基于表计配置的配电网可观测性分析

给出了一种配电网可观测性分析的定义，即使用典型负荷模式描述负荷变化规律，且每个负荷用户被赋予不同的表征指标，在变化的网络结构下，支路上优先配置最小数目的功率量测表计，利用量测方程求解典型负荷模式，从而获得各节点负荷，配电网可观测；有效的网络分割方法分割期望网络结构的加权树来优化表计配置，使得在量测方程可解的前提下，量测区域用户的指标均衡。算例进行了可观测分析和表计配置的测试。所提出的可观测分析思路能够折衷考虑经济性和运行需要，而表计配置也为配电网自动化改造提供一个思路。     

计及分布式电源出力和负荷不确定性的配电网孤岛划分

针对计及分布式电源(DG)出力波动性及负荷需求不确定性的配电网孤岛划分问题,提出了一种基于树背包理论的最优孤岛划分新模型及相应求解方法。所述方法的基本思路为:首先,构造了DG出力波动性和负荷需求不确定性基于树背包理论的随机最优孤岛划分新模型;进而,基于拉丁超立方超样方法、确定性树背包算法、数理统计方法,确定各初始孤岛的组成,包括DG及相应负荷节点;最后,对每个初始孤岛在考虑孤岛重构的基础上采用基于随机最优潮流的优化调整,通过优化调整而保证DG孤岛运行的最优性、安全性和经济性。所述方法实现了计及分布式发电及负荷出力不确定性情况下最佳孤岛的系统形成方法,能根据实时情况确定最大可能出现的孤岛,相对于在确定性条件下的孤岛具有更强的可信度。含有多个DG的PGE 69节点系统的算例验证了所述模型及算法的有效性。     

基于可观测性分析的配电网表计优化配置

本文从降低电压量测标准差的角度入手,通过负荷分类解决配电网可观性问题。利用网络优化的概念,将配电网进行分割,提出一种启发式配电网量测优化配置方法。并利用实际电网的一部分作了算例分析,验证了本文方法既解决了配电网的可观性问题,又减小了量测电压的标准差,为配电网状态估计提供了更为精确的量测数据集。     

计及不确定性和多投资主体需求指标的分布式电源优化配置方法研究

针对分布式发电在不同发展阶段可能存在不同的分布式电源(distributed generator,DG)投资主体,即配电运营商和用户,分别建立了考虑配电网运营商(distribution network operator,DNO)需求指标和用户需求指标的DG优化配置模型。针对不确定性对DG优化配置问题的影响,在建立相关概率模型的基础上,利用基于拉丁超立方抽样的蒙特卡罗模拟(Latin hypercube sampling based Monte Carlo simulation,LHS-MC)方法进行目标函数计算。模型求解中,采用非劣排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm-II, NSGA-II)进行多目标优化计算。在获得不同模型下DG优化配置鲁棒解的基础上,提出一种整体化考虑 DNO 需求指标和用户需求指标的DG优化配置综合分析方法,使优化配置方案在整个发展阶段效益最优。采用33节点配电系统进行仿真,验证了所建 DG 优化配置模型和所提方法的有效性。     

基于全网故障可观测的配电网行波定位装置优化配置方法

配电网结构复杂、分支线路众多,利用较少的行波定位装置实现全网故障定位具有显著经济效益。基于此,提出了一种基于全网故障可观测的行波定位装置优化配置方法。首先,引入树形结构图,定义配电网线路各节点间的层级关系。并根据行波传输特性,提出了装置配置基本条件：在目标配电网树形结构图中,邻接节点与其父节点至少有一个节点配置装置。将该基本条件作为约束,建立以装置数量最少化为目标函数的数学模型。模型中引入权重系数,量化线路长度、历史故障率对装置配置需求程度的影响。最后,使用改进灰狼算法求解模型最优解,形成最优配置方案。仿真算例结果表明,基于所提优化配置方法,在满足定位精度的前提下可显著减少行波定位装置数量、降低投资成本,故障定位误差小于100 m。且在线路N1情况下具有一定的适应性,满足实际工程需求。     

基于关键量测辨识的配电网可观测性分析

目前配电网量测配置严重不足,导致配电网中量测信息不足、可观测水平极低. 在配电网中增加测量设备,可提高网络的可观测能力,但考虑到经济性,在所有支路和节点处增设量测装置显然不可取.对此,以提高配电网的可观测性为目的,研究如何选择某些关键量测,既能保证配电网的可观测性,又能减少设备投入,对配电网增设量测装置具有很好的参考意义。     

