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。     

基于模型预测控制含可再生分布式电源参与调控的配电网多时间尺度无功动态优化

充分挖掘可再生分布式电源(RDG)动态无功电压调控能力,对改善配电系统内风电、光伏出力随机性和负荷波动导致的电压稳定性问题具有重要意义。建立了基于模型预测控制的配电网多时间尺度无功优化模型,包含日前优化调节层和实时滚动调控层。日前优化侧重于运行经济性,协调配合不同类型无功设备进行大尺度无功调节,并预留充足动态无功储备响应动态调控,降低运行风险;实时滚动调控侧重于系统运行可靠性,基于RDG、负荷超短期预测进行滚动调控,根据无功补偿需求及时决策反馈校正,逐层细化实现配电网无功电压"大幅调节"、"小幅调控"和"反馈调整",抑制不确定因素导致的电压越限。最后,通过IEEE 33节点算例进行仿真分析,验证了该文所提模型和算法可有效削弱预测误差影响,提升系统电压稳定性和电能质量。     

基于深度强化学习的新能源配电网双时间尺度无功电压优化EI北大核心CSCD

新能源大量接入配电网,其波动性及间歇性容易导致配电网电压的频繁波动问题。传统基于模型的无功电压优化方法高度依托于电网的精准建模,其求解精度与计算速度难以满足含新能源配电网对于电压控制的要求。该文基于深度强化学习,提出一种双时间尺度配电网无功电压优化方法。该方法将电力系统无功电压优化问题转化为马尔可夫决策过程,统筹考虑无功补偿设备的差异化调节特性和不同深度强化学习算法的特点,设计针对离散型设备和连续型设备协调控制的双时间尺度优化方案。其中,长时间尺度上制定并联电容器组投切计划,以调整电压偏移,同时最小化全系统网损;短时间尺度上设置滚动预测窗,制定SVG出力计划,以跟踪电压变化,解决新能源并网带来的配电网电压频繁波动问题。最后通过IEEE33节点拓展系统验证该数据驱动方案在无功电压优化的实现速度和效果上所具有的优势。     

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。     

双时间尺度下主动配电网多目标无功电压优化

考虑新能源出力的波动性和不同无功设备的调节速度,提出了双时间尺度(小时级和15 min级)协调的主动配电网多目标无功电压优化方法。在第一阶段(小时级)无功电压优化中,建立了最小化日前网损和传统无功调节设备动作次数的多目标优化模型,并采用三步优化方法求解该多目标混合整数非线性规划问题。在第二阶段(15 min级)无功电压优化中,考虑新能源出力波动可能危害系统实际安全运行,建立了新能源机组出力代表性场景下的、最小化系统主导节点电压偏差的优化模型,确保系统实时电压水平。通过IEEE 33算例分析,验证了提出的双时间尺度下主动配电网多目标无功电压优化模型和求解方法的有效性。     

柔性多状态开关多端口协调优化调控方法

针对配电网中高渗透率新能源消纳能力提升和馈线均衡与系统运行降损需求,提出了柔性多状态开关多端口协调优化调控方法。算法分为2层,分别是参考点优化层和斜率优化层。在参考点优化层,基于源、荷长时间尺度预测数据,考虑交流馈线负载率均衡约束、开关端口功率交互方向及损耗约束以及系统潮流、运行安全等约束,以最小化系统运行成本为目标,对各端口运行参考点进行优化。在斜率优化层,基于参考点优化层所得的端口功率交互方向和运行参考点,根据指令更新间隔期间短时间尺度源、荷预测数据,考虑各端口有功、无功下垂控制约束和有功、无功容量耦合约束,以降低运行损耗为目标,对下垂斜率进行优化。算例仿真结果表明,所提出的柔性多状态开关调控方法可以有效降低系统运行损耗,实现不同馈线的功率资源优化共享;此外,基于蒙特卡洛模拟,说明所提出的方法对于间歇性新能源与负荷的发用电功率波动有较好的适应能力,可以有效降低系统状态的越限风险。     

