计及电压不可行节点的配电网低电压治理方法

提出一种计及电压不可行节点的配电网低电压治理方法。首先给出了配电网电压不可行节点的基本概念,然后在配电网电压无功控制分区的基础上,构建了考虑电压不可行节点的广域无功控制的低电压治理模型。该模型包含无功补偿薄弱区的电压控制模型和无功补偿非薄弱区的无功优化两个子模型。对应的目标函数分别为电压不可行节点的电压越下限量最少和网损最低,约束条件则在传统的无功优化模型上更新电压不可行节点的电压幅值安全下限值。为了提高求解效率,采用一种并行协同进化算法求解所建模型。通过杭州某实际10 kV 55节点配电网进行仿真分析,验证了所提方法的有效性。     

计及电压不可行分区的配电网无功规划方法

为了高效解决中大型配电系统的无功规划,提出一种计及电压不可行分区的配电网无功规划方法。首先,在电压不可行节点概念基础上,定义电压不可行分区,进而构建配电网无功优化模型。该模型包含无功补偿选址与定容、降损与无功容量优化2个子模型。前者以消除电压异常节点为目标;后者则以降低有功损耗及补偿容量为目标,同时将电压质量作为约束条件纳入目标函数。考虑到无法准确掌握配电拓扑中各节点负荷,定义两种基于系统总负荷的负荷分配模型,研究不同负荷场景对节点电压分布影响。然后,采用改进的引力搜算算法求解无功优化模型。最后,通过对某实际34节点10 kV配电线路进行仿真分析,验证所提规划方法的有效性。     

含电压不可行节点的受端电网动态无功优化方法

提出一种含电压不可行节点的受端电网动态无功优化方法。首先对无功补偿节点进行了分类,并提出系统无功补偿节点的基本概念,然后以某时段是否出现电压约束不可行节点为依据,将全天所有时段划分为可行时段簇和不可行时段簇;并在此基础上,构建了含电压不可行节点的受端电网动态无功优化模型。该模型包含了不可行时段簇和可行时段簇的动态无功优化两个子模型,对前者,该文提出了一种基于同伦内点法和并行协同进化算法的两阶段求解算法;对后者,采取免疫遗传算法求解。最后通过实际25节点的110 kV高压配电网仿真分析,验证了所提方法的有效性。     

复合电压薄弱性指标及以其为导向的无功优化策略

提出了一种新的电力系统薄弱环节确定指标,并提出以系统薄弱环节分析为导向的多目标函数无功优化方法。首先,融合薄弱性指标电压和功率两方面的特点和优势,定义了新的薄弱环节复合裕度判定指标,综合描述负荷正常工作点与电压崩溃点的距离;以该指标为判定标准识别出系统的电压薄弱环节点集,由此点集构成无功优化的待补偿节点集。然后,建立多目标无功优化模型,采用改进自适应遗传算法,在算法选择环节采用确定式选择原则替换传统轮盘赌法,进而完成多目标无功优化模型求解。最后,以IEEE 30节点系统和新英格兰IEEE 39节点系统为仿真试验案例,通过优化后多项系统运行指标与传统方法计算结果的对比,验证了以新的薄弱环节判定指标为无功优化策略的有效性和优越性,同时也证明了改进后的自适应遗传算法在多目标无功优化计算中的高效性。     

双时间尺度下主动配电网多目标无功电压优化

考虑新能源出力的波动性和不同无功设备的调节速度,提出了双时间尺度(小时级和15 min级)协调的主动配电网多目标无功电压优化方法。在第一阶段(小时级)无功电压优化中,建立了最小化日前网损和传统无功调节设备动作次数的多目标优化模型,并采用三步优化方法求解该多目标混合整数非线性规划问题。在第二阶段(15 min级)无功电压优化中,考虑新能源出力波动可能危害系统实际安全运行,建立了新能源机组出力代表性场景下的、最小化系统主导节点电压偏差的优化模型,确保系统实时电压水平。通过IEEE 33算例分析,验证了提出的双时间尺度下主动配电网多目标无功电压优化模型和求解方法的有效性。     

信息不确定性对电网无功优化的影响

提出了一种分析不确定信息对电网无功优化影响的方法，文中运用双层优化原理，建立以网损最小化为上层优化目标、以满足电压约束条件为下层优化目标的电网无功优化模型，并得出双层无功优化最优解异于单层无功优化最优解的条件和判据。同时应用该优化方法对IEEE9节点和浙江某101节点地区电网进行了计算和分析，结果表明：该方法提供了一种计及不确定因素影响下求解电网无功优化问题的新模型，在考虑了负荷变动因素后，所得出的无功优化方案比未计及负荷变动时的方案冗余度大，能够适应在给定负荷区间情况下电压无功控制优化的需要。     

