采用模块化求解的主动配电网优化运行

对主动配电网运行方式优化,可以合理安排分布式电源、无功设备和储能设备的运行计划,提高配电网运行效率.以配电网运行成本和电压合格率最小为目标,电网和设备运行要求为约束,建立主动配电网日前、日内的有功无功协调优化模型;分析各类待求变量在优化模型中的特点和随时序变化程度,对连续变量和两类离散变量以及时段进行协调,建立相应的求解模块;通过各模块间的迭代实现总体最优.结合配电网特点的模块化处理方式,是对传统非线性混合整数动态规划算法的简化,具有计算资源需求上的明显优势.通过118节点算例的计算分析,表明了所提算法的可行性和实用性.     

含分布式电源的配电网三阶段协同优化调度

针对含分布式电源配电网的实际运行情况,根据主动配电网的设备调度时间尺度和调节次数,建立一种基于日前阶段、日中阶段以及实时阶段的配电网三阶段优化调度流程,解决分布式电源出力不确定性的影响。在日前阶段,采用配电网动态重构,依据分布式电源出力预测的持续分量进行网络拓扑结构变换。在日中阶段,采用列和约束生成算法处理分布式电源出力的不确定性,建立配电网的鲁棒优化模型,对有载调压变压器、分组投切电容器档位进行再调整,确定下一级在线控制的分布式电源和储能的运行基点。在实时阶段,建立时间解耦的储能平抑分布式电源出力不确定性模型,利用分布式电源和储能可以快速响应特点,在实时风光场景下进行根节点功率波动的平抑。改进的IEEE33节点算例验证了所确定模型的有效性。通过多时间尺度的协调调度,可以有效降低分布式电源出力不确定性带来的影响,提高配电网运行稳定性。     

基于相关机会目标规划的主动配电网日前优化调度

以风电、光伏为代表的分布式电源具有不确定性,给主动配电网的安全稳定运行带来了挑战.如何考虑可再生能源的不确定性,制定安全经济的调度计划,是一个亟需研究的问题.为此,提出了一种含机会约束条件的基于相关机会目标规划的主动配电网日前优化调度模型.该模型在功率平衡方程、可再生能源容量约束中计入不确定性变量,充分利用主动配电网的...     

基于ICEEMDAN-TA-LSTM模型的主动配电网短期运行态势预测

主动配电网运行态势预测是充分保障配电网络安全、稳定运行及感知潜在故障的重要手段。针对主动配电网运行态势的快速精确预测,提出一种基于ICEEMDAN-TA-LSTM模型的主动配电网短期运行态势预测方法。首先,通过改进模态分解将原始序列分解成若干稳定的时序分量,降低原始数据的不规律性;其次,提出融合残差、特征以及时间注意力的三重注意力机制的主动配电网时序预测模型,深度挖掘各运行态势要素内相关性及要素间互相关性;同时,利用改进蝠鲼寻食优化算法对模型超参数寻优,综合提升模型整体预测精度;然后,从节点、支路角度出发,提出节点电压越限裕度、支路负载严重度以及电压/电流波动态势评价指标,多层面表征配电网运行态势;最后,以改进IEEE 33节点为典型算例,验证所提模型的可行性及有效性。     

基于内点法的含风电场电力系统随机最优潮流

基于机会约束规划的随机最优潮流模型的求解一般采用智能优化算法,提出了一种内点法结合随机调节因子更新的方法,以求解基于机会约束规划的含风电场电力系统的随机最优调度模型。模型考虑了节点电压和线路功率的机会约束,并采用半不变量和Cornish-Fisher级数结合的方法来计算机会约束的概率分布。引入调节因子,对机会约束概率进行变形,将随机最优潮流问题转化为可采用内点法求解的最优潮流模型。提出了调节因子的更新方法,通过原始对偶内点法的参数结果更新调节因子来调节机会约束满足的概率,迭代求解机会约束随机最优潮流模型。最后,以IEEE14和IEEE118节点系统为例,验证了方法的正确性和有效性。     

大规模风电并网条件下的电力系统调度

由于风能具有很强的随机性,风电预测的误差很大,另外风电具有反调峰特性,而现有水火电机组调峰能力有限,使电力系统调度十分困难.通过对风电预测误差进行统计,建立了在不同风能输出功率水平下预测误差的离散概率分布模型.与系统中机组的累积停运容量概率表结合形成考虑风电的累积停运容量概率表,并采用高斯函数拟合.将投运风险度约束以解析表达的方式引入机组组合的拉格朗日松弛法中,建立考虑风电并网条件下概率约束备用的机组组合模型.最后以26节点测试系统为例,分析了风电接入对机组组合结果的影响.     

