基于负荷平衡的配电网重构遗传算法研究

以负荷平衡为目的建立了一种新的配电网重构方案的数学模型,即负荷的不平衡度以负荷平衡指数来衡量。采用遗传算法,染色体以开关的状态为基因进行编码,通过杂交、变异等操作综合分析计算出基于适应度函数的最优方案,也就是具有最小的负荷平衡指数的重构方案为最优。作为对比,计算出了负荷平衡指数较小时的网损,发现优化重构后配电网的网损也相应降低了。以三馈线IEEE16节点系统对该方法的有效性进行了验证,结果表明该方案用于配电网重构能显著改善负荷,降低网损。     

基于负荷平衡的含分布式发电配电网重构研究

提出以负荷平衡为目标的含分布式发电配电网重构方法,将负荷平衡指数作为目标函数,通过改进自适应遗传算法来寻求配网的最佳结构,进一步提高其计算效率并且克服了传统遗传算法(GA)在配电网重构中应用时产生大量不可行解的不足.计算结果表明,该方法不仅可以达到平衡负荷、降低网损的目的,而且对提高节点电压质量也有一定的支撑作用.最后以IEEE33节点为例,验证了该方法的可行性.     

以提高供电电压为目标的配电网重构改进遗传算法研究

提出以提高节点电压为目标的配电网重构方法,该方法将电压均衡指数作为目标函数,通过改进遗传算法来寻求配网的最佳结构。该方法提出在同一环路的开关为1个基因块的编码方法,交叉操作只进行对应基因块的交换。这种将变异操作限制在基因块内的遗传操作策略,克服了现有遗传算法(GA)在配电网重构中应用时产生大量不可行解的不足,通过简化配电网结构,缩短了GA染色体的长度,进一步提高了计算效率。计算结果表明,该方法不仅可以提高供电电压质量,还能够达到降低网损的目的。最后以IEEE 33节点为例,验证了该方法的可行性。     

配电网故障恢复及负荷平衡的重构算法研究

配电网故障后的供电恢复是一带约束的多目标优化问题，文中描述了在配电网实时运行环境中2个用以恢复供电和平衡负荷的重构算法，但当可行方案不存在时，它们就无法提供一个能尽量减少负荷失电的最佳方案，为此，文中提出了将启发式规划和模糊逻辑相结合的算法，测试结果验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于负荷变化的配电网重构研究

研究了配电网的动态重构方法.把动态重构问题分解为重构次数和时间间隔的确定,使动态重构算法更具有实用性.提出了时间间隔确定的启发式规则,并建立相应的指标来指导时间间隔的合并.采用启发式算法对各时段进行静态重构,不需计算网络潮流,大大缩短了重构的时间.实际算例表明该算法运算速度快,能够有效降低网损,可以用于开关操作表的制定和配电自动化的日运行调度分析.     

基于负荷类型的一种配电网重构算法

随着配电网的扩大,目前的配电网重构算法都不可避免存在计算量大的问题.分析了负荷与配电网网损的关系,并基于此给出了一种配电网重构的算法.算法对可操作的开关进行了分类,形成了三步式搜索,大大提高了重构算法的效率和速度.算例证明了该方法的可行性和有效性.     

基于负荷类型的一种配电网重构算法

随着配电网的扩大,目前的配电网重构算法都不可避免存在计算量大的问题。分析了负荷与配电网网损的关系,并基于此给出了一种配电网重构的算法。算法对可操作的开关进行了分类,形成了三步式搜索,大大提高了重构算法的效率和速度。算例证明了该方法的可行性和有效性。     

负荷随机性对网损计算和配电网重构的影响

首先分析了考虑负荷随机性情况下的配电网网损计算的特点,指出考虑负荷随机性时的网损期望值通常会大于由负荷期望值计算出的网损.进而以网损期望值最小为目标,使用支路交换法对恒定电流随机负荷情况下的配电网重构方法进行研究,以网损对负荷的有功期望值、无功期望值、有功方差、无功方差的导数确定开关交换对.算例表明,网损期望值最小的重构方案不一定是负荷期望值计算的网损最小的重构方案.该方法对实际配电网重构具有一定的指导意义.     

基于改进遗传算法的配电网优化重构

介绍配电网重构的基本原理及其研究意义,研究了遗传算法的编码并对遗传算法染色体编码进行了改进。在优化过程中采用精英策略及改进的自适应算子,加快了算法的搜索速度,有效避免了不成熟收敛。结合配电网与自适应遗传算法特点采用可操作开关集的快速环分解策略,提高了算法的搜索能力和速度。PE＆G33节点系统算例表明改进的遗传算法在配电网优化重构应用的有效性。     

基于小生境遗传算法的油田配电网无功优化

油田配电网负荷分散,配电距离长,大量变压器和异步电动机负载率和功率因数低,使得大量无功在配电网中流动,引起网损偏大.因此对油田配电网进行无功补偿,对降低网损和提高电网的电压水平具有重要意义.     

