基于改进粒子群算法的配电网无功优化

无功优化是保证系统可靠运行的重要措施,针对配电网无功优化的特点,提出一种基于局部电压稳定指标分区与改进粒子群算法相结合的配电网无功优化方法。首先计算系统负荷节点的局部电压稳定指标,根据电压稳定指标大小将负荷节点进行排序,选取排序在后的一部分负荷节点作为候选补偿点集合,结合电气距离将其分区;然后借助改进粒子群算法获得系统最佳补偿点位置与无功补偿量;最后在MATLAB中用IEEE33节点系统进行仿真验证,仿真结果表明,由局部电压稳定指标与电气距离相结合的方法可以缩小寻优范围,得到的候选补偿区合理有效,改进粒子群算法初始化粒子多样性更好,具有更快的收敛速度。     

双电源故障无缝自愈配电环网潮流优化控制方法

在分析双电源故障无缝自愈配电环网供电系统的基础上,考虑网络有功损耗与节点电压偏差,提出了一种基于统一潮流控制器(UPFC)的配电环网潮流综合优化控制方法。分析了配电环网潮流最优分布规律,得出了网络有功损耗、负荷节点电压偏移与UPFC产生的串联补偿电压之间的内在关系。分别构建了网络有功损耗隶属函数与节点电压偏移隶属函数,用以表征各自偏移最优目标的程度;根据关注程度确定二者的权值进而得到了综合优化目标函数,最后通过全局最优化方法实现对串联补偿电压求解。建模仿真结果表明,该环网潮流综合优化控制方法能够均衡两侧出力,有效控制所有节点电压偏差与网络损耗,为故障无缝自愈技术的实现奠定基础。     

晋东南电网无功调压分析

针对长治地区在用电大负荷时电网电压过低、东沟电压波动较大、芹池低压侧装有大量无功补偿设备而主网却无功不足等问题,通过对地区电网的用电情况调查,对地区电网在运行管理上暴露出的问题进行了探讨。     

基于HSA-PSO的配电网源-储协同优化控制方法

目前通常采用增加无功补偿装置的手段来解决高渗透率分布式电源接入时的配电网电压控制及网损优化问题,而兼顾分布式电源和储能系统调节作用的控制方法较少。考虑储能系统和分布式电源的协同配合,建立以配电网电压偏差最小、有功网损最小及分布式电源消纳量最大的配电网多目标优化控制模型。有效结合和声搜索算法和粒子群优化算法,提出具有自适应能力的和声搜索-粒子群算法（HSA-PSO）对所建立的模型进行求解。通过仿真算例验证了本文优化控制方法的有效性。     

考虑不确定性的含DG与EV配电网无功电压协调优化方法

利用双馈风电机组和光伏发电系统等能够提供无功功率的分布式电源作为一种电压调节手段与传统的电压调节方式结合,在计及电动汽车入网充电作为一种随机负荷的情况下,建立了考虑不确定性的含分布式电源与电动汽车的配电网无功电压协调优化模型。以节点电压期望值平均偏差最小为目标函数,同时加入有功网损期望值和节点电压期望值最大偏差值为罚函数,使用本文提出的一种改进果蝇优化算法对优化模型进行求解。最后利用IEEE 33节点系统进行仿真计算并与粒子群算法进行比较,证明了本文所提出的优化模型和算法的有效性。     

用于配电网多目标无功优化的改进粒子群优化算法

针对配电网多目标无功优化的应用需求以及优化算法存在的收敛性和多样性问题,基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法,提出一种应用于多目标无功优化的改进粒子群优化算法。该算法在全局外部档案更新过程中引入冗余集策略,避免迭代过程中陷入局部最优解。将算法应用于配电网无功优化中时,采用离散变量取整方法,加快算法的收敛速度。建立网损、电压偏差及无功补偿装置投资最小的配电网多目标无功优化模型,并以IEEE 33节点配电网络为算例进行仿真,结果表明改进后的算法兼顾了优化的收敛性和多样性,能够在不同的优化要求下得到有效的无功优化方案。     

基于BSSSO算法的无功补偿容量优化方法

无功补偿容量的目标是将有功功率损耗降至最低且兼顾电压平衡。首先,针对无功补偿容量优化实际,建立考虑有功功率损耗、电压偏差、电压稳定性的多目标无功补偿容量优化模型;然后,提出基于鸟群算法（bird swarm algorithm,BSA）与混合牧羊人优化算法（shuffled shepherd optimization algorithm,SSOA）的鸟群牧羊混合优化（bird swarm shuffled shepherd optimization, BSSSO）算法,以优化无功补偿容量;最后,通过仿真算例验证了所提方法,结果表明所提方法性能优越,可以兼顾各指标平衡。     

Optimal Power Flow Using a Hybrid Optimization Algorithm of Particle Swarm Optimization and Gravitational Search Algorithm

