结合数据驱动与物理模型的主动配电网双时间尺度电压协调优化控制

高比例电动汽车、分布式风电、光伏接入配电网,导致电压频繁地剧烈波动。传统调压设备与逆变器动作速度差异巨大,如何协调是难点问题。该文结合数据驱动与物理建模方法,提出一种配电网双时间尺度电压协调优化控制策略。针对短时间尺度（min级）电压波动,以静止无功补偿器、分布式电源无功功率为决策变量,以电压二次方偏差最小为目标函数,针对平衡与不平衡配电网,基于支路潮流方程,计及物理约束构建了二次规划模型。针对长时间尺度（h级）电压波动,以电压调节器匝比、可投切电容电抗器挡位、储能系统充放电功率为动作,当前时段配电网节点功率为状态,节点电压二次方偏差为代价,构建了马尔可夫决策过程。为克服连续-离散动作空间维数灾,提出了一种基于松弛-预报-校正的深度确定性策略梯度强化学习求解算法。最后,采用IEEE 33节点平衡与123节点不平衡配电网验证了所提出方法的有效性。     

含光伏接入的中压配电网集中调控优化策略

随着并网光伏数量和容量的增加,中压配电网电压波动及网损过大等问题日益突出。为此计及中压配电网的通信条件与计算能力等特点,提出了一种面向中压配电网的分布式光伏集中调控优化策略,抑制中压配电网电压波动及网损过大。分析光伏并网对配电网电压及网损影响,构建了以中压配电网潮流平衡方程、节点电压、支路电流及系统运行为约束,以网损最小、电压波动最小和分布式电源消纳最大为目标的多目标优化控制模型;采用商用CPLEX对模型进行求解;最后结合算例仿真对模型进行了有效性验证。结果表明,所提优化控制模型可有效降低配电网电压波动,合理分配分布式电源出力,降低网络损耗,同时保证光伏利用率处于相对合理区间。     

面向中低压一体化的配网无功优化方法

针对当前中低压配电网一体化的发展趋势以及分布式电源的大量接入问题,为提高中低压配电网的运行效率和分布式电源的利用率,建立了一种基于中压主干线-支路-配电变压器-低压线路-用户关系的中低压一体化的无功优化模型。考虑了配电网三相不平衡的特点,以系统网损与电压偏移为优化目标,以传统无功设备和分布式电源的协调控制为手段,通过遗传算法进行求解,以实现中低压一体化配电网无功优化控制。对修改的IEEE37节点配电网系统进行仿真,结果表明所提方法是有效的。     

基于改进粒子群算法的主动配电网有功无功协调优化研究

随着间歇性分布式电源接入配电网的比例日益增高,配电网局部电压越限、网损增加的情况时有发生,降低了配电网对分布式能源的利用率,制约了配电网的经济运行水平.提出将有功调节措施(储能)考虑到无功动态优化模型中,旨在制定合理的储能充放电策略以平滑风光出力波动,减少无功补偿装置的动作次数,并在此基础之上,以节点电压偏移和网损为最...     

分布式配电网的无功优化调度策略

针对包含分布式发电(DG)的配电网无功优化调度存在的网损率高和节点电压不够稳定问题,提出一种新的动态无功配电网优化调度策略.该策略首先利用小波变换对配电网有效负荷功率预测曲线进行分段和汇总,再获得电容器组在一天中的动作序列,最后在确定电容器组的补偿容量后制定 DG的日前调度.对修改后的IEEE３３节点系统进行仿真分析,结果表明该策略能有效提高配电网的电压稳定性并降低网损率。     

新能源配电网多运行指标协同的灵敏性分析方法

配电网电压和网损指标协同控制一直受到高度重视。在新能源环境下,配电网电压和网损指标协同控制的难度更大并更具挑战性。根据配电网中各个物理量之间的变化关系与交互作用特性,将物理量分为独立参数变量、状态变量和控制变量3种类型,建立配电网在新能源环境下电压和网损运行指标,构建针对分布式电源和传统无功补偿装置的配电网潮流分布、节点电压和网损的灵敏度矩阵。以局部电压稳定指标作为分布式电源接入电网后电压和无功分布的技术指标,以分布式电源的投资和运行维护成本作为经济指标,分析分布式电源大规模接入电网后对电压和网损造成的影响。以IEEE 30系统为实例,通过仿真计算对所建的模型和算法进行了验证。     

基于量子混合蛙跳算法的含分布式电源配电网无功优化

将分布式电源(DG)的无功调节能力与传统的电压调节手段相结合,研究了含DG的配电网无功优化问题。建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的配电网模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用量子混合蛙跳算法求解含DG的配电网无功优化问题。最后,通过IEEE 33节点系统进行仿真计算,表明在配电网接入DG的基础上进行无功优化能较大程度地改善系统电压水平和降低系统网损,并且证明了所提算法的快速性和有效性。     