考虑可再生能源出力不确定性的多能源电力系统日前调度

随着可再生能源的开发利用,以风电和光伏发电为代表的不确定电源对电力系统安全运行影响越来越大。传统对风电和光伏发电出力不确定的研究,大多假设其预测误差服从正态分布,但正态分布并不能准确描述这一误差分布。基于此,采用人工神经网络直接模拟预测误差的分布规律以确定其对调度方案的影响,同时为了提高模型的求解速度利用神经网络模拟机会约束条件成立的概率水平,将训练好的人工神经网络嵌入机会约束规划模型求解中,形成能够考虑风、光出力不确定性的多能源电力系统日前调度模型。为提高可再生能源消纳能力,调度模型在保证经济性的同时,优化可再生能源的渗透率。采用博弈优化理论,将得到的多目标优化非劣解作为博弈参与者的策略集,进一步通过相互博弈达到纳什均衡的过程寻找最优策略解。最后通过修改的IEEE30节点系统,采用实际风电场和光伏电站出力数据验证了所提模型的有效性。     

风电运行风险与备用协调优化的调度方法

风电功率的预测误差体现了风电的随机性,风电的波动性描述了风电出力在指定时空尺度上的逐点变化特性。针对风电功率预测误差和风电功率波动所需的备用容量,通过对风电的随机性、波动性分析应对,建立风电备用需求新模型。根据风电备用需求与系统运行备用之间的关联关系,定义了风电运行风险,并在此基础上构建了风电运行风险与备用协调优化的调度模型,在模型中采用惩罚的方式对因系统为风电提供的运行备用不足所造成的失负荷成本和风能浪费成本加以考虑。通过修订后的IEEE 6节点和118节点系统算例的仿真计算,验证了模型的正确性和有效性,为更大限度、更经济、更安全的利用风电功率提供了一种决策支持。     

主动配电网多阶段规划

分析了主动配电网扩展规划的多阶段规划思想,提出了主动配电网多阶段扩展规划的二阶锥规划模型.模型以规划期内配电网社会总成本综合费用最小为目标函数,约束条件中除了考虑传统的设备建设安装约束、网络运行安全约束、主动管理约束外,还增加了阶段与阶段之间建设方案的约束.通过Portugal 54节点系统的算例分析和计算结果,验证了长期乃至远景电网发展规划宜采用多阶段规划.这样不仅可以保证各阶段规划方案满足负荷增长需求,而且可以大幅降低系统中的规划费用,提高规划方案的经济性.     

考虑风光出力波动性的配电网无功优化策略

针对风机及光伏出力的波动性对系统网损和电压的影响,本文以全天有功网损和电压偏移最小为目标,建立兼顾电压安全稳定和配电网经济运行的多目标无功优化模型。利用三点估计法原理计算风光出力和负荷值,通过概率潮流判断状态变量是否满足概率约束,利用权重法将多目标转化为单目标,同时结合粒子群优化算法对所建模型进行求解,最后利用改进的IEEE33节点系统进行仿真计算。仿真结果表明,本文所建模型对配电网进行无功优化,有效降低了网损,改善了节点电压质量。该研究为含高比例可再生能源配电网的无功优化提供了有效方法。     

基于随机模糊机会约束的主动配电网分布式风电双层规划模型

针对风速兼具随机性和模糊性的多重不确定特征,提出一种主动配电网分布式风电容量配置的随机模糊机会约束双层规划模型.通过随机模糊模拟描述分布式风电出力不确定性,并考虑其时序特征建立风电出力时序性随机模糊模型,结合随机模糊模拟及潮流分析获取节点电压、支路功率及系统倒送功率等系统静态安全指标的随机模糊机会测度,采用兼顾随机性和...     

电网无功功率分布的模糊优化

通过对模糊负荷及其运行分析,考虑了安全约束的运行问题,给出了无功功率分布模糊优化模型及目标函数,并进一步给出了仿真计算结果,为增强系统的安全裕度及合理缩小节点电压控制范围提供了依据.通过对本模型的分析计算可实现对模糊负荷的实时预测.     

基于集中式信息系统的主动配电网鲁棒优化调度

为了适应配电网从被动受电向主动供电角色的转化,提出基于集中式信息系统的主动配电网鲁棒优化调度策略。采用交流潮流模型描述配电网的功率平衡关系,计及无功注入的调节作用,建立两阶段电能与备用联合调度模型;应用鲁棒优化技术,构建可再生能源发电出力的不确定性集合;将高维、非凸的最优化问题转化为凸问题,以保证最优解的性能。对算例系统进行仿真计算,结果表明资源的优化调度提高主动配电网的灵活性,所提出的鲁棒优化调度策略能够增强主动配电网对间歇性可再生能源发电的容纳能力。     

基于改进前推回代法的辐射配电网潮流计算方法

在分析现有配电网潮流计算方法的基础上,通过对传统的前推回代法加以改进,提出了一种适用于辐射配电网潮流计算方法,具有实用性.该方法充分利用辐射配电网络的结构特点,对分支、节点和支路编号进行优化,它直接采用支路阻抗参数进行计算,不需要形成节点导纳矩阵和进行三角矩阵变换,简单的处理代数方程就可以计算节点电压和功率分布,使得程序实现起来更加高效、准确.根据提出的算法编制了配电网络潮流程序,用算例验证了算法和程序的可行性.     