SFOA算法在电力系统多目标无功优化的应用

电力系统由于无功分布不合理引起的事故越来越多。以系统网损、电压平均偏离、电压安全稳定裕度3个指标建立无功优化模型,引入了动态罚函数体现状态变量约束在优化过程的影响,并用个人偏好约束下的权值分配方法根据用户的需求对各个指标分配权值,采用SFOA算法求得电力系统多目标无功优化在可行域内的最优解。从SFOA算法和PSO算法运用于IEEE 30和IEEE 57节点系统优化结果比较表明:所提出的算法是可行有效的。     

基于粒子群无功优化的网损降低技术研究

在传统无功优化模型上,建立了以网损最小和电压稳定裕度最大为目标函数的多目标优化模型,通过对目标函数加权建立妥协模型,使多目标函数问题转化为单目标函数问题,并采用粒子群算法求解无功优化问题,通过对IEEE30节点系统的算例分析,表明了采用多目标无功优化模型和粒子群算法能够在保证各节点电压不越限的情况下,有效地降低系统网损...     

无功电压优化对新能源消纳的影响

大规模风电和光伏接入电力系统将会加剧配电网节点的电压波动,而无功电压优化能有效改善系统的电压水平。该文首先对双馈风机的无功调节能力进行分析,建立了无功优化对配电网电压和新能源消纳的影响模型。考虑到风电和光伏等分布式电源存在一定的无功余量,具有一定无功调节能力,利用这些无功余量进行无功优化,将节点电压和额定电压偏差的方差作为目标,建立了无功电压的优化模型。在常规粒子群算法基础上,使用智能粒子数控制提高计算效率。最后,通过IEEE 33节点系统对模型进行了多场景仿真分析,结果表明所提出的无功电压优化模型可以起到改善系统电压质量,提高消纳能力的作用。在高渗透率场景下,系统可以利用风电光伏的无功余量对系统电压水平进行优化,在提高系统电压水平的同时保证新能源的消纳。新能源接入的位置不同,无功电压优化对其消纳的影响也不同。     

考虑柔性负荷无功调节能力的配网日前两阶段无功随机优化调度

针对高比例分布式光伏接入配网所引起的电压控制问题，利用柔性负荷的无功调节能力，并考虑光伏和负荷的不确定性，提出了配网日前两阶段无功随机优化调度方法。首先，在第1阶段根据光伏和负荷的预测值，优化反映电容器组动作和柔性负荷无功调度的离散决策变量。其次，在第2阶段考虑光伏和负荷的不确定性，优化光伏的无功出力和柔性负荷的无功调度量。在优化模型中，设置了电压偏差最小化和柔性负荷的无功调度次数最小化两种目标函数，采用ε约束法对多目标优化问题进行求解，并利用熵权优劣解距离(technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS)法选择最优折衷解。在修改的IEEE33节点系统进行仿真，结果表明所提方法能有效缓解由高比例分布式光伏并网所引起的电压越限问题。     

计及分区动态无功储备的无功电压控制模型与方法

当前电网无功电压自动控制算法未能很好地提高系统电压稳定性。以电压控制分区动态无功储备作为系统电压稳定性的量度,提出一种无功电压控制优化模型。通过计算各分区关键节点的电压-无功曲线得到无功源的有效无功储备,以故障下无功源出力的最大变化量作为各分区最小无功储备,将分区动态无功储备作为目标函数和约束条件加入优化模型中,以达到在保证电压稳定裕度的同时减少系统有功网损和实现电压控制的目的。IEEE 118节点系统的仿真结果和在某实际电网自动电压控制系统中的应用表明,所提出的模型与方法是有效的。     

考虑电压-无功调节的台区互联装置规划方法

伴随分布式能源广泛接入低压配网,对配电网运行灵活性和消纳能力要求不断提高。利用低压柔性互联装置将独立运行的低压配电台区分区互联,避免传统电压调节和无功补偿装置频繁动作。考虑柔性互联装置造价昂贵,协同传统电压-无功调节装置,提出了低压柔性互联装置的选址定容规划方法。首先,分析低压柔性互联装置拓扑结构和运行方式,建立其潮流模型。其次,建立低压柔性互联装置优化配置的双层规划模型,上层规划以年综合费用最少为目标,下层规划考虑电压-无功协调控制时间序列模型,以运行成本和电压偏差最小为目标,基于粒子群算法和混合整数二阶锥规划算法交替求解,得出配网系统最优柔性互联方案和最优运行方式。最后在IEEE 33节点算例上进行实例分析,验证该双层规划算法的有效性。     

考虑电压稳定性的含分布式电源配电网多目标无功优化

建立考虑电压稳定性的含分布式电源配电网多目标无功优化模型,该模型兼顾有功网损、电压偏移指标和电压稳定指标3个目标函数。提出一种自适应多目标差分进化算法获取模型的Pareto最优解集,并采用灰色关联决策法提取出最优折中无功优化方案。以IEEE 33节点和IEEE69节点配电系统为算例进行仿真分析,结果验证了所提无功优化方法的有效性。     

