的故障电流特性,构建满足光伏电源动态投切的开关函数。针对使用单目标优化智能算法易造成不收敛,以及NSGA-II计算复杂度较高的问题,提出采用多目标粒子群算法(MOPSO)定位故障区段。该算法避免了对权值的选取,且计算复杂度低。算例分析表明所提方法能实现含光伏配电网发生单一和多重故障的区段定位,且对畸变信息具有一定的容错性。  相似文献
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