考虑新能源接入的配电网两阶段有功无功协调降损方法

随着新能源的大规模并网,因其具有的波动性和不确定性,给配电网的降损工作带来新挑战。提出基于二阶锥规划的配电网日前日内两阶段有功无功协调降损方法。利用二阶锥规划对潮流模型进行松弛,并对非线性离散设备进行线性化,使该问题成为一个非凸的混合整数规划问题;考虑配电网有功无功的强耦合性,在日前阶段通过有功无功协调配合降低配电网的网损,并利用日前阶段慢响应设备的优化结果以及日内短时间尺度的新能源出力预测,对配电网系统进行日内阶段的滚动无功降损优化,保证系统安全运行的同时也满足了经济性需求;通过在改进的IEEE 33节点系统上进行仿真计算,验证所提方法的可行性。     

考虑风电功率概率分布不确定性的含风电配电网无功规划方法

由于风电功率预测的局限性,难以准确而有效地刻画风电功率的概率分布函数,提出考虑风电功率概率分布不确定性的含风电配电网无功规划方法。该方法可有效应用于风电概率分布集合中的任意分布情况,在一定概率约束下保证配电网的安全运行要求,同时最小化配电网网损和无功设备投资成本之和。采用概率分布鲁棒机会约束模型描述含风电的配电网无功规划问题,根据潮流平衡等式分离节点电压和支路功率约束中的随机向量,根据条件风险价值(CVaR)的物理意义构建关于节点电压约束和支路功率约束的CVaR模型,利用对偶优化、Schur补和S-lemma的性质将该模型转化为确定性的双线性矩阵不等式(BMI)问题。采用基于BMI优化的免疫粒子群算法求解该问题。改进的IEEE 33节点配电系统仿真结果验证了所提无功规划方法的可行性和有效性。     

直流配电网下垂参数小干扰稳定优化调控方法

以基于下垂控制的直流配电网为研究对象,推导建立了下垂控制模式下典型环状直流配电网的小信号状态空间模型,对传统下垂参数经济优化模型中存在的系统调控不稳定问题进行了分析,进而提出了考虑小干扰稳定约束的直流配电网下垂参数优化调控方法,以确定性预测场景和极端场景下直流配电网小信号状态方程的特征值谱横坐标作为系统小干扰稳定约束,来优化系统网损。此外,为求解该模型,针对传统算法中存在的易陷入局部最优解、特征值迭代误差积累和计算效率较低等问题,在序列非线性规划算法和遗传算法的基础上提出了改进策略。数值实验结果表明,该优化模型在保证系统小干扰稳定的前提下能较大程度地提升系统运行经济性,同时提高系统适应不确定源荷功率随机波动的鲁棒性;所提出的算法改进策略可以在保证优化结果可靠有效的前提下,提高算法的寻优能力和计算效率。     

基于自适应ε约束法考虑OLTC模糊控制的低碳配电网双层规划

新时代低碳发展目标给配电网带来巨大挑战,为保证供电时降低配电网碳排放,提出了一种考虑有载调压变压器(on-load tap changer, OLTC)模糊控制的低碳配电网双层规划模型。依据网损灵敏度确定微型燃气轮机(micro-turbine generator, MTG)、新能源、储能和电容器(capacitor banks, CB)选址,采用双层模型实现低碳配电网规划。上层规划层以综合成本最小为目标,考虑了微型燃气轮机、新能源、储能和电容器投资运行成本,采用改进鲸鱼算法求解。下层运行层以运行成本和电压偏移量最小为目标,考虑了OLTC模糊控制、电容器投切、新能源不确定性、微型燃气轮机和储能调度,采用自适应ε约束法多目标粒子群算法获得均匀帕累托前沿,利用TOPSIS决策法选取最优解。最后通过改进IEEE33节点系统算例验证表明,所提方法能够实现配电网低碳经济运行,改善潮流分布,提高电压质量,降低网损。     