考虑时段优化的地区电网无功电压优化控制

为了实现地区电网无功优化控制,提出了一种改进的基于禁忌搜索算法的方法。将时间分段中的起始点和该分段中的控制变量一同构成解向量,从而避免了先进行时间分段的优化后进行无功优化的二次优化,达到了从整体上进行优化的效果。当邻域解普遍陷入不符合电压约束条件的不可行解区域时,将目标函数切换为以当前电压偏离额定电压最小为目标,当邻域解普遍回到可行解区域后,将目标函数重新切换回以全天内电能损耗最小为目标,从而确保搜索可以持续进行而避免因无可行解而导致优化终止。建议了一种扩展邻域搜索策略改善算法的全局寻优特性。采用IEEE 6节点、IEEE 14节点和IEEE 30节点系统作为算例进行测试,表明提出的方法可行且所采取的改进措施必要、有效。     

基于混沌粒子群算法的多目标无功优化研究

针对传统无功优化的不足,建立了以电网有功损耗最小、节点电压偏移最小、静态电压稳定性最好和无功成本最小的多目标无功优化模型.为了将这4个目标同时进行优化,提出了基于Pareto解的混沌粒子群算法多目标无功优化方法,求出该多目标优化问题的Pareto最优解集,供决策者根据实际情况进行科学决策选择.为证明提出方法的有效性,对IEEE30节点系统进行了多目标无功优化分析,结果表明本文提出的方法能够得到良好的无功优化结果.     

提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划

系统的无功备用容量越大,其电压稳定裕度越大,为此提出了提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划。在系统无功备用容量定义基础上,推导出各负荷节点无功补偿对于提高系统无功备用容量的灵敏度和降低有功损耗的灵敏度,并将综合灵敏度大的负荷节点作为候选无功补偿点;提出了多目标优化的自适应免疫算法,以其提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划优化求解,且在IEEE-30节点系统中分析补偿前后系统电压稳定裕度。将补偿后的相关指标与普通的免疫算法所得指标比较的结果表明,所提方法正确可行。     

多负荷水平下含风电接入的配电网无功优化

由于风电输出功率的随机性,风电机组的大量接入给配电网无功优化带来更多不确定性因素。为了提高配电网无功优化对风力发电并网的适应能力,建立了多负荷水平下基于场景分析的考虑风电接入的多目标无功优化模型。该模型综合考虑了节省电能损失费用和节点电压偏差2个指标,将2个指标进行模糊化,采用最大化模糊满意度指标法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,然后采用自适应遗传算法进行求解。并以IEEE 33节点测试系统为例,计算和分析了在不同场景时最大负荷、一般负荷和最小负荷3种负荷水平下,电容器投切、系统有功损耗、节点电压以及节省电能费用情况。计算结果表明,所提出的无功模糊优化方法,在不同负荷水平、不同场景下改善电压质量和降损节能效果显著,适合多负荷水平下含风电机组的配电网无功优化需要。     

基于粒子群算法并计及静态电压稳定性的电力系统无功规划

提出了基于改进粒子群优化算法的无功规划方法,该方法有效提高了初始粒子的质量,消除了传统粒了群优化算法的边界振荡现象,利用电压稳定裕度指标对系统负荷节点进行排序,选择其中电压稳定性较薄弱的节点作为无功补偿装置的安装点,将电压稳定裕度最大作为无功规划的目标函数之一,以改善系统的静态电压稳定性。该规划方法在IEEE30节点系统的应用结果表明其在降低网损的同时能够有效提高负荷节点的电压稳定裕度。     

基于多目标粒子群算法的高维多目标无功优化

提出一种高维多目标电力系统无功优化模型。相比于传统的电力系统无功优化模型,该模型能够在无功优化中同时兼顾系统的有功损耗、电压水平、静态电压稳定性以及供电能力。针对已有的求解多目标无功优化模型的算法应用于求解所提模型时存在的局限性,进一步引入一种基于帕雷托熵的高维多目标粒子群优化算法并加以改进,使得该算法能够有效求解高维多目标优化问题。最后,利用IEEE-39节点系统验证了所提模型和求解算法的正确性和有效性。仿真结果表明,在传统的多目标无功优化模型中引入系统供电能力,能够在不恶化其他目标函数优化效果的情况下,使系统的供电能力得到提高。     

考虑柔性可控资源的主动配电网动态无功优化方法研究

大规模分布式电源和储能等柔性资源的接入给配电网无功电压控制带来了新的挑战。提出了一种考虑柔性可控资源的主动配电网动态无功优化控制方法，以分时电价为基础，通过协调分布式新能源、储能系统以及无功补偿设备的综合出力，构建考虑柔性可控资源的无功优化模型。以系统有功功率损耗和系统电压偏差最小为目标函数，并通过改进粒子群算法进行模型的优化求解。最后，通过仿真算例验证了所提方法的合理性和有效性。所提方法能够在保证系统安全稳定运行的前提下充分挖掘柔性可控资源的潜力，提高系统运行的经济性。