大规模虚拟储能平抑新能源功率预测误差优化调度方法

大规模虚拟储能是指在电网中通过虚拟化技术将多个离散的储能设备组成一个大型的储能系统,以实现对电网功率进行平衡调节。由于新能源发电具有随机性、波动性和间歇性等特点,新能源功率预测误差控制难度较大。为提高新能源就地消纳水平,降低新能源功率预测误差,提出大规模虚拟储能平抑新能源功率预测误差优化调度方法。通过设置新能源功率预测时间分辨率,统计大规模虚拟储能平抑新能源功率分布特性,确定新能源功率预测误差分布特点,估计新能源功率预测误差置信区间,将新能源预测功率按照一定置信度纳入发电计划,设计大规模虚拟储能平抑新能源功率预测误差优化调度约束条件,构建新能源功率预测误差优化调度模型,并利用粒子群算法求解模型最优解。选择某地区实际数据设计试验,试验结果表明：所提方法对大规模虚拟储能平抑新能源功率预测误差灵敏度更高,高载能负荷调节量变化更小,且成本更低,具有显著的经济性和有效性。     

电动汽车有序充电原对偶内点动态优化算法

电动汽车有序充电对于配电网安全经济运行具有十分重要的意义。电动汽车家庭单相充电加剧了配电网的三相不平衡。目前,已有的电动汽车有序充电方法应用于大系统时计算效率较低、或未计及三相不平衡与节点电压、支路电流约束。严格推导了不平衡配电网相分量、极坐标潮流方程,构建了以网损最小为目标函数,节点电压、支路电流、电动汽车充电功率为不等式约束,潮流方程、充电需求为等式约束的电动汽车有序充电模型。采用原对偶内点法进行优化计算,保证了算法的收敛性与快速性。以实际423节点配电系统为例的仿真计算表明,所提方法收敛性好,计算速度快,能够最小化网损,削峰填谷,改善电压,具有极高的实际应用价值。     

基于复杂网络理论的空中交通网络脆弱性分析

针对当前空中交通网络节点通信覆盖性能差的问题,提出一种基于复杂网络理论的空中交通网络脆弱性分析方法.采用网络节点分布结构模型与传输信道模型构建多层复杂网络模型,通过自适应时变时延约束误差修正方法对网络节点密度进行优化调整,对空中交通网络节点分布密度融合程度进行跟踪控制,以节点区域覆盖度为约束条件对信息状态向量进行预测,根据控制节点密度函数计算空中交通网络的覆盖能力,通过能量均衡控制方法完成空中交通网络节点的最优部署,实现空中交通网络脆弱性分析.仿真测试结果表明,与传统方法相比,所提方法能提高空中交通网络节点覆盖度,改善网络的通信覆盖性能.     

基于混杂模型预测控制的混合动力车辆能量管理

以并联式混合动力车辆为研究对象,针对其具有连续变量和离散变量并存的特点,采用混杂模型预测控制算法对其进行优化求解。首先,对发动机和电机的外特性曲线、行驶阻力曲线、发动机油耗曲面、电池功率曲面等进行线性化处理,并采用分段仿射自回归外生模型来拟合电池荷电状态计算公式;其次,在混杂系统描述语言工具箱中对各个线性化部分进行描述,并自动生成混合逻辑动态系统;最后,采用混杂工具箱对生成的混合逻辑动态系统进行求解,并将结果与基于非线性模型预测控制算法的结果进行对比。对比结果表明:采用这两种算法对UDDS、NEDC和US06这3个标准工况进行仿真时,基于混杂模型预测控制算法相对于非线性模型预测控制算法,燃油经济性分别提高了20.0%、15.5%和10.6%,且当预测时域小于9时,混杂模型预测控制算法的计算速度更快。     

基于优化本征正交分解法的复杂屋盖风压场预测

为了提高屋盖表面风压数据密度,通过有限测点的风压特征信息准确预测未布置测点的风压信息。风洞试验中,复杂的屋盖结构可以同时引入测点面积和脉动风压自根方差参量,采用优化本征正交分解法(POD法),提高识别精度。利用优化的POD法,在此基础上插值预测节点处的荷载本征模态值,从而进一步获得预测节点处的风压时间序列。对预测节点处实测风压与预测风压的均值、根方差误差进行比较分析,预测的风压均值误差最大达到8%,根方误差最大达到15.8%,同时分别在时域和频域范围内对实测风压与预测风压的时程曲线和功率谱进行比较,可知该方法能较好地对未布置测点的节点风荷载进行有效预测。     

惩罚函数法在遗传算法处理约束问题中的应用

主要研究惩罚函数法在遗传算法中的应用。将传统优化方法中的惩罚函数法与遗传算法相结合，研究了三种不同的惩罚函数法在遗传算法中的实现和应用，编制了计算程序。通过对连续变量无约束优化、连续变量约束优化和离散变量约束优化等典型优化问题的计算分析，将三种惩罚函数方法进行了比较，指出了它们的特点及选用原则。同时，对遗传算法中各种算子的不同形式也进行了研究和比较，得出了一些有意义的结论。