基于智能软开关的三相不平衡配电网动态重构策略

针对单相分布式电源（DG）的接入会加剧配电网不平衡程度、增大网络损耗,且在严重不平衡时影响系统安全运行的问题,提出计及智能软开关（SOP）的三相不平衡配电网动态重构策略。首先,构建考虑SOP和DG电流不平衡度约束的三相不平衡配电网动态重构模型;然后,针对模型的非凸性将原模型转化为混合整数线性规划模型;最后,对改进的IEEE34节点配电网和某地78节点实际配电网进行算例分析,结果表明所提模型和策略可在保证配电网的安全运行的同时提升配电网的经济效益。     

计及三相不平衡的有源配电网重构

针对单相光伏的大量接入引起配电网运行的三相不平衡、线路有功损耗增大问题，提出以有功损耗和三相不平衡度为目标函数，构建基于三相电流注入法的配电网动态重构模型，采用大M法对节点电压方程进行松弛，避免断开线路的约束条件对模型的影响，并采用多边形内近似法将非线性约束线性化。通过修改的IEEE 33节点配电系统的分析计算，验证了算法的有效性，提高了算法的求解效率和求解精度。     

提升分布式电源接纳能力的配电网三相鲁棒动态重构

不可控分布式电源(UDG)给主动配电网带来了显著的功率波动和不确定性。为消纳更多的UDG,主动配电网的拓扑结构应随系统的运行工况动态灵活配置。此外,由于配电系统的负荷通常是三相不平衡的,实际应用中也需要计及网络三相不平衡的重构模型。对此,基于自适应二阶段鲁棒优化方法,提出了一种三相不平衡配电网的动态重构方法。其中,第一阶段为在考虑的整个重构超前时段内优化网络的拓扑,以减少日常的开关费用并保持网络的辐射状结构。第二阶段为基于给定的网络拓扑和UDG出力不确定集合,通过执行三相动态最优潮流来最小化系统最坏情况下的运行成本。所提二阶段鲁棒动态重构模型可采用列与约束生成算法进行求解,并且线性三相潮流模型的采用,使主问题与子问题均可建模为混合整数线性规划问题。通过对修改的IEEE 34节点及IEEE 123节点系统的测试计算,验证了所提方法的有效性。     

计及负荷时变性及分布式电源出力波动性的配电网两级实时重构

针对分布式电源(distributed generation,DG)接入配电网的特点提出两级实时重构的概念。两级实时重构是指正常运行方式下的最大概率重构(maximum probability reconfiguration,MPR),以及当DG出力或者负荷出现较大波动时,网络拓扑快速响应为实时重构(r e a l-t i m ereconfiguration,RTR)的运行方式。所提两级实时重构模型及方法重点考虑了DG出力和负荷的时变性、负荷的静态电压特性以及配电网的三相不平衡特性。文中比较了4种配电网重构方式的网损和网损率:始终维持原始拓扑结构、15 min实时重构、两级实时重构以及系统在额定负荷和额定DG出力水平下的最优重构。改进的IEEE 16节点和IEEE 34节点配电系统的仿真分析表明,所提的两级实时重构方法不仅能有效降低系统网损,同时提高了系统运行的安全性和可靠性。     

基于有功-无功协调优化的主动配电网过电压预防控制方法

分布式发电接入配电网,可能引起过电压从而限制其并网能力。针对配电网的运行特点,文中提出了采用三相配电网模型的过电压预防控制方法。首先,采用电压对节点注入功率的三相灵敏度,分析了配电网中利用有功—无功协调控制电压的必要性;然后,基于三相模型,提出了综合调度分布式发电(DG)和无功补偿设备的优化模型。最后,采用IEEE 123节点三相标准测试系统的数值仿真表明,文中方法可以满足不对称主动配电网的运行要求,有效提高配电网消纳DG出力的能力。     

