配电网电容器优化的研究

电容器优化配置和投切是配电网络优化的一项重要内容.回顾了电容器优化配置和投切的研究历史和发展现状,侧重对电容器优化投切的各种算法进行了详细评述,分析了各种算法的特点及存在的问题,以促进该研究领域的进一步发展.     

配电网电容器优化投切的改进模型及算法

配电网电容器优化投切的目的是在实时运行阶段有效降低电网的有功损耗,同时避免电容器过多投切造成损毁。文章研究了考虑投切次数限制的配电网电容器优化投切问题,针对现有静态模型的局限性和动态模型的复杂性,提出了目标函数中计及投切代价的优化模型,将全局动态优化问题解耦为分段静态优化问题,在有效控制电容器投切次数的基础上大大缩减了解空间的规模。针对此模型,采用改进粒子群优化算法进行求解。算例分析表明文中的模型和方法在实用性、可行性和计算速度等方面均有良好表现。     

配电网络电容器组优化控制方法的探讨

针对配电网络电容器组的配置特点，建立基于配网网损最小、满足电压-无功和单组电容器容量的优化投切数学模型，提出采用逐次线性规划算法对非线性混合整数规划优化控制模型进行求解，优化求解接近最优。     

基于DAOP算法的配电网电容器优化投切

配电网电容器补偿使负荷无功功率具有就地平衡的特点,符合离散上升优化算法(Discrete Ascent Optimal Programming,DAOP)的应用条件.提出了1种基于DAOP算法的电容器优化投切算法,该方法以划分的子树为优化单位,应用DAOP算法得到电容器投切组数的浮点值,并进行归整.算法继承了DAOP算法计算效率高、易考虑各种约束条件且不存在收敛问题的优点,以子树为单位分别归整,避免了统一归整计算量大且易陷入局部最优解的缺点.不同规模的配电网络分析计算结果验证了算法的准确性和实用性.     

配电网重构及电容器投切综合优化方法

提出了以网损最小为目标的配电网重构及电容器投切综合优化方法。采用有效减小生成树数量法进行网络重构,确定网损小于参考网络损耗的辐射状网络;利用改进电容器投切作用范围法进行电容器投切,避免了交替迭代算法只对网损最小生成树进行电容器投切的问题。电容器投切后,根据支路交换法的网损估算公式判别电容器有投切网络是否需要重构,提高了计算效率。IEEE 69节点算例验证了方法的有效性。     

考虑电网谐波影响的电容器投切研究

针对电网电容器的投切会影响谐波在电网中的传播,甚至会引起谐波的放大和谐振的问题,提出了在谐波影响下,计及电容器投切代价的电网电容器优化投切控制模型以及电容器临界补偿容量的算法。该模型能有效地控制设备动作次数,并避免电容器投切过程中的谐振现象。提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法,该算法能加快收敛速度,减少随机解的影响。用混合算法对一个18节点配电网实例进行仿真,结果表明该模型符合实际,提出的策略和方法具有较好的实时性和实用性。     

基于改进进化规划算法的配电网电容器实时投切策略

以超短期负荷预测及日发电计划为基础的配电网电容器实时投切操作,对无功优化算法有很高的要求。针对目前实时投切算法优化效果较差、效率低、难收敛的问题,提出以运行经验为约束的用于电容器优化投切的改进进化规划算法。利用大量实际运行经验来制约解的产生以及进化,缩小寻找空间,提高智能算法的搜索效率。使用超短期负荷预测取代原有的24 h日负荷曲线作为电容器实时优化投切的实时负荷数据,能更接近实际运行时的负荷,使降损、调压的效果愈加明显。利用上述改进的电容器实时投切算法对IEEE69节点系统进行优化计算,结果表明：提出的实时投切方案网损下降更多、效率更高,满足在线应用的要求。     

考虑电网谐波影响的电容器投切研究

针对电网电容器的投切会影响谐波在电网中的传播,甚至会引起谐波的放大和谐振的问题,提出了在谐波影响下,计及电容器投切代价的电网电容器优化投切控制模型以及电容器临界补偿容量的算法.该模型能有效地控制设备动作次数,并避免电容器投切过程中的谐振现象.提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法,该算法能加快收敛速度,减少随机解的影响,用混合算法对一个18节点配电网实例进行仿真,结果表明该模型符合实际,提出的策略和方法具有较好的实时性和实用性.     

基于最小生成树算法和改进遗传算法的配电网络综合优化

配电网络重构和电容器优化配置是进行配电网络优化的两大重要手段。两者都有降低网络有功损耗和提高供电电压质量的功能,但单个的网络重构和电容器投切都不能达到配电网络总体优化的效果。且两者一个是非线性组合优化问题,一个是非线性规划优化问题,用传统方法将两者结合进行配电网综合优化容易产生＂组合爆炸＂,计算效率低。文章采用最小生成树算法和改进遗传算法将网络重构和电容器投切相结合,同时优化网络结构和网络参数,实现配电网络的综合优化。     

多负荷水平下配电网电容器优化配置算法

提出了多负荷水平下的配电网电容器优化配置算法。首先,在大负荷水平下,根据节点补偿容量上限确定无功补偿初始解;然后,基于各初始解采用解析法求得中小负荷水平下使系统损耗最小的电容器投切容量,实现了各补偿点电容器在不同负荷水平下的有效配置;最后应用遗传算法对无功补偿可行解进行逐代优化,求得最优无功补偿方案。IEEE 33节点系统算例验证了该算法的有效性。     