考虑量测数据质量的集成储能智能软开关数据驱动电压控制

分布式电源的高比例接入使配电网电压控制问题日益显著。与配电网中传统电压调控设备相比，集成储能智能软开关(ESOP)等新型电力电子设备具有更加灵活、快速的电压调节能力。实际配电网参数难以获取，运行场景复杂多变，基于物理模型的控制方法往往难以适应系统运行状态变化。为此，提出一种考虑量测数据质量的ESOP数据驱动电压控制方法。首先，基于无模型自适应预测控制方法，建立ESOP的数据驱动控制模型。然后，考虑数据驱动过程中实际量测数据存在量测误差的问题，采用坏数据辨识和量测扰动抑制方法对量测数据进行处理，提出考虑量测数据质量的ESOP数据驱动电压控制方法，以降低量测误差对数据驱动控制过程的影响。最后，在含四端ESOP的实际配电网算例中进行验证分析。结果表明，所提ESOP数据驱动电压控制方法可以有效解决配电网参数难以准确获取的问题，显著降低量测误差带来的不良影响，全面提升配电网电压控制水平。     

以降损为目标的电动汽车有序充电优化

电动汽车规模化接入将对配电网运行造成一定影响。研究如何优化电动汽车充电过程以降低网络损耗,有助于配电网的经济运行。为此建立了一个以配电网网损最小为目标的电动汽车充电优化模型,考虑了用户的充电需求以及电压幅值等约束。采用迭代修正节点电压的方法,每次迭代求解的模型为线性约束凸二次规划模型,运算速度可满足在线运行的要求。以IEEE 33节点系统为例的仿真结果表明,相比无序充电情景,所提方法可有效降低配电网的网损,还可起到平抑负荷变化和改善电压水平的作用。     

考虑设备动作损耗的配电网分布式电压无功优化

电压无功控制是保证配电网经济安全运行的重要任务,协调多种调节手段能提高配电网的运行效率。考虑了有载调压变压器、电压调节器、分组投切电容器和分布式电源逆变器等电压无功调控设备,并针对现有电压无功控制模型存在的无谓动作和求解效率低等问题,提出了一种考虑设备动作损耗的配电网分布式电压无功优化策略。首先,基于支路潮流方程建立了配电网电压无功控制模型,并松弛为混合整数二阶锥规划。同时考虑到设备的动作损耗,提出了基于模型预测控制的滚动优化模式。进一步基于交替方向乘子法实现配电网多区域分布式协同优化。最后,基于改进的IEEE33节点测试系统进行了仿真。仿真结果表明：所提控制策略能够避免设备的无谓动作,并解决了“维数灾”问题,提高了配电网的电压无功控制效率。     

考虑碳交易和绿证交易的配电网优化运行策略

针对如何实现配电网低碳经济运行及新能源高比例消纳问题，提出了考虑碳交易和绿证交易的配电网优化运行策略。首先，分析建立了配电网碳交易和绿证交易模型；然后，以最小化配电网综合运行成本为目标，考虑配电网潮流约束、新能源及分布式能源机组运行约束，建立了配电网低碳经济优化运行模型；最后，基于改进的IEEE 15节点配电网模型对所提配电网优化运行模型进行了验证，结果显示，所提运行策略实现了配电网低碳经济运行，显著降低了系统的碳排放并促进了新能源的消纳，可为以新能源为主体的配电网低碳经济运行提供技术参考。     

集成可再生能源发电的配电网无功优化模型

可再生能源规模化接入配电网已经成为共识。针对大量可再生电源以及电力电子器件所导致的配电网无功波动、网损增加以及电压波动等系列问题,提出了一种基于改进自适应粒子群算法的集成可再生能源的配电网无功优化方法。通过对风机以及光伏系统出力进行建模,获得其出力预测数据;建立含有电压越限罚函数的集成可再生能源的配电网无功优化模型;引入了电压稳定指标的概念,对配电网各个时段的电压状况进行评价;并通过改进的自适应粒子群优化算法进行模型求解;利用改进的IEEE-33节点系统进行了仿真验证。仿真结果表明文中提出的模型能够有效地降低网损,减少电压波动,保证电网的稳定运行,可以为后续的无功优化提供参考与借鉴。     