基于改进蜉蝣算法的含分布式电源配电网无功优化

近年来,风光等分布式电源（distributed generation,DG）的大规模并网运行给主动配电网无功优化带来新挑战。首先,在对分布式电源无功调控特性进行分析的基础上,针对配电网单相、三相混杂的情况,文中分别建立了考虑三相平衡与不平衡情况下计及DG无功支撑能力的配电网无功优化模型。其次,在蜉蝣算法的基础上,利用Sobol序列生成超均匀分布的初始蜉蝣种群提高算法收敛性;引入自适应重力系数合理化搜索机制和基因突变以增加种群多样性;同时调整越界约束策略以减少无效计算,提出一种改进蜉蝣算法（improved mayfly algorithm,IMA）用于求解含DG的配电网无功优化问题,并给出具体的无功优化流程。最后,通过对改进后的IEEE 33节点和三相IEEE 33节点配电系统进行测试,验证IMA较于其他智能算法在无功优化计算中的优越性。结果表明所提模型和算法能够有效降低配网的有功网损和三相不平衡度,提高各节点的电压水平。     

基于半正定规划的交直流主动配电网三相有功无功联合优化

交直流主动配电网作为未来配电网的主要发展形态,实现其有功无功资源的协同优化控制具有重要的研究意义。然而配电网负荷单相接入和分布式发电三相功率不一致,将导致配电网三相不平衡现象越发严重。为了应对交直流主动配电网的三相不平衡问题,提出考虑相间耦合与三相不平衡度限制的三相有功无功联合优化方法。首先,建立考虑相间耦合的原始三相潮流模型并对其进行升维映射;其次,采用半正定松弛方法,推导了交直流主动配电网各子系统的完整三相潮流模型以及序分量形式下的三相电压不平衡度约束;再次,提出以总运行成本最小化为目标函数的交直流主动配电网三相有功无功联合优化模型;最后,采用改进IEEE 33节点、69节点、141节点和1056节点交直流配电网算例分析,验证了该文所提方法的有效性。     

含分布式电源的三相不平衡配电网潮流计算

根据配电网三相不平衡的实际情况,为准确计算各种分布式电源(distributed generation,DG)并入配电网后的潮流问题,文章基于前推回代法,提出了可处理PV和PQ节点模型DG的三相不平衡潮流算法。按照配电网拓扑结构,利用支路分层技术,加快了潮流计算速度。在处理PV节点模型DG时,将电压正序分量幅值作为电压调节参数,计算电压正序分量幅值和额定电压幅值差,得到PV节点的无功补偿量,将DG由PV节点运行模型转换为PQ节点运行模型。IEEE 34节点系统算例结果验证了该算法的正确性。最后,通过分析DG对电压的调节和无功补偿能力,研究了不同类型DG对配电网电压的影响。     

一种新的节点注入电流三相潮流算法

随着现代电网的不断发展,特别是智能电网的提出,使得配电网的重要性越来越突出。对于发电和输电而言,配电网络是保障供电可靠性、安全性的最主要环节,也是落实智能电网的核心环节。由于配电网三相参数不对称,使得应用成熟的对称分量法解耦失去优势,配电网网络模型应采用ABC全耦合的相分量模型,及有必要对配电网进行三相潮流计算,然而传统的潮流计算方法不适应配电网潮流计算的特性。本文提出一种新的节点注入电流潮流计算方法,该方法具有很广适应性,不管是传统的辐射状网络、复杂的环状网络还是含分布式电源的配电网络。文中对IEEE33节点配电系统进行仿真,验证所提出算法在配电网潮流计算中的实用性和有效性。     

单相光伏大量接入的三相不平衡配电网无功优化

随着光伏发电等大量非全相运行的分布式电源(DG)接入,配电网固有的三相不平衡特征更加突出,传统无功优化方法因忽略了三相不平衡导致效果较差。文中提出一种三相不平衡主动配电网的无功优化模型,以系统负序电压最小和网络损耗最小为目标,考虑有载调压变压器、分组投切电容器、静止无功补偿装置等离散和连续控制变量,形成一个带有二次约束的混合整数二次规划问题。利用分支定界法处理该混合整数规划问题,将原问题松弛为多个不含离散变量的子问题,分别求得各子问题中设备的控制量,进而求得原问题的最优解。采用扩展的IEEE 33节点三相测试系统仿真计算,验证了所述模型和方法的有效性。     

