An efficient hybrid method for solving the optimal sitting and sizing problem of DG and shunt capacitor banks simultaneously based on imperialist competitive algorithm and genetic algorithm

Nowadays due to development of distribution systems and increase in electricity demand, the use of distributed generation (DG) sources and capacitors banks in parallel are increased. Determining the installation location and capacity are two significant factors affecting network loss reduction and improving network performance. This paper, proposes an efficient hybrid method based on Imperialist Competitive Algorithm (ICA) and genetic algorithm (GA) which can greatly envisaged with problems for optimal placement and sizing of DG sources and capacitor banks simultaneously. The objective function is power loss reduction, improving system voltage profile, increasing voltage stability index, load balancing and transmission and distribution relief capacity for both utilities and the customers.The proposed method is implemented on IEEE 33 bus and 69 bus radial distribution systems and the results are compared with GA/Particle swarm optimization (PSO) method. Test results show that the proposed method is more effective and has higher capability in finding optimum solutions.     

含分布式电源的配电网分区和主导节点选取方法研究

为了应对分布式电源及柔性负荷大规模接入给配电网电压控制带来的困难,提出一种基于改进的粒子群优化算法的配电网分区方法,通过分区使分布式电源主动参与到配电网的控制过程中。引入评价分区结果优劣的四个指标,综合考虑分区内无功/有功储备、区域内强耦合和区域间弱耦合,并结合无功/有功可控性和电压可观性,构建主导节点选取公式。该方法将分区转化为优化求解问题,使得分区结果能根据分布式电源运行参数和配电网结构的变化进行灵活调整。通过仿真证明了该分区科学合理,在该方法基础上的分布式电压控制能有效缓解柔性负荷大规模接入所带来的节点电压越限等问题,具有实际应用价值。     

分布式电源接入下配电网电压无功控制效果分析

分布式电源的接入对配电网的运行状况会有很大的影响,尤其是配电网的电压分布以及网络损耗方面。首先给出了分布式电源和负荷的详细模型,通过准确建模真实模拟电网潮流变化情况。然后引入一种基于规则的电压无功控制方法,以加入分布式电源和具体负荷的IEEE13节点典型馈线系统作为仿真算例,通过电压变化曲线和系统消耗功率等指标验证该算法在分布式电源接入情况下的有效性,并分析接入分布式电源的配电网的电压无功连续控制效果。     

基于萤火虫优化算法的分布式发电设备容量分配及配电网孤岛划分

随着分布式发电设备大量接入到配电网中,分布式发电设备在配电网故障情况下为接入位置负荷及周边重要负荷的供电研究日益引起关注。利用投入产出法确定负荷的失负荷价值,基于失负荷价值设定负荷权重。在接入位置和总容量确定的情况下,以总权值最大为目标,利用萤火虫优化算法讨论接入容量的最优分配以及故障条件下的孤岛运行范围。将该方法应用于含分布式电源的智能配电网中,通过对比验证了方法的有效性。     

基于改进MLC的含DG配电网损耗分摊研究

分布式电源(DG)接入后,配电网的损耗分摊问题变得更加复杂,基于比例系数的边际损耗系数(MLC)法在含DG配电网中应用时存在市场成员分摊差距过大的情况,分摊缺乏合理性。文中采用基于比例系数的MLC法计算含DG配电网的网络损耗分摊量,将正、负网损分摊量取绝对值求和,在此基础上重新计算各负荷的网损分摊量;然后,考虑网损分摊量总和与实际总损耗平衡的等式约束,利用奖惩系数,增加正网损分摊量,减少负网损分摊量,联立方程求解奖惩系数值,并对网损分摊量进行修正,改进后的方法可以避免正、负分摊量相互抵消,减小成员的分摊差距,合理分摊配电网中产生的损耗;最后,基于IEEE 33节点系统算例进行损耗分摊结果分析,结果表明,所提方法能够作为DG接入配电网的损耗分摊依据。     

基于CPU+GPU混合架构的改进型距离徙动算法设计与实现

改进型距离徙动算法是距离徙动算法的一种改进算法,相比于距离徙动算法,该算法可对任意距离切面成像,且无需插值,成像精度更高。改进型距离徙动算法的计算量大,单CPU难以满足实时成像需求,而CPU+GPU混合架构可解决此问题。两种算法的成像结果表明,改进型距离徙动算法的聚焦效果和图像对比度均优于距离徙动算法;NVIDIA GTX 1080Ti和Intel(R)Xeon(R)E5-2650 v4的实测结果表明,CPU+GPU混合架构与单CPU的加速比高达69.88。因此,基于CPU+GPU混合架构的改进型距离徙动算法实现是可行的。     

基于遗传算法的小水电站优化调度方法的研究与实践

针对以发电为主的小水电站单库和串联小水电站群,以水电站的发电引用流量为决策变量,以水电站在调度周期内发电量最大为目标,分别建立了优化调度的数学模型。基于浮点数编码的改进遗传算法用于对模型的优化计算,从而提高了算法的搜索效率。基于VC 编程设计了小水电站运行调度智能算法系统软件,用类CbestGA封装了求解一般水库调度问题的遗传算法,并应用于一个实际的小水电站调度,实验结果说明了遗传算法用于水库优化调度的可行性和有效性。