基于改进人工蜂群算法的配电网多点故障应急抢修优化调度

为提高配电网故障应急抢修调度在电网应急管理的辅助决策作用,建立了综合考虑抢修资源分配、多小组协作、抢修顺序的配电网多点故障应急抢修优化模型。引入多种群协同进化机制对传统人工蜂群算法进行改进,通过多蜂群智能体增强算法解决高维度复杂优化问题的能力。结合改进人工蜂群算法提出了应急抢修优化模型的统一调度方法。PGE69节点算例仿真研究表明,所提方法可在配电网发生多处故障后快速给出应急抢修预案,减少了停电经济损失。     

Research on optimal schedule strategy for active distribution network using particle swarm optimization combined with bacterial foraging algorithm

Comparing with the traditional distribution network, a significant feature of the active distribution network (ADN) is that the performance of distributed generation (DG) units, energy storage units and micro-grid (MG) in the network is controllable for the distribution network operator. Considering the characteristics of the distributed power supply and micro-grid, and giving full play to the advantages of distributed generation technology in the economic, environmental and energy aspects, this paper highlights an environmental protection and energy saving optimal schedule model for ADN. The scheduling model focuses on the minimum network loss, minimum voltage deviation and minimum difference between peak and valley load. In addition, the two stage algorithm is presented to solve the proposed multi-objective scheduling model of ADN. First, a set of Pareto solutions are obtained by using the proposed particle swarm optimization combined with bacterial foraging algorithm (PSO-BFO) to solve multi-objective optimization problems, then the optimal schedule strategy of ADN is gained through evaluating the Pareto solutions with entropy weight decision-making method. To avoid the search falling into local optimal solution, the two-value crossover operator is introduced to exchange the information among subpopulations and update the position of related particles. Meanwhile, the adaptive adjusting inertia constant strategy is used to improve the algorithm convergence speed. Finally, the case study results demonstrate the rationality of the proposed optimal schedule model and the validity of its solution algorithm for ADN.     

考虑DG运行特性及负荷重要性的多微网应急综合资源优化调度

分布式电源(Distributed Generation,DG)多以微网形式接入城市配网,节能环保的同时也对城市电网安全稳定运行造成极大影响,加大了在紧急情况下配电网的应急管理调度的难度,基于此,文章提出了一种考虑DG运行特性及负荷重要性的多微网应急综合资源优化调度方案,即针对DG、储能(Energy Storage,ES)、应急移动电源(Mobile Emergency Power,MEP)进行协同优化调度。首先建立了负荷重要性模型,然后根据DG、ES、MEP的运行特性,以配网失电用户总停电损失及MEP运行成本最小为目标函数,建立协同优化模型,制定DG、ES、MEP相关运行调度策略,并运用线性优化商业软件进行求解,最后在算例中验证了该优化调度方案的优越性。     

电力抢修监控调度系统开发和应用

用GPS为抢修车定位，抢修车内置现场子系统负责采集现场抢修数据，智能化地制定现场应急措施、出票、接受统一调度等；采用GSM短信作为抢修现场子站系统与电力抢修监控调度中心的通道；基于配电地理信息系统，接入客户服务系统、配电自动化系统、SCADA等系统，组成电力抢修监控调度系统；对抢修现场数据和其他系统的数据进行全局性、综合性分析，采用辅助智能决策技术，实现对电力抢修车位置的跟踪、监控、报警求助、信息服务、抢修调度等功能。     

基于模型预测控制的主动配电网多场景变时间尺度优化调度

针对源荷预测误差对主动配电网调度影响较大的问题,充分考虑源荷数据相关性,提出基于模型预测控制(MPC)的主动配电网多场景变时间尺度优化调度策略.在日前、日内优化阶段,采用藤Copula模型描述源荷相关性,结合场景生成与削减技术形成源荷出力场景,以多场景下配电网期望运行成本最小为目标建立优化模型,求解配电网中机组、储能、...     