兼顾均匀性的多目标配电网重构方法

提出了一种兼顾均匀性的配电网多目标重构方法。分析了不同均匀性网架结构下可靠性与网损的关系,给出了网架结构均匀性的评价指标。建立了兼顾均匀性的多目标配电网重构模型(distribution network reconfiguration based on system homogeneity,DSH),并采用改进多目标和声搜索算法来求解DSH模型。通过对IEEE 33节点测试系统的仿真分析,验证了DSH模型求解算法的有效性与合理性,给出了考虑可靠性和均匀性的配网重构问题的最优解集,供决策者根据实际情况选择。     

基于图解蚂蚁系统的配电网动态重构

为了提高配电网运行的经济性,提出一种基于图解蚂蚁系统的配电网动态重构问题的求解方法。求解过程分为离线和在线两个阶段。离线阶段完成拓扑分析,形成同时包含配电网拓扑结构和时段长度两部分的可行解解集,用构造图表示。在线阶段通过模拟蚁群在构造图中的行走过程完成搜索寻优。离线阶段仅需完成一次拓扑分析即可支持在线阶段各时段拓扑结构的求解。在线阶段通过时段延伸方法将搜索空间由可行解解集缩小为较优解解集。仿真算例验证了提出的算法可以有效缩小搜索范围,找到最优解。     

配电网络重构的现状和发展

配电网络重构是配电自动化的重要组成部分,是系统安全经济运行的重要举措.回顾了配电网络重构的历史和发展现状,对各种重构方法进行了详细评述,分析了各算法的特点、存在的问题,以促进该研究领域的进一步发展.     

配电网络重构的现状和发展

配电网络重构是配电自动化的重要组成部分 ,是系统安全经济运行的重要举措。回顾了配电网络重构的历史和发展现状 ,对各种重构方法进行了详细评述 ,分析了各算法的特点、存在的问题 ,以促进该研究领域的进一步发展     

基于博弈论的多目标配电网重构

提出了一种基于博弈论的多目标配电网重构模型,该模型充分考虑了风电和光伏发电的出力不确定性,以降低配电网有功损耗、均衡负荷过载和减少开关操作次数为综合优化目标。将3个目标函数视为不同的博弈者,并考虑各目标之间存在的相互制约关系,加入"后评价"选择机制,构建了合作博弈联盟模型探讨目标间可能存在的联系,并采用改进萤火虫算法对模型进行求解,利用适应度值的大小确定最终重构方案。IEEE 33节点配电网的测试结果表明,所用算法能够快速找到多目标重构博弈模型的均衡解,验证了在加入分布式电源的情况下,网络重构能明显改善配电网的各项指标。     

基于模糊评估的多目标配电网重构

提出一种基于模糊评估的多目标配电网重构新方法。应用模糊数学中隶属函数对有功损耗、电压质量、支路过载分别建模,并对重构结果进行模糊评估。重构算法结合了遗传算法的全局搜索能力和启发式方法的高效局部最优求解能力。以一个典型算例,验证了该方法的实用性和有效性。     

基于虚拟电厂的车-网负荷平衡策略

提出一种基于虚拟电厂的实时充电进程控制模型,既考虑了电动汽车车主的出行行为特性,又缓解了配电网的负荷不平衡,达到车-网互动的目的。采用双层算法求解所提模型,外层算法采用静态路由算法读取负荷数据,并采用前推回代方法计算节点电压及配电网网损;内层算法采用老化算法判断电动汽车的接入相,并采用轮询调度算法平衡配电网的三相负荷不平衡。通过调节电动汽车的充电时间可以有效地降低配电网网损以及平衡原配电网的三相不平衡度。算例仿真表明,所提策略可以有效地避免充电高峰,缓解配电网的三相负荷不平衡度,同时降低配电网网损,保障电网安全经济运行。     

基于时间区间的实用配电网重构方法

目前,基于时间区间的配网动态重构还没有很好的解决办法.为把重构技术引入配网的实际运行中,提出一种基于时间区间的实用重构方法,它能快速、有效地求解二次以内的重构问题.首先,文章通过对基于时间区间的配网一次重构进行分析,得出了关于最佳一次重构时间的推论,并用算例对其进行了验证.根据此推论,对二次重构进行了求解.由于不用考虑两次重构时间之间的组合问题,大大地提高了求解的速度.最后文章对实用法所能节省的网损进行了分析,进而讨论了多次动态重构的必要性.     

考虑DG与负荷不确定性的主动配电网重构

分布式电源(Distributed Generation,DG)以其清洁性的特点越来越多的接入配电网中,但是具有明显的不确定性,所以本文主要考虑了DG与负荷的不确定性对主动配电网重构的影响。针对DG与电力负荷的不确定性,通过信息熵与场景划分法相互结合,根据负荷曲线将负荷划分为多个场景,并且以Wasserstein概率距离指标对风力发电与光伏发电的场景进行划分。提出“无重复”的环路编码与初始种群生成策略,提高了优化效率。建立基于有功网络损耗期望值的多场景配电网重构模型,最后使用改进的烟花算法对制定场景的重构目标函数进行优化。