基于粒子群算法的分布式能源系统容量优化配置

系统容量配置问题是影响分布式能源项目盈利能力的关键,为此提出了以储热设备取代部分动力设备容量的分布式能源系统方案,将系统的物理模型和运行策略进行数学模型转化,针对具体电、热负荷情况,采用粒子群优化算法,以净现值最大为目标,对动力设备容量和储热设备容量进行优化求解,并采用遍历法对结果进行验证。分析结果表明：最优的动力设备容量小于最大电负荷,在电负荷峰期存在网购电量,但机组绝大多数时间运行于额定工况或微偏离额定工况,机组发电效率相对较高;由于天然气价格高,补燃天然气不经济,最优的储热容量配置为在严寒期内不以补燃形式对供热能力进行补充,仅利用储热设备恰好能够满足严寒期的供热需求,即不存在储热设备的配置冗余。     

基于改进二进制萤火虫算法的风电场微观选址优化研究

风电场微观选址时应合理布置机组位置,减少尾流影响,提高风电场的综合经济效益。首先,针对不同布机方案及不同来流风向、风速下风电场尾流分布的变化,提出了一种基于坐标变换的风电场尾流场快速计算方法以提高计算效率;然后,对传统二进制萤火虫算法进行改进,从而提高寻求全局最优的能力;最后,基于以上工作,以机组总台数和布机方案为决策变量,以单位功率成本为目标函数,完成了3种风况条件下的风电场微观选址优化工作。经过计算对比分析,本方法在3种风况条件下均得到了更优的布机结果,对工程中海上风电场和陆上平坦地形风电场的微观选址工作具有参考价值。     

基于萤火虫优化算法的主动配电网广义电源规划模型

为进一步降低配电网系统网损、提高系统运行电压水平,将广义电源的有功和无功功率作为控制变量,考虑分布式电源出力随机波动特性对配电网广义电源优化配置的影响,从而合理规划广义电源接入,构建同时考虑配电网运行安全性和经济性的多目标无功优化规划模型,利用萤火虫优化算法解决广义电源优化规划问题,并通过改进的IEEE-33节点系统验证了所提模型和算法的可行性和优越性。     

基于微电网协调发展的分布式综合能源研究

基于微电网协调发展的分布式综合能源,具有利用效率高、总体排放低、社会效益好等优点,为能源生产和消费就近进行创造了条件.根据能源利用的基本情况,考虑经济发展与社会效益,分析了天然气、煤基等分布式综合能源的特征,并提出发展过程中应重点考虑的因素,为能源生产与消费革命做了有益探讨.随着科学技术与社会治理进一步发展,分布式综合...     

基于改进微分进化算法的分布式电源优化配置

为研究分布式电源接入对配网的影响,建立了包含发电收益最优、有功耗损最低和电压稳定度的多目标优化模型,并运用改进的微分进化算法对接入配网的分布式电源进行整体寻优,该算法将自适应策略融入到传统微分进化算法中,并结合Pareto占优概念将所有代非占优解存储到外部精英存档中。通过对IEEE-33节点的标准配电网算例分析,表明分布式电源的合理配置可使配网电压水平提升、减小有功网损、提升电压稳定指标,且所提模型和算法合理、可行。     

多能互补分布式能源系统优化研究

分布式能源系统由于其高灵活性、高环保效益的特点日益受到研究者的关注,但分布式能源系统使用情景多变,难以用统一的标准设计建造,针对不同情境的系统设计改善发挥了重要作用。针对当前常见的分布式能源系统优化手段及发展情况进行深入探讨,总结了优化算法在优化问题上的应用现状,提出可以针对不同实际情况对算法进行整合应用的建议。     

基于热电互动的分布式能源系统优化研究

  [目的]  为实现分布式能源系统经济、高效的为工业用户供能,基于工业园区电、热负荷的耦合特性,建立了分布式能源系统供能单元的性能模型,提出了优化运行策略。  [方法]  以广州某工业园区为研究对象,结合实际负荷数据,合理确定优化参数,计算了年发电量、年耗气量和一次能源利用效率,并对负荷增量的影响进行了研究。  [结果]  结果表明:机组启动热负荷对分布式能源系统的年发电量影响较大,采用优化运行策略,年发电量提升约18.7%,可以提高园区自供电比例,一次能源利用效率在85%以上。  [结论]  该优化运行策略是正确并有效的,可应用于热电耦合分布式能源系统的优化,有效提升分布式能源系统的供能,同时维持较高的一次能源综合利用效率。     

基于灰狼算法的分布式电源优化配置

分布式电源(DG)的优化配置是主动配电网(ADN)规划中的重要环节,ADN中DG的合理配置对ADN的稳定运行具有重要意义。从电能供给侧出发,建立了考虑DG的投资和主动管理费用、系统网损及电压偏移的多目标联合优化配置模型,并根据1-9标度法对各目标权重系数进行设定。针对传统灰狼算法(GWO)在全局寻优能力和收敛速率上的不足,提出了引入混沌序列的GWO算法,并在IEEE33节点系统中对所提模型进行求解。结果表明,改进方法能对DG进行有效的优化配置,其收敛速度和寻优能力亦优于传统算法。     