A noise annealing neural network for hydroelectric generationscheduling with pumped-storage units

A new approach based on neural network is proposed for the hydroelectric generation scheduling with pumped-storage units at Taiwan power system. The purpose of hydroelectric generation scheduling is to determine the optimal amounts of generated powers for the hydro units in the system. To achieve an economical dispatching schedule for the hydro units including two large pumped-storage plants, a neural network is employed to reach a schedule in which total fuel cost of the thermal units over the study period is minimized. The neural network model presented can solve nonlinear constrained optimization problems with continuous decision variables. Incorporating the noise annealing concepts, the model is able to produce such a solution which is the global optimum of the original problem with probability close to 1. The proposed approach is applied to hydroelectric generation scheduling of Taiwan power system. It is concluded from the results that the proposed approach is very effective in reaching proper hydro generation schedules     

考虑配电网电能质量改善的分布式光伏优化调度方法

针对配电网中存在的电压越限、谐波畸变、三相不平衡等问题,从综合改善多电能质量问题的角度出发,研究了一种配电网分布式光伏优化调度模型及其求解方法。首先,分析了分布式光伏并网逆变器进行无功功率、谐波电流及不平衡功率补偿的控制方案;在此基础上,以可调度分布式光伏的三相功率及谐波电流输出为控制变量,基于配电网三相基波及谐波潮流方程,建立了最小化网络损耗、不平衡电压以及谐波电压的最优潮流模型;然后,提出了一种潮流计算与优化计算交替迭代的两阶段优化求解算法,对非凸非线性的最优潮流模型进行变量削减,并将其转换为凸二次约束二次规划模型从而实现高效求解;最后,通过一个162节点三相配电网进行算例分析,结果表明,根据最优潮流模型结果对分布式光伏进行调度后,配电网谐波畸变、三相不平衡以及电压越限问题得到了有效改善,且两阶段优化求解算法的计算效率也满足配电网调度时间要求,验证了所提分布式光伏优化调度方法在改善配电网电能质量方面的有效性。     

考虑配电网电能质量改善的分布式光伏优化调度方法

针对配电网中存在的电压越限、谐波畸变、三相不平衡等问题,从综合改善多电能质量问题的角度出发,研究了一种配电网分布式光伏优化调度模型及其求解方法。首先,分析了分布式光伏并网逆变器进行无功功率、谐波电流及不平衡功率补偿的控制方案;在此基础上,以可调度分布式光伏的三相功率及谐波电流输出为控制变量,基于配电网三相基波及谐波潮流方程,建立了最小化网络损耗、不平衡电压以及谐波电压的最优潮流模型;然后,提出了一种潮流计算与优化计算交替迭代的两阶段优化求解算法,对非凸非线性的最优潮流模型进行变量削减,并将其转换为凸二次约束二次规划模型从而实现高效求解;最后,通过一个162节点三相配电网进行算例分析,结果表明,根据最优潮流模型结果对分布式光伏进行调度后,配电网谐波畸变、三相不平衡以及电压越限问题得到了有效改善,且两阶段优化求解算法的计算效率也满足配电网调度时间要求,验证了所提分布式光伏优化调度方法在改善配电网电能质量方面的有效性。     

Day-ahead optimal charging/dischargingscheduling for electric vehicles inmicrogrids

Microgrid as an important part of smart grid comprises distributed generators (DGs), adjustable loads, energy storage systems (ESSs) and control units. It can be operated either connected with the external system or islanded with the support of ESSs. While the daily output of DGs strongly depends on the temporal distribution of natural resources such as wind and solar, unregulated electric vehicle (EV) charging demand will deteriorate the unbalance between the daily load curve and generation curve. In this paper, a statistic model is presented to describe daily EV charging/discharging behaviors considering the randomness of the initial state of charge (SOC) of EV batteries. The optimization problem is proposed to obtain the economic operation for the microgrid based on this model. In dayahead scheduling, with the estimated power generation and load demand, the optimal charging/discharging scheduling of EVs during 24 h is achieved by serial quadratic programming. With the optimal charging/discharging scheduling of EVs, the daily load curve can better track the generation curve. The network loss in grid-connected operation mode and required ESS capacity in islanded operation mode are both decreased.     

含分布式电源的配电网故障紧急恢复与抢修协调优化策略

随着分布式电源的规模化接入,传统配电网故障恢复策略逐渐难以适应实际需要.为此,提出一种含分布式电源的配电网故障紧急恢复与抢修协调优化策略.首先,在故障紧急恢复模型中引入典型负荷时变性需求模型,优先恢复需求度高的负荷.以抢修时间最短和社会经济损失最小为综合目标函数得到故障抢修模型.然后,研究故障紧急恢复与抢修协调优化策略,利用主网与孤岛协调控制进行故障恢复,通过改进粒子群算法得到最优抢修顺序.在抢修过程中,考虑负荷及时变性需求变化,调整故障紧急恢复与抢修最优方案,保证配电网可靠、快速恢复正常运行状态.最后,通过算例仿真验证了所提策略的有效性.     