基于交流支路电气剖分思想的配电网电容器优化投切方法

基于交流支路电气剖分思想,提出了一种配电网电容器的优化投切方法。对某一网络状态,电气剖分方法可以把配电网剖分成从变电站根节点到负荷节点的链式剖分子网络,将配电网的电容器优化投切问题转化成求剖分子网络的网损最小值问题。在满足电压约束的前提下,该快速求解方法直接采用物理寻优方式求得电容器的投切分量,使剖分子网络的功率损耗最小,并通过对各投切点的容量分量进行累加归整,得到了原系统各投切点的投切容量。IEEE 69节点系统的计算结果表明,该方法在保证得到优良解的前提下具有收敛快、效率高的特点,为解决大型配电网的电容器优化投切问题提供了新的思路和方法。     

配电网络电容器优化投切的作用范围法

从实时调度角度研究电容器优化投切问题.首先,根据配电网络电容器优化投切就是使无功就地补偿的思想及配电网辐射状运行的特点,提出节点最优条件并作为启发式规则,在不考虑电容器容量限值的条件下,获得电源及电容器的作用范围.然后根据提出的电容器补偿的两个基本规则,在电源及电容器作用范围的基础上,并计及电容器容量限值,计算电容器实际注入无功电流,最后得到电容器的投切组数.采用IEEE69节点系统标准算例验证了算法的准确性和实用性.     

基于适应性权重遗传算法的配电网多目标综合优化

针对配电网多目标综合优化问题的复杂性,以及网络重构、电容器投切的离散控制变量优化问题,基于遗传算法从全局角度来求解此优化问题,研究了网络重构、电容器投切的编码方案,以及两者的综合编码方案,并研究给出合理的选择、交叉、变异以及保留操作策略。针对线损、电压质量以及线路负载多目标的各个目标权重难以确定问题,进一步引入适应性权重遗传算法,随着遗传代数的进化,算法自适应地给出各个目标权重。仿真算例验证了所提算法用于配电网多目标综合优化的合理性。     

基于启发式策略的配电网电容器优化配置

首先建立了配电网电容器优化配置的数学模型,以补偿无功后带来的年经济效益最大为目标函数,考虑了配电网的负荷变化情况、电容器的成本以及容量的离散性,并将补偿电容器分为固定电容器和可投切电容器以适应不同负荷水平下的无功补偿需求并减小投资成本.然后,用VC++编写了基于启发式策略和遗传算法的配电网电容器优化配置程序,并对IEE...     

An efficient optimal capacitor allocation in DG embedded distribution networks with islanding operation capability of micro-grid using a new genetic based algorithm

Capacitor banks are commonly used in electric distribution networks as a kind of reactive power sources. These sources are located in distribution networks for power factor correction, loss reduction, and voltage profile improvement. For these purposes optimal capacitor placement is needed to determine capacitors types, sizes and locations. Distribution system with Distributed Generation (DG) can have micro-grid that it will operate in both grid-connected and islanded modes of operation. The aim of this paper is to provide a method for optimal capacitor (fixed and switchable) placement in such a distribution network. The effect of different operation modes of DGs on the network is also investigated. The proposed method can guarantee the benefits of capacitor installation at different load levels. It is based on genetic algorithm (GA) with new coding and operators. Switching table of the allocated capacitors can be found through the proposed structure of the chromosome. Some case studies developed to illustrate the efficiency of the proposed method.     

分布式电源的配电网重构和电容器优化投切

综合考虑最优潮流、配电网重构和电容器优化投切,建立了计及分布式电源的配电网经济运行模型。鉴于模型的复杂性,采用结合最优潮流和改进蚁群算法的混合优化方法进行求解。该方法将最优潮流嵌入改进蚁群算法中,利用最优潮流求解考虑网络安全约束的分布式电源优化调度问题,利用改进蚁群算法优化配电网结构和电容器档位。为了提高蚁群算法的优化效率,建立含有局部搜索蚂蚁的混合蚁群,平衡蚁群算法的全局和局部搜索能力。通过对16节点和33节点的测试系统仿真,表明提出的模型和算法正确有效。     

考虑三相不平衡的配电网无功优化运行策略研究

提出了配电网电压无功优化运行策略。以三相配电网潮流计算为基础．考虑了系统的日负荷变化曲线、配电系统实际的三相不平衡状态,以及电容器组和有载调压变压器分接头的实际操作次数约束,应用遗传算法获得一天内电容器组三相分相投切和有载调压变压器分接头位置的最优调度方式。对IEEE36节点算例系统和某城区实际配电网系统进行了验算．计算结果表明该方法可行、有效。     

Joint Optimization for Power Loss Reduction in Distribution Systems

In distribution systems, network reconfiguration and capacitor control, generally, are used to reduce real power losses and to improve voltage profiles. Since both capacitor control and network reconfiguration belong to the complicated combinatorial optimization problems, it is hard to combine them efficiently for better optimization results. In this paper, a joint optimization algorithm of combining network reconfiguration and capacitor control is proposed for loss reduction in distribution systems. To achieve high performance and high efficiency of the proposed algorithm, an improved adaptive genetic algorithm (IAGA) is developed to optimize capacitor switching, and a simplified branch exchange algorithm is developed to find the optimal network structure for each genetic instance at each iteration of capacitor optimization algorithm. The solution algorithm has been implemented into a software package and tested on a 119-bus distribution system with very promising results.     

Simultaneous placement of distributed generation and capacitors in distribution networks considering voltage stability index

With regard to widespread use of distributed generation in distribution network, its technical impacts in distribution network should be thoroughly analyzed. In this paper simultaneous placement of distributed generation (DG) and capacitor is considered in radial distribution network with different load levels. The objectives of the problem are reduction of active and reactive power loss, reduction of energy loss and improvement of voltage profile. Also effect of capacitor and DG on voltage stability improvement has been considered in the objective function. Memetic algorithm is used to find optimal solutions. This algorithm is combinatorial form of local search and genetic algorithm. The performance of the proposed method is assessed on a test distribution network.