基于半正定规划的低压不对称配电网储能优化方法

高渗透率分布式电源的不对称接入加剧了有源配电网的电压波动,使得有源配电网的三相不平衡问题更加突出,导致配电网中设备的损耗增加并处于不正常运行状态,给系统的安全运行带来风险。为此,提出了一种基于储能系统的有源配电网不对称运行优化方法,通过调节储能系统的运行策略,提高系统运行的经济性,并改善有源配电网运行中的三相不平衡程度。通过引入线性化和凸松弛技术,将原本非凸非线性的优化模型变为半正定模型,降低了优化问题的求解难度,提高了求解效率;最后,基于改进的IEEE 123节点系统验证了所提方法的正确性和有效性,通过调节储能的运行策略,减小了三相配电系统不对称运行损耗和电压波动。     

基于图注意网络与深度确定性策略梯度的三相主动配电网供电恢复方法

配电服务恢复作为一种基本韧性范式，提供了一种优化协调的韧性解决方案，通过极端事件后配电网的供电恢复实现韧性提升。该文根据三相不平衡配电系统的网络特点，利用图注意网络对Actor-Critic架构的深度强化学习进行改造，通过增加网络拓扑特征提高其对不平衡配电系统的学习能力，提出一种基于图深度强化学习的三相不平衡主动配电网供电恢复新方法。该方法将配电网的动态供电恢复问题设计为一种新颖的马尔科夫决策过程，在此过程中不断产生样本数据并根据所提出的图深度强化学习算法对智能体进行训练，通过优化协调多个微电网以实现配电网动态供电恢复，其性能在IEEE37节点和IEEE123节点配电系统中得到了验证。     

考虑移动储能有功时空支撑的不对称配电网负荷恢复策略

针对极端灾害导致配电网孤岛运行时供电能力不足的问题,提出一种考虑孤岛划分下移动储能和DG三相协调调度的不对称配电网负荷恢复策略.首先,构建了基于交通网络的移动储能时空转移和充放电模型.其次,在重构后的配电网孤岛基础上,采用移动储能和DG三相协同调度的模式,以最小化负荷切除成本、DG发电成本及移动储能相关成本为目标函数建...     

含分布式电源的配电网三相解耦潮流计算方法

提出一种含分布式电源(DG)的配电网三相解耦潮流计算方法。首先基于序分量法建立配电网三相负荷模型、网络序参数模型和多类型DG接入模型,结合配电网结构、不对称线路三序解耦-补偿模型和道路-回路分析法,在配电序网中提出一种有效的三相不平衡配电网改进潮流计算方法;然后将不同DG并网接口划分为PQ、PQ(V)、PV和PI节点类型,建立适用于三相不平衡配电网潮流算法的PQ、PQ(V)、PV和PI节点类型DG模型,并对其迭代计算模型进行了详细的公式推导。算例分析验证了所提算法的有效性和通用性,所提算法具有良好的收敛性及较强的处理DG节点及其出现无功越界的能力。     

考虑需求响应影响的含分布式电源的配电网多目标协调规划

分析了考虑需求响应影响的含分布式电源(DG)的配电网多目标协调规划问题,建立了以DG综合投资成本(包括DG安装及运行维护成本、购电综合成本、需求响应运行成本、网络损耗成本和环境效益)最小为目标的模型,综合考虑网络系统安全约束和需求响应运行约束条件,实现DG位置和容量的协调规划。利用自适应粒子群算法对IEEE33节点系统进行求解,算例结果表明,该模型能有效提高可再生能源的利用率,提升含DG的配电网规划的经济性。     

