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,分布式综合能源将向网络化、信息化、智慧化方向推进,将大力促进全社会能源消费模式的变革。     

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。     

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。     

一种主动配电网分布式电源优化配置的新方法

针对分布式电源在主动配电网中的优化配置问题,给出了一种系统有功网损评价指标,建立了综合考虑分布式电源投资运行效益、系统有功损耗及电压偏差的多目标优化配置数学模型。并提出一种改进的快速非支配萤火虫优化算法用于分布式电源在主动配电网中的优化配置,即在计算过程中引入累积排序适应度赋值策略改善算法的全局搜索能力,并利用模糊隶属决策技术从最优pareto解集中选取最优方案。对IEEE 33节点配电网仿真计算表明,该方法能提供全面合理的多样性优化配置方案,有助于实际工程应用。     

基于改进粒子群算法的风力机选型应用研究

风力机的选型是风电场建设的重要内容,它对风电场建设造价、投产后的发电量以及运行维护成本等有直接影响。文章在给定风资源的情况下,综合考虑风电场的容量系数和实际发电量,以风力机性能指数作为选型的依据,针对采用常规方法进行风力机参数线性化求解的缺陷,采用智能化的改进粒子群算法对风力机参数进行寻优。与常规计算方法相比,该方法寻得的风力机性能指数更优。结合具体实例计算候选机型的风速加权标准差,选出最优风力机。该研究结果为风电场的风力机选型提供了一种有效可行的方法,具有一定的应用参考价值。     

基于改进粒子群算法的热工温度模型辨识

将细菌趋化、混沌搜索和模拟退火思想引入标准粒子群算法中,对比分析了细菌趋化粒子群算法、混沌模拟退火粒子群算法和模拟退火粒子群算法的辨识结果,探讨了改进算法的工程应用性问题,并将改进算法应用于单入单出的实验室锅炉温度和多入单出的超超临界锅炉主蒸汽温度模型的辨识中。辨识结果表明:细菌趋化粒子群算法可以很好地反映对象的动态特性,提高了辨识精度,缩短了辨识时间,改进了辨识效果。     

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。     

基于改进粒子群算法的多目标无功优化

提出了一种基于粒子群算法的多目标优化方法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优和全局最优值,用存储池保存搜索过程中发现的非支配解;采用聚类算法裁剪非支配解,以保持解的分散性;采用动态惯性权重来平衡粒子的局部和全局搜索能力,并将该算法应用于IEEE14节点系统的多目标无功优化。     

Multi-objective optimization of a hybrid distributed energy system using NSGA-II algorithm

In this paper, a multi-objective optimization model is established for the investment plan and operation management of a hybrid distributed energy system. Considering both economic and environmental benefits, the overall annual cost and emissions of CO₂ equivalents are selected as the objective functions to be minimized. In addition, relevant constraints are included to guarantee that the optimized system is reliable to satisfy the energy demands. To solve the optimization model, the nondominated sorting generic algorithm II (NSGA-II) is employed to derive a set of non-dominated Pareto solutions. The diversity of Pareto solutions is conserved by a crowding distance operator, and the best compromised Pareto solution is determined based on the fuzzy set theory. As an illustrative example, a hotel building is selected for study to verify the effectiveness of the optimization model and the solving algorithm. The results obtained from the numerical study indicate that the NSGA-II results in more diversified Pareto solutions and the fuzzy set theory picks out a better combination of device capacities with reasonable operating strategies.     

Modeling and daily operation optimization of a distributed energy system considering economic and energy aspects

This paper presents a distributed energy system (DES) for a local district and formulates a constrained nonlinear multiobjective optimization model for the daily operation of the system. The main objective of the study is to increase the efficiency by minimizing energy cost, energy consumption, and energy losses. It is implemented through the integration and complementation of renewable energies and fossil fuels as well as the recycling utilization of waste heat in the DES. The consideration of network topology and energy losses of water heating network could also contribute to the improvement of energy efficiency. To solve the optimization problem, a novel Whale Optimization Algorithm is employed. Furthermore, the economic and energy performance of the DES are evaluated and compared with that of conventional centralized energy systems, ie, the EG and MG energy‐supply modes. After simulation studies, the hourly optimal energy (both natural gas and electricity) purchasing schedule as well as the hourly optimal set points of mass water flow rates and supply/return water temperatures could be determined. The results show that the DES saves more than 50% of energy costs/energy consumption than the MG mode and over 22% than the EG mode for a whole day, verifying the competitive advantage and great potential of both energy saving and cost reduction of the DES.     

分布式能源系统的研究及配置方案分析

介绍分布式能源站冷热电三联供系统以及近期的国家政策,分析已建成的主要分布式能源站的配置概况,并探讨如何根据负荷情况对分布式能源站进行合理配置的主要原则。通过对目前所面临问题的分析,为分布式能源站的设计和研究方向提供了建议。     

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 %。     

含可响应分布式电源的智慧能源配网多目标优化调度

分布式电源增加了配电网的灵活性,但同时也给配网调度带来一定挑战。文章针对含有可响应分布式电源的配网多目标优化调度进行研究。首先分析了居民智慧能源的特征以及居民用户、分布式电源、运行商三者的关系;然后考虑了分布式电源的不确定性,建立了风机和光伏的出力模型,从经济性、环保和配网可靠性角度建立了居民智慧能源配网多目标调度优化模型;针对配网负荷多样化的特点,提出了负荷因数模型,计及到多目标优化模型中;最后利用决策算法求解该模型,并在IEEE33节点系统中进行仿真,说明了所提模型和算法的有效性。     

基于改进粒子群算法的火储联合调频优化储能控制策略研究

为了解决火储联合调频协同控制效果与储能系统成本回收的问题,提出一种改进粒子群算法的储能优化控制策略,通过引入自适应权重调整全局搜索方向,并解决储能电荷状态与出力状态的耦合性问题,建立火储联合调频综合性能指标进行储能控制策略研究。案例仿真结果表明：本文所提算法比传统算法在收敛效果方面具有明显优越性,避免了局部最优解问题;当储能系统电荷状态设置在57.5%和42.5%时,提高了机组调频响应效果,延长了储能设备的使用寿命。