基于改进型纵横交叉算法的电力系统无功规划优化

<正>将纵横交叉(CSO)算法应用到电力系统无功规划优化问题,并对CSO算法进行改进。运用混沌映射产生分布均匀的初始解,引进纵交叉微算子,并将量子粒子群算法搜索机制与CSO结合,增加算法的搜索能力。利用电压稳定裕度指标,找寻系统电压稳定性较薄弱节点,将其作为无功规划节点,并将综合规划费用和电压稳定裕度指标写入目标函数,追寻综合规划费用最低的同时提高电压稳定性。通过IEEE-30节点系统的仿真,验证了该规划方法和算法的有     

多扰动下微电网故障检测方法

针对微电网复杂运行方式及故障信号特征薄弱难以提取从而造成故障检测困难的问题，提出一种基于逐次模态分解与多尺度排列熵联合使用的微电网故障检测方法。针对变分模态分解的K值需人为设定的问题，通过增加分解约束条件，自适应分解得到固有模态函数，并引入峭度值对其进行优化重构。利用多尺度排列熵对信号突变敏感的优点，提取优化后的故障信号特征，从而表征不同故障类型。由于核极限学习机模型精度受参数C、γ的影响，利用鲸鱼优化算法对其进行优化，将故障特征作为输入进行学习，从而构成微电网故障检测模型。最后，在PSCAD仿真平台搭建微电网系统进行仿真实验，实验结果表明本方法不受接地电阻、故障点及故障时刻等影响，在微电网不同运行状态下均能实现准确故障检测。     

基于无源阻尼的直流微电网稳定性分析

多变换器与负载交互所引起的稳定性问题已成为直流微电网领域的一个研究热点,但目前稳定性研究大多集中在单一控制的直流微电网,缺乏普适性。针对母线电压分层控制下的直流微电网稳定性问题,建立了各接口变换器在不同控制下的小信号模型和直流微电网等效阻抗模型,并利用阻抗比判据判定直流微电网3种模式的小信号稳定性,将稳定性最差的模式作为直流微电网系统稳定性的判定指标。采用无源阻尼法,通过增加阻尼电阻改善了负载阻抗特性,使直流微电网的稳定性得到提高并得出滤波参数对稳定性的影响规律。研究结果表明:模式2下直流微电网稳定性最差,在添加了12?阻尼电阻后,幅值裕量增加了12.7 d B,相角裕量增加了11.5°。因此无源阻尼可改善负载阻抗特性,从而提高直流微电网稳定性。     

直流微电网集群的大信号稳定性分析

直流微电网集群通常由多个直流微电网互联而成，通过灵活的功率流动控制实现区域能源共享和优化利用，以充分发挥直流分布式发电系统的优势。然而，小规模直流微电网具有低惯性和高阻抗的“弱电网”特性，“弱-弱”互联会降低集群系统的阻尼，甚至出现振荡或系统崩溃等严重后果。同时，直流微电网集群的高阶、强耦合以及非线性动态特性也对其稳定性分析带来了巨大挑战。为此，基于Brayton-Moser混合势理论，提出针对直流微电网集群的大信号稳定性分析方法。建立集群的大信号降阶模型，详细推导用于系统大信号稳定性判据的混合势函数，并分析关键参数对稳定区间的影响，最后通过实时仿真结果验证了该分析的正确性。     

基于机器学习的带被动阻尼直流微电网系统的稳定性检测

直流微电网中恒功率负荷（CPL）具有负阻尼特性,该特性会降低系统稳定性。为此,通过在滤波器上添加被动阻尼来增强直流微电网系统的稳定性,并提出一种基于机器学习的方法来检测带被动阻尼直流微电网系统的稳定性。首先,建立带被动阻尼直流微电网系统的小信号模型,以此来确定影响系统稳定性的参数。其次,以所选系统参数为变量建立仿真场景,以此来获取用于机器学习算法训练的数据集。再次,提出一种基于轻量型梯度提升机（LGBM）的直流微电网稳定性检测模型,并采用沙普利加解释法（SHAP）分析所选参数对LGBM预测结果和直流微电网系统稳定性的影响。最后,通过仿真和硬件在环实验验证所提方法的有效性和优越性。     

基于NSGA-Ⅱ和模糊决策的交直流混合微电网多目标优化调度

风电、光伏等可再生能源在微电网的渗透率日益增加，使得交直流混合微电网经济调度难度加大。为实现含高渗透率可再生能源的交直流混合微电网的优化运行，结合分时电价机制，对蓄电池充放电策略进行研究。以经济成本和总节点电压偏差为优化的目标函数，建立考虑蓄电池荷电状态和公共直流母线关键节点电压偏差的多目标优化模型；针对非支配排序遗传算法(non-dominated sorting in genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)只能求出一个非劣解集的特点，将NSGA-Ⅱ和模糊决策相结合，利用模糊决策从非劣解集中寻找最优解。最后针对交直流混合微电网算例，求出交直流混合微电网的优化调度策略，结果表明该算法能有效降低交直流混合微电网运行成本以及公共直流母线关键节点的电压偏差。     

基于模态级数法和轨迹灵敏度的励磁调节器参数优化

基于模态级数法及轨迹灵敏度分析的励磁调节器参数优化方法通过模态级数法得到较精确的系统状态轨迹的封闭解，利用数值微商算法得到系统的轨迹灵敏度，即目标函数的梯度信息，再应用共轭梯度技术优化励磁调节器参数。模态级数法考虑了系统非线性模式的影响，所得状态轨迹解逼近时域仿真结果，所以该方法能有效地阻尼系统受到大扰动后的振荡。通过算例可验证该方法的有效性。     

