基于不同时间尺度的交直流混合配电网分层优化控制策略

针对传统控制策略难以兼顾交直流混合配电网潮流优化和运行模式快速切换的问题,提出了一种基于不同时间尺度的分层控制策略。在较短时间尺度内,各并网变流器均根据上层调度指令工作于下垂控制模式,使系统稳定时工作于优化状态;当出现恶劣工作状况时,通过切换互联变流器和储能单元变流器的控制策略以维持配电网直流侧电压稳定。在较长时间尺度内,当系统正常运行时以系统电能损耗最小和系统电压偏差最小为优化目标;当直流线路断线时以故障点两侧节点电压偏差最小为优化目标,通过优化调度算法为下层提供调度指令。仿真结果表明:正常运行时该控制策略能实现系统运行优化、维持系统稳定且不过分依赖通信系统;在系统功率骤变、电路故障等恶劣工况时,能实现系统运行状态的平稳过渡。     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化研究

采用改进粒子群算法对配电网进行无功优化,以IEEE14节点电力系统为例,建立粒子群算法的数学模型,引入线性递减惯性权重对粒子群算法进行改进,使用MATLAB软件进行仿真运算。比较两种算法对节点系统无功优化后的网损大小和收敛速度,验证采用研究方法的有效性和可行性。     

含EV充换储一体站的交直流混合配电网优化运行

为了促进电动汽车产业的进一步发展,构建了计及充换储一体站（CSSIS）的交直流混合配电网多时间尺度优化调度模型。首先,基于快充用户行为和城市交通特征分别构建了充电站模型和换电站模型,再结合储能电站模型完成了CSSIS建模。然后,在计及CSSIS、微型燃气轮机和可再生新能源等接入的交直流混合配电网中,构建了优化调度模型。为降低预测精度误差的影响,采用了多时间尺度协调优化策略处理。该模型属于非线性非凸混合整数规划问题,采用线性化和二阶锥松弛方法将其转化为可用商业求解器处理的混合整数二阶锥凸优化模型。最后,以改进的IEEE 50节点系统为例进行了仿真分析,仿真结果验证了交直流混合配电网形式具有更强的适应性,以及CSSIS具有高效参与电网优化运行的能力。     

面向不间断供电的多端交直流混合配电网控制策略

交直流混合配电网能便捷高效地接入各种交直流设备,将是未来配电网的发展方向之一,其运行控制策略是保证系统稳定、可靠运行的基础。基于多端直流互联结构的交直流混合配电网,研究主从控制模式和下垂控制模式下的各换流站的控制策略,以及换流站交流侧故障和恢复并网过程中重要负荷的不间断供电方法。通过 Matlab/Simulink搭建多端交直流混合配电网测试模型,结合该文提出的协调控制策略进行仿真算例分析,验证了其可行性和有效性。     

含三端柔性环网装置的交直流混合配电网分层控制策略研究

与传统交流配电网相比,交直流混合配电网优化运行技术的研究在控制策略、优化调度等方面面临巨大挑战;作为电力电子器件的柔性环网装置可以灵活调控系统功率,优化系统运行,具有广泛的应用前景。针对上述研究,搭建了含三端柔性环网装置的交直流混合配电网网架结构,并详细分析了三端柔性环网装置的工作原理。立足于全局优化的角度,提出了一种分层控制策略:正常运行时,优化调度层以配电网有功损耗最小建立优化模型,通过潮流计算为下层控制器传输优化指令;故障情况下,本地层柔性环网装置根据故障状态的不同,快速切换控制方式,以保证电网稳定运行。Matlab/Simulink仿真结果验证了该控制策略的有效性,仿真结果表明:该分层控制策略结合了优化调度与本地控制的优点,在各种工况下均能有效优化系统运行,提高了配电网供电可靠性。     

基于换流器π型等效模型的交直流混合配电网潮流计算

交流配电网本身具有三相不平衡特性,并且可与直流配电网通过AC/DC换流器相连形成交直流配电网。该文针对AC/DC换流器提出一种新型的π型等效模型,并建立一组用于描述包含三相交流部分和直流部分的功率平衡方程。交流网络以及直流网络采用导纳矩阵形式描述,π型等效模型使得AC/DC换流器可以包含在节点导纳矩阵中,形成整个网络的节点导纳矩阵。结合换流器模型和网络方程,该文给出包含三相交流线路和直流线路的潮流计算方法,并采用案例进行验证。     