计及无功优化的分布式电源选址与定容

为提高电网的电压水平和降低线路损耗,在分布式电源选址与定容的基础上,加入了无功优化。根据分布式电源出力情况,将计及无功优化的分布式电源选址与定容问题分解成分布式电源并网和切除两种模式,即DG满出力时配电网网损、电压偏移及静态电压稳定裕度综合目标最优和DG零出力时电压合格为约束条件下的配电网网损最小,通过加权法将多目标转换成单目标。运用免疫算法对含分布式电源的33节点的配电系统进行算例分析,证明了计及无功优化的分布式电源选址定容的优越性。通过无功优化和分布式电源选址定容的优化分析,得出了当同时考虑两者时,优化效果最佳。     

考虑负荷与分布式电源随机性的配电网无功优化*

考虑负荷与分布式电源(DG)的随机性,在满足配电网运行约束条件以及补偿器动作次数约束条件下,提出配电网日整体收益最大,综合考虑分布式电源投资和维护费用以及补偿器投入费用的无功优化模型。用网损降损率变化率作为补偿器动作的"动作阀",同时针对遗传算法(GA)在寻优过程中寻优速度慢的缺点,用精英保留策略遗传算法(ESGA)求解含DG配电网无功优化问题。IEEE33节点配电系统算例仿真结果表明所提方法能有效解降低网络损耗,实现配电网动态无功优化。     

含分布式光伏发电的配电网电压越界调节策略

针对含高渗透分布式光伏发电的配电网电压越限问题,可充分利用并网光伏逆变器的无功调压能力。提出2种接入中低压配电网的分布式光伏发电的输出电压调节策略,第1种策略基于各光伏发电接入节点的电压-功率灵敏度,根据电压越界程度选择灵敏度大的光伏发电节点,调整其无功输出,当仍不能满足电压要求时,部分场景可以继续调整其有功输出;第2种策略以有功网损最小为目标,对配电网中各分布式光伏发电的无功和有功出力进行优化,在保证电压越界得到有效调节的同时,实现配电网经济运行。通过IEEE 33节点系统进行两种场景的模拟,验证分析了2种策略的有效性。     

计及分布式电源功率不确定性的配电网多目标无功优化

建立以有功网损和节点电压偏差最小为目标的有源配电网无功优化模型,计及分布式电源和负荷功率的不确定性,采用两点估计法(two-point estimate method,TPEM)计算有源配电网随机潮流,并求解优化模型中的目标函数。正态分布交叉(normal distribution crossover,NDX)算子引入到带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA2)中,扩大了算法搜索范围、加强了算法全局搜索能力,对有源配电网多目标无功优化模型进行求解。通过IEEE 33节点系统中的算例验证了所提出有源配电网多目标无功优化方法的正确性和有效性。     

光伏高渗透率下分布式储能群间协同的电压控制策略

针对分布式光伏高渗透率接入配电网后引起的节点电压越限问题,提出一种基于集群划分的储能调压控制策略。该策略包含配电网集群划分和分布式储能调压控制策略两部分。首先,通过改进的模块度指标对配电网进行集群划分;然后,在计及储能功率与荷电状态（SOC）的前提下,构建储能优化调压数学模型,根据越限电压的节点所在集群所需总功率对集群内储能进行分配,确定分布式储能运行收益最大时的储能时序动作功率;最后,分析不同方案下电压的波动性、配电网网损和储能运行经济性。通过两种方案对比表明,所提策略对应的方案不仅有效控制了节点电压、减少了网损,而且取得了良好的经济性。     

计及分布式电源输出特性的有源配电网重构方法

针对含分布式电源的配电网重构算法将分布式电源等效为恒功率因数输出模型,未考虑节点电压变化对分布式电源无功出力影响的问题,提出一种考虑分布式电源不同输出特性的配网重构方法。首先对分布式电源进行分类并建立等效模型,该模型充分考虑了节点电压对分布式电源无功出力的影响,能够根据节点电压确定不同属性的分布式电源无功出力。再使用自适应烟花算法对配网重构进行寻优求解,对重构后的系统网损和节点电压进行对比分析。含分布式电源的IEEE 33节点典型测试系统的仿真结果对比验证了所提模型的有效性和真实性。     