考虑新能源类型的电力系统多目标并网优化方法

提出通过优化供应侧的新能源设备选型来应对当前电力系统双侧随机问题的新思路。针对不同类型新能源设备的成本、收益以及容量不同,给配电网带来过度投资、电压降落和网损增加等问题,建立了多目标优化数学模型。基于精英保留策略的多参数遗传算法,考虑配电系统总投资收益率、系统网损以及系统节点电压偏移量,得到新能源并网决策的帕累托最优解空间。通过规格化处理转变为单目标函数,得到整体最优并网策略。以IEEE-30节点系统为例进行模拟分析,验证了所提方法的合理有效性,为供应侧新能源设备选型提供了一定的参考。     

含分布式光伏的配电网模型预测控制优化方法

分布式光伏的高渗透率和不确定性对节点电压和潮流分布产生了较大影响,给配电网的安全运行带来了新的挑战,如何对含分布式光伏的配电网进行有效准确的优化控制是亟须解决的问题。为此,文中提出一种含分布式光伏的配电网模型预测控制优化方法,以减小节点电压偏差和网络损耗为目标,基于模型预测控制方法不断更新预测信息并构建优化模型,对分布式光伏和储能设备进行滚动优化控制。采用修改的IEEE 33节点系统作为算例进行验证,仿真结果表明配电网的节点电压偏差和网络损耗得到了有效降低,优化效果相较于日前优化方法更贴近实际结果。基于模型预测控制,所提方法有助于配电网在分布式光伏接入下安全运行,且能减小控制方案与实际情况的偏差。     

长时间尺度下计及光伏不确定性的配电网无功优化调度

针对高渗透率分布式光伏接入配电网所引起的电压控制问题,分析了无功补偿型和电压控制型两种光伏发电系统的无功电压调控特点,在考虑负荷和光伏出力不确定性的基础上,以系统总运行成本最小为目标,提出了长时间尺度下考虑电压越限风险的配电网无功优化调度模型。针对电压控制型光伏无功电压调控特点,提出了含PV类型节点的配电网概率潮流计算方法。最后,通过时间解耦并采用灾变遗传算法求解得到含高渗透率光伏的配电网长时间尺度下的无功优化调度方案。仿真算例表明:与现有光伏无功控制方法相比,所提方法能够有效降低光伏并网引起的电压越限风险,其中基于电压控制型光伏的配电网无功调度方案在降损和抑制电压波动方面的控制效果更明显。     

考虑电压稳定裕度约束的点估计随机最优无功调度方法

传统无功优化方法通常采用确定型的模型,但新能源大量接入以后,节点注入功率并不确定,针对其随机性,提出一种考虑电压稳定裕度约束的随机无功优化方法,使用基于点估计的随机潮流方法将机会约束转换为确定型约束,并采用带共轭梯度算子的改进遗传算法对优化问题进行求解。数值计算的结果表明该方法可以降低电压的越限风险。相比于确定型方法,使用该方法后网损优化结果略有增加,但同时电压稳定裕度得到了较大的提升。     

基于运行层面相关性场景的含风机配电网多目标无功优化

针对含间歇性分布式电源(distribution generation,DG)配电网的无功优化问题,研究了基于运行层面相关性场景的配电网多目标无功优化模型及决策方法。从运行层面对风速和负荷进行了不确定性建模,构建了运行层面的相关性场景;以静态电压稳定性最好、网损期望最小和电压偏移期望最少为目标函数,建立了含间歇性DG配电网的多目标无功优化模型,并提出了基于优先级的多目标决策方法进行最优非支配解的选取。算例验证了所提方法的有效性,结果表明:基于运行层面的相关性场景构建方法可提高配电网的无功优化性能,基于优先级的多目标决策方法可根据系统实际运行状态动态调整目标偏好,从而保证系统运行稳定、经济及优质供电。