配电网检修计划优化模型

从配电网设备检修计划编制的实际情况出发,建立了考虑多种约束条件的负荷转移路径和设备检修时间联合优化模型。该模型以设备检修时间优化为主问题,以负荷转移路径优化为子问题。通过主问题和子问题的反复优化迭代,最终获得供电企业售电损失最小的检修计划以及停电负荷、开关操作次数和系统网损最小的负荷转移方案。针对该模型的特点,采用免疫禁忌混合算法对主问题进行求解,采用改进的待恢复树切割算法对子问题进行求解。针对基本待恢复切割算法需要对联络开关进行全排列,以穷举的方式获取最优解的不足,通过应用“优先选择备用容量较大的联络开关”启发规则以及在恢复树切割过程中引入网损比较环节,在保证解的质量的同时有效地降低了恢复树的切割次数,提高了计算速度。通过算例计算和分析,验证了所提出的模型和算法的正确性和实用性,适合求解配电网检修优化问题。     

台风灾害下配网两阶段应急抢修恢复优化策略

沿海地区配网出现的事故多为自然灾害所致,其中台风灾害破坏尤为严重。尽管台风属于小概率天气事件,一旦出现影响严重,制定科学有效的应急抢修恢复优化策略有利于提高配网灾后复电速度。提出一种台风灾害下配网两阶段应急抢修恢复优化策略。第一阶段,根据台风灾害下监测的多源异构数据计算配网线路故障概率,在此基础上以故障线路等待抢修造成失负荷量最小为目标,建立配网应急抢修临时调拨中心选址模型。第二阶段,进一步考虑台风灾害后配网故障不确定性,采用蒙特卡洛场景生成与同步回代场景缩减相结合的方法,生成灾后配网故障场景。基于移动分布式电源与抢修人员相协同的思路,利用改进遗传算法求解灾后配网故障抢修恢复优化模型。最后,利用IEEE33节点系统验证所提方法的科学性与有效性。     

含分布式电源的配电网多故障抢修与恢复协调优化策略

针对含分布式电源(DG)的配电网发生多故障时的快速故障抢修和供电恢复问题,根据动态规划原理,建立了含DG的配电网多故障分阶段、分层的抢修与恢复协调优化模型。在紧急抢修与恢复阶段,以负荷恢复价值最大和综合经济损失最小分别作为内、外层优化目标;在抢修与恢复网架阶段,以网损最小和抢修时间最短分别作为内、外层优化目标,得到最优抢修顺序和供电恢复方案。针对内、外层模型的不同特点,分别采用了改进蚁群算法和离散化处理的细菌群体趋药性(DBCC)算法进行模型求解。同时,在抢修与恢复过程中,利用DG孤岛、可控负荷联盟及应急发电车的动态调度优先恢复重要负荷的供电,并采用馈线等效法及故障等效法来简化求解流程。以改进的IEEE 69节点系统为例,验证了所述策略的可行性和有效性。     

基于自适应步长ADMM的配电网分布式鲁棒优化调度策略

以光伏、风电为代表的分布式电源具备较强的不确定性,其规模化、分散式地接入配电网,为系统资源的统一调控带来了严峻挑战.为实现配电网多类型分布式资源的协调调控,提出一种基于自适应步长交替方向乘子法的配电网分布式鲁棒优化调度策略.首先,构建配电网多层级代理系统,为配电网优化调度提供分布式运营架构.其次,建立基于可调鲁棒算法的...     