Abstract—This article presents a hybrid algorithm based on the particle swarm optimization and gravitational search algorithms for solving optimal power flow in power systems. The proposed optimization technique takes advantages of both particle swarm optimization and gravitational search algorithms by combining the ability for social thinking in particle swarm optimization with the local search capability of the gravitational search algorithm. Performance of this approach for the optimal power flow problem is studied and evaluated on standard IEEE 30-bus and IEEE 118-bus test systems with different objectives that reflect fuel cost minimization, voltage profile improvement, voltage stability enhancement, power loss reduction, and fuel cost minimization with consideration of the valve point effect of generation units. Simulation results show that the hybrid particle swarm optimization–gravitational search algorithm provides an effective and robust high-quality solution of the optimal power flow problem.     

基于粒子群算法的含光伏电站的配电网无功优化

对于含光伏电站的低压配电网,电压等级降低了,输电线路上的电压降不仅受无功功率的影响,有时有功功率引起的电压波动更加明显.由于有功和无功引起的电压变动分量是代数和的关系,因此无功补偿在一定程度上可以弥补有功功率变动造成的电压波动问题.以系统运行成本最优为目标函数,包括采用补偿措施后减小的配电网功率损耗费用和加装无功补偿装置的费用2个部分,建立含光伏电站配电网的无功补偿优化数学模型.该模型考虑了光伏电站并网逆变器的无功调节能力,采用改进的多组织粒子群算法对规划模型进行求解,通过算例分析验证了该模型与算法的可行性和有效性.     

基于电动汽车无功补偿的配电网电压调控策略

大规模电动汽车充电负荷将加重局部配电网节点电压偏离标称电压程度,且在时间和地点上具有随机性,传统无功补偿方式虽能解决上述问题但经济性较差。因此,提出了一种基于电动汽车无功补偿的电压调控策略,该策略通过有效调节充电机的运行功率因数,对节点进行无功补偿的同时改变充电有功功率,从而在保证节点电压安全稳定的同时又不降低配电网经济性。通过分析符合国内一二线城市特征的工作区域的出行行为特性和充电机变功率因数运行特性,计算了充电机运行功率因数的可调控范围,进而提出了以接入某节点的所有电动汽车充电机运行功率因数为优化变量,以减小节点电压与额定值差距、减小电压波动、电动汽车单位时间段内充入电量尽可能多为优化目标的节点电压调控模型,并采用免疫优化算法对该模型进行求解。最后以实际局部配电网为例,通过仿真验证了该策略的有效性。     

基于双重混合粒子群算法的配电网重构

为进一步优化配电网运行结构,将混合蛙跳思想引入粒子群算法,结合配电网结构简化、支路分组,提出一种基于双重混合粒子群算法的配电网重构策略。为提高粒子搜索效率、防止算法早熟,首先,等效简化配电网结构图,对支路分组,缩短编码维数;其次,将各粒子依据一定规则分组,采用基于混合蛙跳思想的二进制粒子群算法进行支路组搜索,且对粒子历史最优值进行多次分组,组内搜索采用二进制粒子群搜索算法。运用该方法分别对IEEE33节点配电系统和136节点配电系统进行仿真,并与遗传算法和粒子群遗传混合算法进行对比分析,结果表明该方法收敛速度快,可得到最优网络重构结果,有效降低网损。     

基于改进人工鱼群算法的连续潮流电压稳定性研究

随着电力系统发、输电侧和配电侧发生了巨大的变化,现有的发输电设施被最大程度地利用,从而导致电力系统的电压稳定问题变得更加突出。提出了基于改进人工鱼群算法的连续潮流(CPF),通过优化变压器分接头、PV节点电压和无功补偿装置,求解系统电网的最大电压稳定裕度及电压偏移质量最小的多目标问题,并在多目标函数中引入非统一模型解法———乘除法思想。利用IEEE 14、IEEE 30节点系统求解多目标优化,对结果进行比较分析,验证了算法的有效性。     

基于免疫PSO的新能源配电网无功多目标模糊优化

考虑分布式能源的间歇性和随机性对配电网电压的影响,用模糊数表征分布式电源出力不确定性和负荷功率的波动性,构建配电网多目标模糊无功优化模型,提出分布式电源和无功补偿装置输出无功功率的协同优化方法。以有功网损最小和电压偏差最小为目标函数,并将目标函数和约束条件模糊化,根据其隶属度函数形成模糊适应度函数,再将两目标通过最大满意度法转化为单目标,最后利用免疫粒子群算法进行求解,从而确定在负荷功率模糊波动下具有不同模糊出力水平的分布式电源和具有不同运行方式的无功补偿装置输出无功功率的最优值。以IEEE33配电网系统为算例,验证了所提出的模型和算法的可行性和有效性。     

