含分布式电源的配电网安全性校验方法

N-1安全校验是配电网规划的重要步骤,而分布式电源接入后如何对配电网进行N-1安全校验这一问题尚未解决,对此本文提出了一种含分布式电源的配电网N-1安全校验方法。首先给出了配电网发生N-1故障后分布式电源的处理方法,其次提出了含分布式电源的配电网N-1安全校验流程,最后通过一个实际的配电网算例证明了所给出方法的有效性和实用性。本文工作对含分布式电源的配电网规划具有一定的参考价值。     

基于Dijkstra算法的配电网孤岛划分

针对传统孤岛划分方法存在的没有合理利用电网拓扑结构、算法搜索性能差等问题,提出了一种基于Dijkstra算法的配电网孤岛划分方法。首先,采用Dijkstra算法得出DG到重要负荷的最短路径,在满足孤岛划分约束条件的情况下,将含有重要负荷的路径划分入孤岛。然后,根据所得孤岛的邻接关系和负荷节点优先级,在孤岛安全稳定运行的前提下,逐步将更多的负荷划入孤岛。该方法能够充分发挥DG的供电能力,并且具有较好的搜索能力,不仅可以在最大程度上保证重要负荷的供电,而且能够有效计及联络开关的作用。最后,通过算例验证了算法可以有效地处理配电网孤岛划分问题。     

基于图计算的配电网最大供电能力评估研究

最大供电能力是配电网发展的重要参考指标,然而配电网拓扑结构复杂多变使得完整描述供电路径存在一定的局限性。图在描述事物复杂连接关系时具有天然的优势,基于此,开展了基于图计算的配电网最大供电能力评估研究。首先,利用图数据结构与配电网拓扑的一致性,建立了配电网图模型,并利用图遍历描述转供关系,打破了配电网拓扑与描述方法间的壁垒。其次,考虑实际配电网运行约束限制,从转移站内负荷和承担站外转移负荷2个角度,构建了基于图计算的配电网最大供电能力评估模型。最后,利用改进人工鱼群算法求解评估模型,并对结果进行负载修正,获得了满足N-1安全校验的配电网最大供电能力。算例表明,所提出的方法可以有效评估配电网最大供电能力,能够适应配电网拓扑的复杂变化,具有一定的实际应用价值。     

配电网最大供电能力与N-1安全校验的对比验证

最大供电能力(TSC)是配电系统一个新的重要指标,但目前TSC计算结果是否准确、如何衡量TSC的准确性,这一基础性问题尚未解决。文中采用与传统的N-1安全校验对比来验证TSC准确性。首先,介绍了目前主要的TSC计算方法以及主变压器N-1安全校验方法;然后,设计了对比验证的指标与方案;为便于衡量误差,给出了一种N-1安全校验和TSC计算相结合的逼近法。大量算例对比验证发现,目前文献给出的供电能力计算方法均存在一定误差。通过分析误差规律发现,未将负荷细分到馈线且假设主变转带负荷连续可分是造成误差的主要原因。     

配电网N-1算法研究应用

电网建设中,为了提升供电可靠性,通常要进行,N—1校验分析。在配电网中,N-1校验应用还不成熟,配电网N-1的定义及算法都有待研究。通过分析配电网特点,参照输电网N-1分析方法,提出了配电网N-1概念及其算法,并将其应用于配电网规划过程的可靠性评估分析。分析表明,配电网N-1指标能够准确反应配电网在负荷转带时的方案数目,与传统算法相比,具有更加广泛的适应性。     

考虑联络线转供及孤岛划分的配电网风险评估

基于风险评估理论和N-1安全准则,针对含分布式电源的配电系统故障及其供电恢复情况,提出负荷点损失风险指标、线路过负荷风险指标及其综合风险指标评估系统的风险程度,通过统计分析找到系统脆弱节点及线路。基于启发式算法,提出优先联络线转供、然后通过分布式电源孤岛划分相互配合的故障恢复策略,并从最大限度地降低系统负荷点损失风险的角度讨论了分布式电源的入网位置。以IEEE 33节点配电系统为例,验证了所提评估指标能反映含分布式电源配电网的风险程度,所提故障恢复策略及分布式电源入网位置方案能有效降低系统风险。     

配电网M-1算法研究应用

电网建设中,为了提升供电可靠性,通常要进行,N—1校验分析。在配电网中,N-1校验应用还不成熟,配电网N-1的定义及算法都有待研究。通过分析配电网特点,参照输电网N-1分析方法,提出了配电网N-1概念及其算法,并将其应用于配电网规划过程的可靠性评估分析。分析表明,配电网N-1指标能够准确反应配电网在负荷转带时的方案数目,与传统算法相比,具有更加广泛的适应性。     

配电网剩余供电容量分析系统研究及实现

由于我国经济发展较快,用电量逐年上升,配电网经常需要新增配电变压器来满足负荷增长的需要.在配电网电源点不足的情况下,充分挖掘现有配电网潜力具有非常重要的现实意义.分析现有配电网各个环节的剩余容量是对配电网充分利用的前提,研究了配电网剩余容量算法,开发了配电网剩余容量分析系统,并且在实际电网中进行应用验证,取得了良好的效果.     