基于遗传萤火虫算法的含风电电力系统机组组合研究

随着风能资源的广泛应用,机组组合问题求解愈显复杂。以减少煤耗费用提高系统经济性为目标,提出一种采用遗传萤火虫算法求解含风电电力系统机组组合问题的新方法。引入遗传算法双矩阵通路判断及约束修复策略,提高了初始解生成质量及产生速度;再利用萤火虫算法求解连续负荷经济优化分配,给出自适应交叉概率,从而提高了算法的收敛速度。应用所提算法对经典10机系统优化仿真表明,与其他算法相比,该方法能合理安排机组组合,提高系统供电的经济性,具有较好的实用价值。     

基于Floyd-warshall算法的分布式电源孤岛划分

鉴于分布式电源孤岛运行能够保证重要负荷的不间断供电,提高系统可靠性水平,以孤岛内等效负荷最大建立孤岛划分模型,基于配电网络的树形连通图结构,应用Floyd-warshall算法与最小生成树法进行孤岛搜索,并引入孤岛可行域的概念,用深度优先搜索算法确定孤岛可行域范围,缩小了搜索空间,提高了孤岛搜索效率。实例应用结果表明,孤岛划分模型考虑了负荷的重要程度、动态负荷以及功率平衡、电压、电流等约束,符合工程实际,孤岛划分方法具有合理性和有效性。     

楼宇型分布式能源系统设备容量和运行策略优化研究

设备容量优化和运行策略优化是分布式能源系统设计,运行的关键问题。为实现分布式能源系统的经济效益,能效水平和环境效益最大化,针对楼宇型分布式能源系统建立了相对普适化的物理模型和数学模型,以粒子群优化算法和线性规划相结合,采用两阶段优化方法计算系统的最优容量配置,并给出运行策略。以某写字楼的分布式能源系统为例,得到最优的系统设备容量和全年逐时运行策略,并采用遍历法验证计算结果的准确性。优化的分布式能源系统与传统供能系统相比,费用年值降低7.79%,年总能耗降低24.18%,污染物排放量减少了62.77 %。     

微网分布式控制多跳无线网络拓扑优化

微网分布式控制系统可采用无线多跳网络实现相邻节点的信息交互.当需要获取各分布式单元状态时,各节点须采用多跳传输的方式,将数据汇集到遥测终端.但在不同通信拓扑条件下多跳传输的延时也不尽相同,不能保证满足电力通信标准的需求.文章以数据传输延时需求为约束,以最小化多跳网络端到端传输延时为目标,研究微网分布式控制系统多跳无线网...     

基于新型混合粒子群算法的含分布式电源的配电网规划

针对粒子群算法易出现"惰性"粒子的问题,提出新型混合粒子群算法,即首先利用混沌理论初始化粒子群,使生成的初始解遍历整个搜索空间,再融入交叉、变异、混沌扰动操作帮助"惰性"粒子跳出局部最优,进而以有功网络损耗最小为目标函数,应用新型混合粒子群算法对IEEE33节点配电系统中分布式电源的位置和容量进行规划。结果表明,新型混合粒子群算法应用于含分布式电源的配电网规划中具有可行性。     

基于混合布谷鸟算法的智能电网多业务组合投资决策优化

电网当前正处于加速电力市场化建设、拓展各类业务以及寻求效益点的关键时期.构建了基于价值链的智能电网重点业务评价模型与基于智能电网投资多目标的多业务决策优化模型,并利用混合布谷鸟算法求解多业务决策优化模型.通过算例分析验证了所提多业务投资决策模型的正确性以及混合布谷鸟算法的优越性,为电网企业组合发展电网业务提供借鉴.     

高铁客运站分布式多能源系统供能协同优化策略研究

为解决传统高铁客运站供能系统中能源利用率较低的问题,以日运行购气费用和购电费用最优为优化目标,以系统运行过程中实时能量平衡为约束条件,以可再生能源出力和吸收式制冷占比为优化变量,建立多能源协同供能的分布式能源系统,并将该模型应用于北方某高铁客运站,分析可再生能源的利用率、制冷系统中可再生能源电出力的电制冷占比以及电网出力的节电率。仿真计算结果表明,分布式能源系统的使用提高了可再生能源的利用率,其中风电机组出力占其出力极限的96.5%,光伏机组出力94.7%;相比于参比系统,分布式能源系统的成本节约率为12.5%;电制冷占比为13%;电网的节电率为53.9%。     

含储能的三端SOP对主动配电网的潮流优化研究

提出一种含储能的三端智能软开关(SOP)对主动配电网的潮流优化策略,建立以SOP传输的有功功率、无功功率为决策变量,多种约束条件下配电网总有功损耗最小、电压偏差最小的多目标优化数学模型,采用多目标粒子群优化算法求取全局最优解,对SOP的最优接入位置进行选取,实现主动配电网总有功损耗的降低和电压水平的改善.最后,将不同类...     

基于分布式发电的10kV电网无功优化关键算法的研究与实践

阐述了无功优化理论,介绍了无功优化的数学模型,提出了采用粒子群优化算法对含分布式发电的配电网进行无功优化的研究思路,并用算例进行仿真分析,得到了最终的优化方案。