计及不确定性因素的配电网网架规划方法

为了在配电网网络架构规划中计及分布式电源出力与负荷不确定性的影响,提出了模糊规划法。通过三角模糊数表述分布式电源(Distributed Generation, DG)出力的不确定性,并利用可信度理论构建配电网网架规划模型;提出了一种快速生成树算法形成待规划系统的初始网络架构,再利用遗传算法对初始网架进行调整寻优,最终得到系统最优网架。通过算例仿真验证了该方法的有效性。     

计及不确定性和谐波畸变的分布式电源最优配置

针对配网中存在谐波畸变,且存在多种不确定因素的问题,在分布式电源(distributed generator,DG)优化配置模型中考虑了谐波畸变限值,并利用区间数表示不确定因素。DG优化模型以DG成本电价、网络损耗及电压稳定性为指标,并在满足配网潮流安全性约束的基础上增加谐波畸变限值的约束,建立多目标优化模型。最后利用基于区间TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)算法定量分析不确定因素的影响,并与非劣排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm,NSGA)相结合求出DG最优配置方案。算例验证表明该方法可有效降低谐波畸变率,实现DG发电效益和供电质量的综合最优。     

基于鲁棒优化的主动配电网分布式电源优化配置方法

为优化配置作为分布式发电的有效管理平台的主动配电网,针对含分布式发电并网的主动配电网优化配置问题,给出一种基于鲁棒优化理论的优化配置模型。首先,以综合配置成本最小为目标函数,计及功率平衡约束、可控微源运行约束、旋转备用约束等必要约束条件,建立主动配电网优化配置模型。针对模型中的不确定性,采用鲁棒优化框架将分布式光伏和风电区间模型中的不确定变量进行消除,再采用线性对偶理论和拉格朗日求导法将其转化为确定性的优化配置模型。仿真算例表明,主动配电网相比于传统配电网具有更高的运行经济性和可靠性。同时,所建立的模型能够计及风光出力不确定性对配置结果的影响,从而适用于主动配电网优化配置方案制定。     

计及效率提升的弹性配电网中可移动式储能优化配置方法

在弹性配电网的灾后恢复供电过程中,可移动式储能(mobile energy storage systems,MESSs)作为应急电源在恢复重要负荷供电时可发挥显著作用,如何合理配置MESS使得灾害发生后能够快速恢复对重要负荷节点进行供电具有重要意义。本文提出了一种计及效率提升的弹性配电网中MESS的优化配置方法。首先,考虑配电网中各节点停电风险和区域允许最短时限,给出该区域最优选址点个数及位置;其次,根据MESS的最短移动距离、最短移动时间和MESS的利用效率,建立负荷分层的MESS优化配置模型,以及以最小化灾后综合费用最小为目标函数。本文所提模型通过划分负荷的重要等级实现了优先为重要负荷恢复供电,提高了MESS的利用效率,最后通过算例分析验证所提配置模型的正确性和有效性。     

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。     

考虑分布式电源和电动汽车不确定性的双层动态配网重构

分布式电源(Distributed Generation, DG)和电动汽车(Electric Vehicle, EV)的广泛应用对主动配电网的优化运行提出了更高的要求,配电网重构是其关键技术之一。考虑DG、EV和其他负荷的不确定性,通过拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)产生随机变量并考虑其相关性。然后分别以最小化综合运行成本和系统节点电压差为目标函数,建立双层优化模型。最后采用基于化整为零策略的改进和声搜索算法(Improved Harmony Search Algorithm, IHSA)进行分时段配网动态重构。通过IEEE33节点系统的仿真,验证了上述方法在提高可再生能源利用率的同时,可以有效提高配电网运行的经济性和可靠性。     

含潮流路由器的配电网最优潮流计算

为解决配电网控制分散、控制元件可调范围小等问题,将潮流路由器(Power Flow Router, PFR)应用于配电网。提出了一种适用于配电网的含潮流路由器的改进支路潮流模型,并基于此建立了含PFR的配电网最优潮流模型。对模型进行二阶锥松弛,并采用Gurobi等商用算法包对松弛后的模型进行求解。为考虑负荷和分布式电源出力的不确定性,提出了一种拉丁超立方抽样和二阶锥规划相结合的概率最优潮流求解方法。采用修订的IEEE33节点系统验证了所提方法的有效性。     

基于经济运行分析的分布式电源配电网线损分摊

为了从经济运行角度研究分布式电源配电网线损分摊,给出一种基于经济运行分析的分布式电源配电网线损分摊计算方法。首先,采用等效电阻法计算最小配电网线损,并据此计算接入分布式电源前后配电网的经济运行负载区间;其次,分析配电网接入分布式电源前后经济运行负载区间变化的原因,并据此构建不同的运行场景;最后,采用潮流追踪算法计算分布式电源线损分摊电量,设置对应的奖惩系数修正计算的线损分摊电量。实例分析结果验证了所给方法的有效性和合理性。     

考虑分布式电源出力随机特性的配电网节点脆弱性评估

随着分布式电源的接入及配电网规模的不断扩大,配电网的安全性与可靠性面临挑战,配电网脆弱环节辨识问题亟待解决.考虑分布式电源出力随机性对配电网节点脆弱性的影响,建立基于拉丁超立方抽样的风电与光伏随机出力模型;基于复杂网络理论与配电网辐射状的拓扑条件提出改进节点度、改进介数等节点脆弱度指标;利用分布式电源随机出力模型的采样...     