基于交替迭代法的混合交直流系统潮流解耦算法

交直流混合潮流计算是深入研究多端混合直流输电系统安全稳定特性的有力支撑,其实质是交直流混合系统的潮流计算方法。首先分别建立电网换相换流器（line commutated converter, LCC）、模块化多电平换流器(modular multilevel converter, MMC)直流侧和交流侧潮流计算模型,依据直流侧控制方式的不同将直流系统的节点进行分类,并应用牛顿-拉夫逊法对直流网络的潮流进行计算;同时,对交直流系统潮流计算中的交直流边界信息更新方法进行了说明;最后,利用PSS/E(power system simulator/engineering)与PSCAD(power systems computer aided design）进行了仿真对比,验证了所提出建模方法的正确性和提出的基于交替迭代的潮流解耦算法的正确性和有效性。     

基于GTMOPSO算法的交直流混合微网优化配置研究

针对包含氢储能系统的交直流混合微网经济性问题,以微网等年值成本和交直流母线间换流损耗最低为目标,综合考虑系统的电源约束条件、功率平衡约束条件等,在需求侧引入描述用户用电行为的分时电价弹性矩阵,采用基于博弈机制和混沌映射的改进多目标粒子群优化算法(GTMOPSO)对微电网进行最优容量求解.为验证所提策略的有效性,结合某地区的风、光及交直流负荷数据求解本文所设场景下的配置容量和目标函数值.分析结果表明,所提配置方案和优化算法更具有优越性.     

基于灵敏度分析的交直流配电网无功补偿策略

通过无功补偿可以优化交直流混联配电网的电压分布,减少网络损耗,增大电网安全裕度,提高供电可靠性.在此背景下,为实现交直流混联配电网无功功率的定向补偿,直观地刻画系统的电压薄弱点,提出基于灵敏度分析的交直流混联配电网无功补偿方法.首先基于交替迭代法进行交直流混联配电网潮流计算,以获取潮流收敛后的雅克比矩阵,据此计算节点电压变化关于无功注入的灵敏度,选择灵敏度最大点作为无功补偿接入点;然后以系统低功率因数为目标,确定接入点的无功补偿容量;最后对某11节点系统进行算例分析,计算结果与和声算法相比,该方法计算耗时更短,补偿效果更优.分析结果表明该方法能以最小的补偿容量最大程度地提升系统电压水平,有效降低系统网损.     

基于改进粒子群算法的配电网检修计划优化方法

为提高配电网检修计划的合理性与经济性,提出一种基于改进粒子群算法配电网检修计划优化方法.首先,以检修成本、供电损失和故障损失最小为目标,以实际检修过程中存在的检修资源限制、检修先后顺序、安全稳定运行等问题为约束条件,建立符合实际配网检修过程的检修计划优化模型;其次,为减小求解问题的复杂度,提出对不同类型的约束采取相应的预处理方法;最后,通过将自然选择思想融入到种群粒子的迭代更新中,提高种群粒子的整体质量,克服标准粒子群算法存在的早熟收敛、易于陷入局部最优解的问题.将改进的粒子群算法应用于具体算例的求解,结果表明提出的模型和算法具有很好的可行性与合理性.     

基于改进粒子群算法的配电网电压无功优化控制

建立了配电网电压无功综合优化数学模型,以便提高配电网运行的电压质量,降低网络损耗。运用改进粒子群算法(MPSO)求解该模型。算法中采用的随机变异机制,提高了粒子的多样性,从而改善了电压无功控制效果。数值对比试验表明,本文方法是合理的和可行的,具有一定的实用意义。     

基于二进制局部PSO算法的配电网故障恢复研究

针对配电网自身的特点,确定了故障恢复模型所采用的目标函数及其约束条件;在粒子群优化算法的基础上,提出了二进制局部PSO算法,并对该算法易早熟收敛和收敛速度慢的缺点进行了优化.通过算例的验证表明,该改进算法能够正确、有效地解决配电网故障恢复问题.     

