模糊不确定性负荷下的配电网网架规划方法

考虑配电网规划中的负荷不确定性因素,基于模糊数学理论建立基于可信性理论的配电网网架规划模型。模型引入可信度指标评价模糊负荷下的配电网规划方案的风险,以规划期内配电网固定投资和模糊期望网损费用最小为目标,引入模糊机会约束处理线路功率约束和节点电压约束。采用遗传算法求解所建模型,求解过程中结合可信度指标等价定理,将给定可信度的配电网网架规划模型转化为区间负荷下规划模型进行求解,使用模糊期望值法求解目标函数中的模糊网损费用,降低了模型求解难度,减少了模型求解时间。最后,25节点算例验证了所提方法的正确性和有效性。     

含分布式电源的配电网模糊优化规划

大量分布式电源接入配电网并网运行,会对配电网运行的安全可靠性和经济性产生各种影响,因此,必须对接入配电网的各种分布式电源进行规划。文中根据分布式电源的特点,考虑了负荷预测值和部分类型的分布式电源输出功率的不确定性,并采用模糊变量进行表示。其规划模型基于模糊期望值模型,以年投资运行费用的模糊期望值最小为目标函数,以经济可靠运行的各种限制为约束条件。应用遗传算法求解模型时,采用了混合编码方式,加快了进化速度。算例分析表明,采用该方法求得的规划方案对于存在各种不确定规划参数的规划环境具有更强的适应性。     

基于模糊机会约束二层规划的配电网检修计划优化

建立了配电网检修计划优化的模糊机会约束二层规划模型。与传统模型相比,该模型考虑了配电网检修计划优化问题(DMSOP)涉及的不确定因素,并引入可信性理论来描述和处理检修计划优化过程中检修资源、负荷预测以及支路潮流上限等模糊性因素。采用模糊函数描述检修总成本,该函数计及了检修费用和各时段负荷转移情况。提出基于模糊模拟的混合智能优化方法求解模型,IEEE-RBTS测试系统的计算结果表明模型和方法是有效的,并可以得到强鲁棒性的配电网检修计划方案。     

基于不确定规划理论的配电网优化规划

随着分布式电源(distributed generation,DG)发电技术越来越多地渗透到电力系统中,给配电网规划带来了一定的冲击和影响。为此,利用不确定规划理论,对配电网中风力发电输出功率、光伏发电输出功率以及负荷大小的不确定性进行了模糊模拟,并建立了基于该理论的配电网网架优化模型。采用了基于树形结构编码的改进单亲遗传算法对模型进行求解。最后,通过对16节点配电网络算例的仿真分析,验证了基于不确定规划理论网架规划模型的可行性和改进单亲遗传算法的有效性。     

计及不确定性因素的配电网网架规划方法

为了在配电网网络架构规划中计及分布式电源出力与负荷不确定性的影响,提出了模糊规划法。通过三角模糊数表述分布式电源(Distributed Generation, DG)出力的不确定性,并利用可信度理论构建配电网网架规划模型;提出了一种快速生成树算法形成待规划系统的初始网络架构,再利用遗传算法对初始网架进行调整寻优,最终得到系统最优网架。通过算例仿真验证了该方法的有效性。     

计及模糊随机性的主动配电网分布式电源规划模型

随着分布式电源（distributed generation,DG）大规模接入,电源规划与网架结构不匹配问题开始引起人们的关注与思考。因此,文章从DG最优配置的角度出发,同时考虑网架结构优化,建立了计及模糊随机性的主动配电网DG规划模型。首先针对DG接入给配电网引入的强不确定问题,提出一种计及DG出力模糊随机性的典型日场景生成方法,提高模型的精度和准确性。然后,分别以DG供应商年收益最大和配电公司年网损费用最低为上、下层的目标函数,构建主动配电网双层DG规划模型。为促进DG的消纳,上层模型还考虑了储能的协调优化过程。最后,基于改进的IEEE-33节点系统,采用GAMS-DICOPT求解器和自适应权重离散粒子群算法对规划模型求解,验证了模型的有效性。算例结果表明,通过DG的合理配置与网架结构优化,能够实现多利益主体的共赢,并促进DG的消纳。     