考虑区域自治能力的主动配电网分层优化调度

主动配电网是实现配电网集成新能源的有效技术手段,目前多采用全局优化+区域自治的分层分区的优化调度方法。由于主动配电网中各区域的可控资源并不均衡,某些区域自治能力较低可能导致实时情况下难以自治,从而使得实际运行结果与计划值产生较大偏差,降低了系统总体的运行效率。文中重点研究了区域自治的满足条件以及自治能力的衡量方法,并利用鲁棒机会约束模型将其引入到调度计划中,提出了考虑区域自治能力的主动配电网优化调度模型,引用最优条件分解理论实现模型的分层协调求解。采用浙江某地的实际系统数据作为算例,验证了所提方法的有效性。     

综合考虑电动汽车充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化方法

分布式电源出力的强波动性及电动汽车(EV)的无序充电使配电网的灵活性不足问题日益凸显,因此非常有必要通过灵活性资源的有效调度提高配电网灵活适应性。在充分分析配电网灵活性提升措施的基础上,提出了能够表征配电网灵活性的净负荷峰值裕度、净负荷谷值裕度、净负荷允许波动裕度3个灵活性评价指标;建立了综合考虑EV充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化模型,阶段1构建了基于蒙特卡洛树搜索的EV有序充电策略,合理引导EV负荷在谷时段进行充电;阶段2在阶段1的基础上,建立了计及储能及可中断负荷的优化调度模型,并采用粒子群优化算法进行优化求解。IEEE 33节点系统算例验证了所提灵活性指标及EV有序充电模型的有效性,结果表明配电网两阶段灵活性提升优化方法能有效提升配电网的灵活性且整体经济性最优。     

A probabilistic approach to generation maintenance scheduler with network constraints

Most generating unit maintenance scheduling packages consider the preventive maintenance schedule of generating units over a one or two year operational planning period in order to minimize the total operating cost while satisfying system energy requirements and maintenance constraints. In a global maintenance scheduling problem, we propose to consider network constraints and generating unit outages in generation maintenance scheduling. The inclusion of network constraints in generating unit maintenance will increase the complexity of the problem, so we decompose the global generator scheduling problem into a master problem and sub-problems using Benders decomposition. At the first stage, a master problem is solved to determine a solution for maintenance schedule decision variables. In the second stage, sub-problems are solved to minimize operating costs while satisfying network constraints and generators’ forced outages. Benders cuts based on the solution of the sub-problem are introduced to the master problem for improving the existing solution. The iterative procedure continues until an optimal or near optimal solution is found.     

基于神经网络的微电网参与上层电网实时优化调度策略

微电网优化调度策略除要解决风电、光伏就地消纳及其自身稳定运行问题外,还应具备调用分布式电源、具有需求响应能力的负荷等灵活性资源向电网提供辅助服务,参与上层电网实时调度的能力。基于此,文章提出一种基于BP神经网络的微电网资源优化调度策略。结合微电网运行成本和需求响应容量收益建立日前阶段经济最优调度策略;日内模拟阶段模拟预测功率波动以及上层电网实时需求,通过神经网络学习,得到日内阶段调度模型,为日内调度做准备;日内阶段通过上层电网的需求响应信号,将联络线功率输入到神经网络训练模型当中,得到日内阶段各个分布式电源实时功率。所提策略既能保障微电网的经济运行,又能满足上层电网的实时调度要求。最后以日后最优调度算例结果验证了策略的经济性和有效性。     

日前电力市场环境下的实时调度

全面阐述了在日前电力市场环境下如何将日前发电计划转化为实时调度指令,以确保日前计划具备调度和结算上的双重意义。结合超短期负荷预测的结果,充分考虑日前市场的实施现状,提出了基于日前计划的首选分配策略和基于可调裕度、发电进度完成率、合同电价的辅助分配策略。对稳定断面的潮流控制、紧急控制提高控制性能标准（CPS）指标、翻牌机制防止破坏CPS指标以及增强系统抗干扰能力等关键问题进行了详细阐述。根据该设计思想建设的超短期实时调度系统已在浙江电网投入使用,取得了良好效果,有效保证了市场出清的严肃性。     

考虑新能源功率品质分层和可平移负荷的配电网有功调度

针对含大规模可再生能源接入下的配电网有功调度问题,提出了简易的可再生能源的功率品质分层方法及其调度策略,通过设置以电动汽车充电功率为例的可平移负荷,以含储能电池、电动汽车租赁、以及发电成本的综合运行管理成本、可平移负荷不满意度以及弃风量为优化目标,建立有功调度优化模型。以污染物排放量作为辅助指标选择最优方案,所建模型能够兼顾系统运行经济性、环境效益,以及错峰充电的社会影响。通过NSGA-II求解该多目标优化模型,通过算例仿真和对比验证了所提模型的正确性和有效性,所提可再生能源功率分层方法简单有效,可为实际配电网的调度运行提供参考和数据支撑。