考虑功率四象限输出的配电网储能优化配置策略

高渗透率分布式电源引起电压偏移和波动等电压质量问题,同时可引发配电网网损增加。针对这一问题,以配置储能为解决方式,并以提高配电网经济效益和提升电压质量为目标,结合电池储能系统功率四象限输出运行策略,提出了配电网储能选址定容的优化配置策略。构建了以购电成本、网损成本和投资成本之和最小为目标的配电网经济运行模型,以15 min为时间尺度滚动计算,并以典型日内的总成本最低建立储能选址定容模型,同时对各节点电压的偏移和波动范围设置约束,使用混合整数二阶锥数学规划进行优化求解。以IEEE 33节点配电网为例进行仿真验证,结果证明了所提出优化配置方法的可行性与高效性。     

基于网损灵敏度方差的配电网分布式储能位置与容量优化配置方法

针对典型日负荷曲线,提出基于网损灵敏度方差的配电网分布式储能位置和容量优化配置方法。该方法考虑了分布式储能的充放电运行状态,基于网损灵敏度方差确定配电网中各节点接入分布式储能的优先顺序。以配电网网损和节点电压波动为目标函数,运用改进的粒子群算法对分布式储能的充放电功率进行优化,并确定分布式储能的最优配置容量。仿真结果表明,采用该方法确定分布式储能在配电网中的位置和容量可最大化实现功率就地平衡、降低配电网网损和降低配电网节点电压波动,实现分布式储能在配电网中的优化配置。     

基于双状态评估器与深度强化学习的配电网无功优化

本文将“深度强化学习”引入配电网无功优化,提出了基于双状态评估器与深度强化学习的配电网无功优化方法。首先提出了一种配电网融合特征的提取方法,从配电网运行数据中提取统计特征,然后将统计特征与历史控制策略作为输入,网损与电压偏差分别作为输出,训练了网损评估器与电压偏差评估器。将无功优化问题转化为一个多步马尔科夫决策过程,以最小化网损和电压偏差之和为目标函数,以无功补偿设备的动作指令为策略,并采用基于Double DQN的深度强化学习算法进行求解。对改造后的IEEE 37节点配电网进行无功优化控制实验。结果表明,本文方法有效降低了节点电压偏移和网络损耗,他与配电网系统的模型和参数无关,在线决策速度快,可以实现在线无功优化控制,提高配电网运行经济性。     

配合主网调度的配电网分布式电源主动控制策略

为了降低大量分布式电源接入配电网造成的电网潮流的不确定性,提出一种能够用于配合主网功率调度的配电网分布式电源控制策略。该策略可以实现主网对配电网在公共连接点处注入的有功和无功功率对给定参考值的跟踪,从而使整个配电网等效为可控的功率节点,使配电网具有一定的功率调度性能。同时,具有分布式电源间有功功率的分担以及平衡各分布式电源并网点处的电压的特性。该策略采用分布式一致性算法,只依赖邻居节点间的通信,不需要系统的全局信息。还给出配电网分布式电源通过控制无功实现电压平衡的阻抗条件。策略的有效性通过仿真得到了验证。     

适应高比例户用光伏的中低压配电网集中–分布式协调控制

大量户用光伏并网使得中、低压配电网的电压越限、电压波动以及三相不平衡问题日益突出,该文研究中低压配电网多目标协调控制策略。首先,结合中、低压配电网的通信和计算能力,提出一种"中压集中式–低压分布式"的新型分层协调控制架构。其次,在中压层面基于三相最优潮流建立分钟级优化控制模型,以网损、三相不平衡度为目标,对中压分布式电源、静止无功发生器及PCC的有功无功输出进行优化。此外,在低压层面考虑PCC有功无功优化指令的快速跟踪与波动抑制、改善低压三相不平衡以及避免电压越限,提出秒级多目标分布式控制模型;同时,结合节点量测能力、指标状态以及指标优先级,建立多目标自适应协调策略。仿真结果表明,所提策略能协调低压储能和光伏逆变器为中压提供有功、无功灵活性,降低95%以上的PCC功率波动率(平均波动率不超过0.5%),将电压偏离度和三相不平衡限制在允许范围之内,同时改善了网络损耗。     

计及电压稳定指标的含DG配电网无功优化

将分布式电源(DG)的无功调节能力与传统的电压调节手段相结合,研究了含DG的配电网无功优化问题。建立以降低系统网损、抑制电压波动和电压稳定指标为综合目标的配电网多目标无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用模糊层次分析法确定各指标的权重系数,并基于量子混合蛙跳算法求解含DG的配电网无功优化问题。最后,通过IEEE 33节点系统进行仿真计算,结果表明在配电网接入DG的基础上进行无功优化能较大程度地改善系统电压水平和降低系统网损,并且证明了所提算法的可行性和有效性。     

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。