基于可信性理论的输电网规划

建立了基于可信性理论的输电网规划模型,得到模糊不确定负荷下的电网规划方案。将可信度的概念引入模型中,作为评价模糊不确定负荷下电网规划方案优劣的指标,该指标具有明确的物理意义和严格的数学理论基础。利用最小切负荷问题的负荷边界特性,证明了给定可信度指标下输电网规划模型的求解可等价于区间负荷下输电网规划模型的求解。使用结合区间至多切负荷量理论的贪婪随机自适应搜索算法求解该模型,可求得给定可信度指标下的输电网规划方案。新模型的求解不受模糊负荷下实际数学模型的限制,具有较好的适用性和明确的物理意义。46节点系统算例的计算结果验证了该模型和算法的有效性。     

计及负荷模糊不确定性的网架重构后期负荷恢复优化

电力系统恢复过程中存在着大量的不确定因素,待恢复节点的实际负荷量与预期值往往存在偏差,现有的负荷恢复模型在解决负荷不确定问题时存在一定局限。为解决此问题,文中采用梯形模糊参数表示待恢复节点的负荷接入量,将确定性的约束条件改为模糊参数下的机会约束,综合考虑负荷恢复效益和负荷过载风险对负荷优选的影响,建立了网架重构后期的负荷恢复优化模型。在计算负荷权重时,引入模糊熵量化负荷的不确定性,将负荷重要度和不确定度纳入负荷评价指标。最后,采用模糊机会约束的清晰等价类将负荷恢复的不确定模型转化为确定性的0-1规划问题,并采用混合整数规划方法求解。仿真算例表明所提模型能够平衡恢复过程中的负荷恢复效益和负荷过载风险,得到的决策方案对负荷的模糊不确定性具有更好的适应性。     

考虑缺电损失评价的主动配电网网架规划研究

研究了一种考虑缺电损失评价的主动配电网网架规划方法。首先,评定不同类负荷的缺电损失以构建用户缺电损失函数,将配电网安全风险评估下的用户缺供电量与各类用户缺电损失函数相乘,得到可靠性代价成本,从而建立可靠性与经济性相协调的主动配电网网架规划模型。然后,采用改进粒子群算法求解主动配电网网架的最佳方案。以某市新建开发区为例进行分析,与传统规划模型结果对比,该方法的规划结果增加了在重要负荷区域的线路投资,减少了重要负荷区的缺供电量,大大降低了可靠性代价费用,能有效提高配电网的可靠性,且有效减少了网损费用及阻塞费用,降低整体投资运行费用,验证了该方法用于主动配电网网架规划的可行性。     

基于区间算法和范例学习的配电网网架规划

考虑配电网网架规划中的不确定因素,建立了配电网网架区间规划模型。结合配电网辐射状运行的特点,提出了简单实用的配电网区间潮流计算的端点法。对基于Agent行为和范例学习的遗传算法中的“范例学习”部分进行了修改,使其适应于配电网网架区间规划模型的求解。算例结果表明,提出的算法可以得到鲁棒性强的规划方案。     

配电网模糊优化规划(Ⅰ)——模型与方法

配电网规划的特点和难点是不确定性的处理，以往对配电网规划不确定性的研究大多是对某一步骤进行，文中应用模糊数学理论，形成了贯通的配电网模糊规划方法，可以考虑负荷，投资，电价等相关因素的不确定性，建立相应的模糊优化规划数学模型，结合配电网的特点，提出了配电网的模糊负荷预测方法，模糊潮流算法和模糊优化方法，采用L－R型模糊数进行负荷预测和潮流计算，提出了简便实用的边界法，即用负荷模糊预报值的左，右边界和中心值分别进行潮流计算，再综合计算结果，这在输电网的模糊潮流计算中是不可行的，但配电网的幅射状结构决定了这种模糊潮流算法的简单性，可以满足模糊规划的需要，算例表明，模糊规划方法可以得到鲁棒性强的规划方案。     