含分布式电源的配网网损分摊方法及其场景适用性研究

目前网损分摊方法的研究主要集中于110 kV及以上电压等级的输电网络,难以直接应用于分布式电源接入配网的情况,也未对分布式电源造成的配网运行场景变化进行探讨。为此,提出一种含分布式电源的配网网损分摊方法,并对其场景适用性进行分析。首先,将分布式电源的运行场景依据其出力情况分为“不发电”、“本地消纳”和“余量上网”,并对3种运行场景的网损分摊必要性和分摊特点进行研究。然后,综合对比分析传统网损分摊方法在含分布式电源的配网中的适用性,并在此基础上设计一种适用于含分布式电源的配网网损分摊方法,该方法考虑了2种常见的计算分支,并从原理上对2个计算分支的场景适用性进行详细研究。最后,以IEEE 33节点配电系统为例,对分布式电源接入配网进行网损分摊计算,验证了所提方法的实用性。     

基于DG和多端VSC协调控制的交直流配电网优化运行

分布式电源(DG)大规模并网不仅带来了消纳问题,还使交直流网络的经济安全运行面临巨大挑战。基于此,文中提出一种基于DG选址和多端电压源换流器(VSC)协调控制的交直流混合配电网优化运行方法。针对DG选址,基于灵敏度分析方法提出一种节点网损灵敏度指标,利用网络中不同位置的负荷节点对网损敏感度不同的规律进行交流网侧的DG选址。进而建立以网络有功总损耗、节点电压偏移量和DG盈余量最小为目标的多目标优化模型,对多端VSC不同控制策略下的端口功率电压变量和DG的有功出力进行协调控制。仿真结果表明,所提优化运行方法能够提高网络运行经济性和安全性,并兼顾配电网对DG的消纳水平,为实际工程中的决策人员提供重要的参考。     

基于动态均衡凸-凹步骤法的含PI型DG配电网无功优化

采用电流控制型逆变器并网的分布式电源和储能系统具有PI型并网功率接口特性,如果将其近似建模为恒功率模型,则可能造成无法忽视的计算偏差.研究计及PI型分布式电源精确功率接口特性的配电网无功优化问题以及相关的二阶锥松弛模型的可行性恢复方法.针对惩罚目标函数法和基本凸-凹步骤法在可行性恢复能力和最优性保持能力方面的缺陷,提出...     

考虑需求响应不确定性的主动配电网优化调度

需求响应的多样性和不确定性给主动配电网的运行带来了很多不利影响,为此本文从各类需求响应行为的特征出发,构建了考虑需求响应不确定性的主动配电网优化调度模型。首先针对价格型需求响应,利用消费者心理学原理和价格修正系数来描述经济因素所引起的需求响应不确定性,进而利用不确定参数和范数约束条件来表示非经济因素对需求响应的影响,从而更精细化地刻画了价格型需求响应的不确定性并能够引导用户更好地参与需求响应;然后针对激励型需求响应,构建了可中断负荷与可激励负荷的融合机制及其相应的机会约束来减小负荷峰谷差;最后本文以运行成本和多种需求响应成本的综合成本最小为目标,计及多种系统约束和需求响应约束条件,建立了主动配电网优化调度模型。结合算例分析证明了本文所提模型的优越性。     

基于概率多场景的柔性配电网鲁棒运行优化

分布式电源和波动负荷的接入使得传统配电网的调节设备和手段凸显出局限性,柔性开关设备(SOP)的应用可以解决间歇性源荷带来的问题。针对多端柔性互联设备在柔性配电网中的应用,建立计及运行损耗的三端SOP的拓扑结构和数学模型;考虑到源荷出力的不确定性会导致配电网节点电压越限和功率潮流不合理,将鲁棒优化和场景分析方法相结合,建立基于概率多场景的鲁棒运行优化模型,并采用锥优化方法进行求解;为了实现场景数量和精度平衡下多场景的快速生成,提出基于拉丁超立方抽样的概率多场景生成方法。以3组IEEE 33节点系统组成的配电网为算例,验证了所提鲁棒运行优化模型和场景生成方法的有效性,所提模型与方法实现了配电网运行经济性与安全性的协调,显著提高了模型计算效率,有效避免了“维数灾”现象。