基于免疫算法的配电网故障定位方法研究

提出一种基于免疫算法的配电网故障定位新方法。免疫算法依据个体的亲和度对个体进行评价,根据个体的亲和度和浓度选择进行交叉、变异的个体,增大了群体多样性,避免了算法快速陷入局部最优,同时进化过程建立记忆单元,保留部分最优解,以免交叉、变异过程后群体退化,保证算法终止时得到的结果是历代出现过的最高亲和度的个体。针对多电源开环运行的配电网,结合区域划分思想,通过判断变电站变压器低压侧开关的故障信息,提出一种提高故障定位速度的方法。仿真结果表明该算法可有效实现配电网的故障定位,并通过与遗传算法相对比,验证了免疫算法用于配电网故障定位的有效性及可靠性。     

开环运行直流配用电系统安全域模型建立与应用

根据直流配用电系统安全性要求,针对一组预想故障,系统应具有对负荷持续供电的能力.N-1校验作为系统故障情况下能否持续带载的评判标准,反映了系统安全性的强弱.当前对直流配用电系统安全性研究较少,为了研究故障后系统的转供机理,对开环运行的直流配电系统进行分析,以此建立简化的安全域模型.首先定义N-1校验所需参数,推导各参数...     

面向配电网故障快速处理的边缘计算单元优化配置方法

随着配电网自动化水平不断提高,感知终端数目和接入数据量激增,数据传输慢、信息漏报误报等问题严重影响了故障处理速度和准确性.边缘计算可就地高效地快速处理数据并决策.为此,提出一种面向配电网故障快速处理的边缘计算单元优化配置方法,包括体系架构、边缘生成、划分方法等内容.首先以经济性、通信实时性指标构造目标函数,可靠性及系统...     

一种基于解空间划分的配电网最优重构算法

提出了一种基于解空间划分的配电网最优重构算法。根据配电网不同拓扑结构上的共同点,制定一个划分规则,将配电网重构的整个解空间划分为不同的可行子空间和不可行子空间,排除不可行子空间,同时使用局部寻优算法找出各可行子空间中的最优解,逐一计算网损并进行比较,找出全局最优解。该算法能够确定地得到配电网重构最优解,且显著减少了需要计算网损的候选解数目,使计算效率能够满足实际需要,PG&E69节点系统和IEEE 33节点系统的算例结果与分析证明了该结论。     

一种考虑N-1约束的智能配电网信息网络启发式规划算法

随着分布式能源、微网以及高级量测体系等在智能配电网中的接入和应用,智能配电网中的信息流量将远大于现有配电网。为了保证智能配电网信息网络的可靠性以及经济性,需要对其进行合理规划。文中从智能配电网信息网络的可生存性出发,采用N-1准则构建优化模型,并提出了一种启发式算法来保证模型的顺利求解。最后,通过某县级配电网信息网络规划算例,将启发式算法与1+1保护优化模型进行了比较,结果表明,启发式算法能够满足网络规划的可生存性约束。     

基于负荷恢复策略的配电网N-1安全评估

配电网一般辐射状运行,任何故障都可能导致部分负荷的瞬时或永久失电。配网中故障后的失电负荷往往可以自动或手动实现复电,因此考虑恢复控制因素的系统故障后失电负荷情况,更能表征配电网当前运行的安全性。首先给出了以恢复更多失电负荷为目标的恢复模型,该优化模型具有混合整数非线性的约束形式,可由CPLEX软件有效求解。在此基础上结合配电网 N?1故障仿真,建立了安全评估的指标。算例结果验证了该评估方法的有效性。     

基于马氏DTW时段划分和FCPSOGSA算法的配电网动态重构

针对配电网重构过程中由于用户侧负荷时变性导致难以划分重构时段的问题,选取马氏DTW距离作为度量指标,构建了减小线路总体损耗、减小电压偏移的多目标优化数学模型。从提高算法收敛效率的角度,对传统粒子群算法进行了改进,运用分数阶微积分的数学方法,提出了一种更快速求解配电网重构的改进粒子群算法（Fractional Calculus PSOGSA）,旨在提升算法的收敛特性和所有过去事件的记忆效应。在IEEE33节点系统的基础上构建了1天的负荷数据并进行重构求解,验证了所提方法的有效性。     

配电网中的矩阵故障定位方法

故障定位是配网自动化的一个重要研究方向,介绍了故障定位统一矩阵算法的方法和物理意义。针对统一矩阵算法的不足之处,结合三水地区配电网的具体特点,引入另一种简化矩阵算法,并通过具体算例证明了该算法的正确性。最后对改进矩阵算法进行分析并提出改进之处。     

基于分布估计—单亲遗传算法的配电网规划

为了改善单亲遗传算法在某些方面存在的缺陷,提出一种分布估计算法与单亲遗传算法相结合的混合智能算法进行配电网的优化规划。并结合普里姆(Prim)算法产生初始种群,获得比完全随机产生的配电网络更优的初始方案。分布估计算法根据所得分布概率可为单亲遗传算法提供搜索方向,而后者则加速了前者精确分布概率模型的获得,二者的结合起到了优势互补的作用。实例计算的对比结果表明,混合算法更加稳定高效。     

基于混合智能算法的配电网络重构

提出了一种基于最优流和模拟植物生长法的配电网络重构混合算法。该算法模拟植物生长算法,帮助最优流算法避开局部最优,减少搜索次数和开关变换次数,从根本上提高计算速度。算法将目标函数与约束条件分开处理,采用方向性的搜索机制,避免了一些参数难以确定或搜索方向无引导性而陷入局部最优的问题。根据配电网的特点,改进了以开关作为控制变量的表达方式,降低了变量维数,提高了计算效率。采用四种状态描述开关的运行方式,有效减小了寻优过程中的搜索范围。对IEEE69节点系统进行分析计算,并对比相关文献结果,所提方法具有快速的全局寻优能力。