基于粒子群遗传混合算法的配电网无功规划

提出了一种基于粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)相混合的配电网无功规划算法。该算法利用遗传算法收敛效果好和粒子群算法收敛速度快的特点,计算结果表明:该算法是收敛的、有效的。     

利用混合储能系统改善配电网电能质量的研究

探讨了蓄电池/超级电容器混合储能系统的建模与控制问题.将储能系统接入配电网中,通过逆变器控制单元双向调节储能系统的有功和无功功率,达到改善接入配电网公共连接点处电能质量的目的.在逆变器控制单元中,采用将电压闭环控制和功率补偿控制相结合的方法.该控制方法可充分发挥蓄电池/超级电容器各自的特点,减小电压波动和负荷波动的影响.采用Matlab Simulink进行仿真,表明混合储能系统可有效地改善配电网的电能质量.     

基于改进简化粒子群算法的含DG的配电网无功优化

分布式电源(Distributed Generation,DG)并网能够有效支撑电网,增加电网运行的灵活性,对含DG的配电网进行无功优化能够有效提高电能质量,降低网损,保证配电网安全、稳定、经济运行。为此,建立了以有功网损最小为目标函数的数学模型,同时,为保证节点电压和DG无功出力在各自允许范围内,分别建立了节点电压越限罚函数和DG无功出力越限罚函数。针对基本粒子群算法易早熟、收敛精度差、迭代后期收敛速度慢等问题,给出了一种惯性权重和学习因子动态变化的简化粒子群算法。该算法舍去粒子速度项,使惯性权重随迭代次数呈指数函数变化,学习因子随迭代次数呈正弦函数变化。以含DG的IEEE33节点配电系统为例进行无功优化分析,结果表明:DG能增强电网运行的稳定性,所提算法具有较好的优化性能。     

一种改进的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,把Hooke-Jeeves模式搜索方法作为粒子群优化算法的一个局部搜索算子,嵌入到粒子群算法中,Hooke-Jeeves的强局部搜索能力提高了粒子群优化算法的局部收敛速度和精度,从而提出了一种混合粒子群优化算法。通过基准函数和实例测试进行了验证,结果表明,提出的混合算法的收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。     

基于神经网络的配电网合环潮流分析

配电网络中普遍存在着合环操作,在合环操作前需要进行配网潮流分析。由于配网结构参数及电气测量的误差和不完整,在电力系统实际运行中经常遇到潮流解的不收敛。本文通过对BP神经网络输入充分数量的典型样本求解合环潮流,探索了神经网络在电力系统应用中存在的问题和可能的解决方法。算例表明了神经网络在电力系统中有着广泛的应用前景。     

计及多因素的配电网电容器优化配置研究

对配电网电容器优化配置进行研究,计及多因素建立了以系统的有功网损费用、电容器投资费用、电容器维护费用和预期中断费用之和为最小的目标函数,采用改进粒子群算法对该问题进行求解.在改进算法中采用自适应惯性权重,并对粒子群速度进行了变异操作,提高了粒子群算法的全局寻优能力.仿真结果表明,该方法使补偿后支出总费用较补偿前降低22.50%;并使得电压质量得到明显改善,各节点的故障率明显减小,其平均故障率可降低13.44%,系统的整体可靠性能得到改善.     

改进粒子群算法的配电网多目标无功优化

针对可再生能源接入配电网引起电网潮流方向发生变化,影响配电网电能质量的问题,以降低系统有功网损和减少电压平均波动为目标函数,建立含电压越限罚函数的电力系统无功优化数学模型。通过引入自适应惯性权重和动态调节参数进行寻优,提出一种基于改进粒子群算法的可再生能源的配电网无功优化策略。最后利用IEEE-33节点系统进行仿真验证,结果表明本文提出的改进的粒子群算法能够有效地降低网损,减少电压波动。     

基于改进粒子群算法的配电网网架优化研究

配电网网架优化是一个多目标综合优化问题,粒子群算法因其易实现、收敛速度快等特点逐渐成为电力系统优化领域研究热点之一. 针对粒子群算法易陷于局部最优问题,提出一种基于聚类策略的改进粒子群算法,动态地将粒子聚类为三种级别的粒子并对应采用不同的学习模型更新速度,增强了粒子群体多样性和全局搜索能力. 通过算例仿真验证了算法在配电网网架优化问题上的可行性.