基于模糊聚类和学习自动机的多目标无功优化

电力系统无功补偿需确定无功补偿的选点及具体的补偿容量.基于模糊聚类的方法寻找系统薄弱节点,得到候选节点信息,动态聚模糊类过程中采用了 U/U0指标、Γ指标和电压偏移指标.综合考虑发电成本和无功投入成本最小、电压偏移最小和有功网损最小化,建立了候选无功补偿节点的多目标优化模型,并采用学习自动机法获得优化问题的最优权衡解.采用模糊聚类法和学习自动机法对 IEEE 57节点测试系统进行算例分析,分析结果表明了所提方法的有效性     

低压无功功率补偿系统改造设计

以某公司钢管3PE防腐生产线低压集中无功功率补偿系统改造设计为例,介绍了对低压局域电网进行低压集中无功功率补偿改造的可行性和有效性,以及进行此类改造的工作步骤和技术细节。实践表明,通过对钢管3PE防腐生产线低压电网进行无功功率补偿,既可减少用电单位的电费支出,减少单位钢管防腐产品的生产成本,还能明显提高低压电网的供电质量,同时也提高了钢管防腐生产线的可靠性和稳定性。     

混合储能在配电网中的优化配置

单一蓄电池储能技术已应用于配电网中,作为备用容量和节省电能投资。鉴于单一蓄电池储能设备成本过高的问题,本文采用电池超级电容器混合储能(HESS)技术,建立以整个寿命周期内年均成本为最小的目标函数,以满足供电可靠性、调压、平抑大负荷功率冲击等为约束条件的容量优化配置模型。运用粒子群优化算法进行求解,与单一蓄电池储能作比较,验证了HESS混合储能在配电网中的经济性。     

风力发电系统中SVG的应用研究

随着更多风电场接入电网和风电场规模不断扩大,风电特性对电网的负面影响愈来愈显著,主要问题包括并网功率因数不合格、电压偏差、电压波动、闪变以及电网安全稳定,而动态无功补偿装置在维持风电场并网点电压平衡,维持电力系统暂态稳定,改善电能质量等方面起着重要的作用。结合具体工程实践介绍动态无功补偿装置SVG的基本原理、控制方法、优缺点,同时分析SVG在风电场升压站设计中的注意事项及应用SVG之后电网电能质量的改善情况。     

基于柔性多状态开关的有源配电网双层优化方法

大量间歇性分布式电源的接入,给配电网带来了新的挑战。柔性多状态开关(soft open point, SOP)是一种新型的电力电子装置,具有强大的功率调控和潮流优化能力。文中提出了一种基于SOP的有源配电网双层优化方法。首先考虑SOP运行控制的约束条件,建立了多端口SOP等效模型。然后以年综合费用最小为目标建立SOP上层规划模型,以多时段配电网电压偏差、网损最低为目标建立基于最优潮流的下层优化模型,并采用改进的遗传粒子群混合优化算法对双层优化模型进行求解。最后在IEEE 33节点算例上,对比分析了规划前后三端口SOP的优化能力。结果表明,SOP能有效解决配电网电压越限问题,同时降低系统损耗,并且合理的SOP规划对配电网运行优化效果更为显著。     

含多端柔性互联装置的交直流混合配电网协调控制方法

含柔性互联装置的交直流混合配电网协调控制方法是保证其高效可靠运行需要解决的关键技术之一。文中提出了一种新型的交直流混合配电网的协调控制方法。首先,根据互联装置交流侧运行状态将系统分为了9种不同的运行模式,并依照不同运行模式的控制需求提出了互联装置、储能单元以及光伏发电单元的控制策略。针对下垂控制的直流电压偏差问题,采用直流电压二层控制进行补偿。同时为了避免深度放电,提出了基于荷电状态带有缓冲区的减载算法,能够有效减小直流电压波动,而对于深度充电问题,提出了采用光伏发电单元同时切换至分层直流下垂控制实现直流电压恒定,实现按照容量比例进行均分。最后,通过仿真软件搭建了仿真模型,仿真结果验证了所提出方法的有效性和可行性。     

基于相似搜索与多开端重组的配电网两时间尺度无功协调控制

规模化的分布式电源接入配电网后造成了电压高间歇性波动,影响了无功补偿设备的调节效果。提出基于相似搜索与多开端重组的多目标无功优化算法,考虑了非平滑补偿设备的日投切次数限制,加入变化的次数成本约束,调节尺度为1 h;DG和SVG的实时平滑调节设备,调节尺度为5min,进行超短期预测反馈调节,优化目标为电压偏差、网损和调控成本综合最优。求解算法采用改进的多目标粒子群算法,运用相似搜索技术,调用适用性最高的历史无功方案作为方案粒子加快算法的初期收敛速度;引用Pareto熵协调多目标间的适应度,同时依托Pareto解集存优能力,在算法收敛后期设计了多开端重组方法,进一步提高优化效果。经实际算例验证了该方法的有效性。