三相不平衡配电网不确定性分布式电源运行域仿射求解算法

高不确定性分布式电源(DG)的大量并网,给配电网安全、可靠运行带来了极大挑战。DG运行域可为DG的接入位置提供参考依据,并可实时监控配电网的运行安全,实现预警和预防性控制。提出了一种三相不平衡配电网中不确定性DG运行域的仿射求解算法。利用基于仿射算术的潮流计算求取节点电压关于DG出力不确定变量的近似线性表达式,综合考虑馈线容量、反向潮流以及电压表达式的安全范围等约束条件,构建三相不平衡配电网的DG运行域的优化求解模型,继而求取配电网中各DG的运行域边界。通过对改进的IEEE 123三相不平衡系统进行仿真,并与近似精确的仿真逼近法进行对比,验证了所提求解算法的准确性及高效性。     

含放射性约束条件的配电网重构研究

研究网络重构是配电网运行及优化的重要功能之一,在各种重构算法中,网络模型通常采用放射性的拓扑结构。为保证重构结构满足拓扑的放射性约束,把放射约束的数学模型纳入到含分布式电源(DG)的网络重构系统中,使以往复杂的方法转化为一个简单而有效的方法。进而把该放射性约束条件运用于基于粒子群优化算法的配电网重构中,克服了粒子群寻优的盲目性,提高运算速度。最后通过IEEE33和IEEE69节点算例表明,放射性条件的约束和DG的引入能够更进一步实现整个网络重构方案的优化。     

含多类型分布式电源的主动配电网三相动态潮流算法

随着高比例、多类型的分布式电源(Distributed Generations,DG)大量接入,对配电网的运行方式和潮流计算方法提出了新的要求。传统配电网潮流计算方法已不适用于主动配电网运行特点,为解决此问题,提出一种基于序分量的主动配电网三相动态潮流算法。建立电力电子逆变器的三相序分量的稳态潮流模型,并在潮流计算中引入功率缺额分担系数,使不同控制策略的DG参与分担系统的功率缺额,同时给出DG出力越限后的处理方法。通过对蒙西某地区配电网和IEEE33节点配电系统进行仿真,结果表明DG参与分担系统功率缺额后,可以降低网络损耗、提升系统电压水平。从而表明动态潮流算法能够有效处理主动配电网中各类DG共同分担功率缺额的运行方式,更好地模拟主动配电网实际运行情况。     

考虑DG及负荷时序性的多目标配电网重构与DG调控综合优化规划

为解决分布式电源（distributed generation,DG）出力及负荷的时变性给实际配电网调度所造成的不利影响,使配电网的优化规划方案更加切实可行,提出了一种基于配电网重构和DG选址定容结合的多目标粒子群动态优化模型,该模型以配电网有功损耗、电压偏差及经济成本为优化目标,考虑负荷及DG出力的时变性,对配电网络重构和DG调度进行综合优化求解。通过基于随机森林模型（random forest,RF）及长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型的混合预测模型对配电网负荷及DG出力进行预测。采用经帕累托最优理论改进的粒子群算法得到配电网重构及DG调控的帕累托最优解集并利用模糊隶属度函数法来确定帕累托最优解集中的最佳配电网调度方案。基于IEEE 33标准测试系统设计多个算例进行仿真分析,结果表明,所提考虑负荷及DG出力时序性的配电网重构和DG调度联合优化模型可显著改善配电网络运行的经济性和稳定性。     

基于数据潮流模型的高比例光伏配电网三相不平衡优化

随着分布式光伏的大规模接入,配电网固有的三相不平衡问题日益严重,给系统的电能质量、经济运行等带来不利影响。此外,高比例光伏的接入使得配电网的物理结构和运行方式更加复杂多变,导致当前依赖精确拓扑结构和线路参数的三相不平衡优化方法难以应用。因此,提出一种基于数据潮流模型的高比例光伏配电网三相不平衡优化方法。首先,采用基于双阶段注意力机制的循环神经网络方法建立数据潮流模型,拟合三相潮流约束中变量之间的函数关系。同时,提出图特征嵌入的方法将部分已知的拓扑信息嵌入到数据潮流模型中以提高拟合精度。其次,以训练后的数据潮流模型为基础重建配电网三相不平衡优化模型。最后,通过条件梯度下降方法求解该模型,以修改的IEEE33节点配电网络为例,验证了所提方法的有效性。