配电网模糊优化规划(Ⅱ)——算例与分析

对一个具体的模糊规划算例进行了计算，首先分别进行了负荷、投资、电价等不确定性因素对规划方案的影响，然后分析了其综合影响。结果表明，是否考虑不确定性，所得到的规划方案可能不同。比如，考虑负荷的不确定性后，优化结果趋向于低网损的规划方案。考虑线路投资的不确定性后，优化方案趋向于模糊投资值小的规划方案。在综合考虑了几种不确定性因素后，优化结果趋向于网损低、投资风险小的规划方案。优化结果的趋向并不固定，这取决于各种不确定性因素的模糊值范围。所得的优化结果往往是一个折中方案，即此结果在各种因素的不确定性并存时最优。所以，在配电网规划中综合考虑各种不确定性因素非常必要，能够得到鲁棒性强的方案。     

含电动汽车的配电网双重不确定性网架规划方法

考虑配电系统中电动汽车(electric vehicle,EV)充电负荷的随机不确定性和一般负荷的模糊不确定性,基于不确定规划理论,建立同时含有模糊变量和随机变量的混合机会约束配电网架规划模型。模型以规划期内配电网固定投资和模糊随机网损费用之和最小为目标,引入混合机会约束,处理线路功率约束和节点电压约束,通过设置2种不同置信水平参数值,平衡投资费用和运行风险之间的关系。提出基于混合模拟的遗传算法,求解所建模型,采用25节点算例验证所提方法的正确性和有效性。     

不确定环境下配电网变电站选址定容

配电网变电站选址定容问题中不确定信息的描述和处理是规划的突出难点,重点考虑负荷不确定性、变电站造价和线路造价不确定性以及电价不确定性对该问题的影响.针对不确定因素的模糊性和随机性,采用随机模糊模拟技术将其影响计入模型.模型中同时考虑了地理信息因子、变压器损耗和停电损失费用.提出基于混沌迁移知识的差分文化算法,设计4种空间知识引导变异操作,并根据进化代数动态调整知识迁移间隔,利用混沌序列对迁移单元进行深入探索,以提高迁移知识的有效性.最后选址实例证明了所提出的模型和方法是正确有效的,具有一定的实用价值.     

配电网中计及短路电流约束的分布式发电规划

在配电网中合理规划分布式发电（DG）对充分发挥DG的效益、抑制DG的负面影响具有重要意义。文中研究了配电系统中DG位置和容量规划问题,建立了考虑经济性和安全性的DG规划多目标模糊优化模型。目标函数由DG投资成本最小、系统网损最小和静态电压稳定裕度最大3个优化子目标组成,应用模糊理论将多目标规划转化为单目标规划问题。在模型中计及了短路电流约束,对配电网中计及DG影响的故障计算原理进行了分析。考虑到DG出力具有一定的间歇特点,模型中增加了系统的旋转备用约束,保证任意一台DG退出时,系统具有足够的功率来满足负荷要求。在43节点配电系统中进行了测试,表明了文中方法的可行性。     

基于多场景和模糊技术的综合无功规划

无功规划问题涉及大量不确定因素,文中分析了多场景技术和模糊技术在电力系统不确定规划应用中只能分别考虑单一类型不确定因素的不足,结合两者的优势,提出了基于这2种规划思想的综合无功规划模型。模型中的多场景和模糊方法分别对应工程中典型的网络结构和负荷水平这2类不确定因素,以无功设备投资期望收益为目标函数,使得优化结果达到概率上的最优。多场景计算采用多种群遗传算法,并通过国内某地区实际电网算例证明了该模型和算法的有效性。     

敏感负荷对含新能源配网规划的影响

由于新能源出力不稳,未来高比例新能源接入会使配电网电能质量下降,从而降低敏感负荷的运行效率,严重时导致设备运行异常甚至故障。在此背景下,电压下降至敏感负荷电压耐受曲线的不确定区域内时,可能会发生负荷损失的情况,需在配电网规划加以重视,以提高电网的安全性和经济性。文中以变频调速电机为例进行建模,分析其电压敏感性,并估算了变频调速器在电压耐受曲线不确定区域内的故障概率。然后将电压敏感型负荷的损失量纳入配电网风险规划模型中,对现有风险规划进行改进,算例结果验证了所提方法的可行性和有效性,为未来配电网规划提供了参考。