带恒功率负荷的直流微电网母线电压稳定控制策略

呈现负阻尼特性的恒功率负荷与分布式电源接入变换器级联容易导致系统出现振荡,给直流微电网稳定运行带来隐患。通过建立带恒功率负荷变换器在平衡点的小信号模型,推导变换器占空比与母线电压的传递函数,并从理论上分析传统PI控制器不能提高系统稳定性的原因,进而提出一种提高直流微电网母线电压稳定性的新型控制策略。通过绘制闭环系统的根轨迹图,分析控制器各参数的变化对系统稳定性的影响。以两源两负荷的直流微电网为例,建立MATLAB/Simulink仿真模型,仿真结果表明孤岛和并网运行下采用所提控制策略均可以保证直流微电网稳定运行。     

基于深度学习的恒功率负荷直流微电网稳定性分析

针对恒功率负荷(CPL)因负阻抗特性导致直流微电网母线电压失稳的问题，从限制CPL取值范围出发，引入深度学习算法分析系统的稳定性。首先，通过采用直流微电网机理模型仿真，建立初始数据库；然后，对数据库进行预处理，在此基础上，利用最大信息系数进行相关性分析，得到系统参数与CPL临界值之间的相关性强弱信息，并实现输入特征降维；接着，采用自定义损失函数与量化预测性能等方法设计适用于CPL临界值预测的深度学习策略。最后，针对不同场景的直流微电网进行仿真测试，并通过硬件在环实验验证所提深度学习策略的有效性和优越性。     

多换流器直流微电网稳定性分析

直流微电网系统具有多组控制器参数,不同电源的控制器参数组合对整个系统稳定性的影响尚不明确,亟需展开研究.针对该问题,建立了直流微电网系统的小信号模型,并基于参与因子以及系统特征根提出稳定域分析方法,研究多个系统参数改变时对系统稳定性的影响规律.结果显示,由于源网荷的交互作用,电源的控制器参数稳定域在不同网络参数下出现差...     

基于EMD-KELM-EKF与参数优选的用户侧微电网短期负荷预测方法

短期负荷预测是微电网经济调度的重要组成部分,预测误差将直接影响运行经济性。相对于大电网环境,在用户侧微电网实施短期负荷预测的难度更高。提出了一种基于经验模态分解、扩展卡尔曼滤波及核函数极限学习机的组合短期负荷预测模型,通过经验模态分解对随机性强的微电网负荷时间序列逐级分解为多组固有模态函数分量,采用扩展卡尔曼滤波及核函数极限学习机2种存在典型差异的预测模型对不同性质的固有模态函数分量进行预测,并采用粒子群算法实现模型参数的优选。针对用户侧微电网的环境约束,提出了离线参数寻优、周期参数更新与在线预测相结合的实现模式。通过多种类型、容量的用户侧微电网算例分析,验证了模型预测精度、周期更新稳定性与计算效率。     

计及需求响应和风光不确定性的微电网多目标优化模型

微电网旨在实现发电侧的灵活性和可靠性并存,兼顾可再生能源利用和用能稳定,基于此目的,构建了一个多能源、多储能结构、多类型负荷耦合的微电网系统,提出一种考虑微电网补偿成本、弃能成本、运营收入的多目标优化模型,并引入需求响应模型优化储能和用户参与调峰。为解决微电网中风光出力的不确定性,对风力发电和光伏出力场景进行削减,通过决策分析表将多目标转化为单目标模型,应用粗糙集理论进行目标函数权重计算。算例分析结果显示：场景缩减能够克服风光出力不确定性对系统调度的影响;需求响应有助于解决源荷两侧匹配度差的问题;需求响应和储能系统的协作效应,可以提高系统的稳定性。     

基于供电可靠性的微电网规划

微电网作为一种能够实现自我控制、保护和管理的自治系统,既可并网运行,亦可孤立运行,能极大程度地提高负荷的供电可靠性。提出一种以提高配电网供电可靠性为目标的多阶段决策的微电网规划方法,较之传统方法有效避免了耗时过长、难以求解的缺点。其中阶段一为根据故障遍历影响矩阵对系统进行可靠性评估,找出可靠性不满足要求的负荷点。阶段二为针对阶段一中搜索到的负荷节点,利用节点邻接矩阵确定微电网的位置以及数目。阶段三以电压偏移及网络损耗最小为目标函数,并利用具有全局搜索能力的和声算法进行求解,确定分布式电源在所有微电网中的容量。为了提高算法的稳定性及避免陷入局部最优,采用动态和声记忆库的选择概率和扰动概率,随迭代次数的增加而变化,并基于拥挤度距离选取和声记忆库内的解。以RBTS-BUS 6作为算例的仿真结果验证了该方法的有效性与合理性。     

基于改进蝙蝠算法的微网群能量优化方法

针对微网群如何稳定运行以及最大程度减少网群运行成本等问题,进行了基于改进蝙蝠算法的微网群能量优化研究。系统以离网运行的两个交流微电网和一个直流微电网构成的微网群作为研究对象,构建包含集中储能系统的微网群架构,利用运行成本和环境影响成本为多目标函数建立优化调度模型,通过二元对比权定法将多目标函数转化为单目标函数,采用基于Tent映射与柯西变异的改进蝙蝠算法进行能量优化。结果表明,对比传统的微网群优化方法,该系统能量优化方法具有较好的系统运行稳定性,有效提高了系统经济效益,使得日运行综合成本降低了14.63%。     

基于鸟群算法的微电网多目标运行优化

为了在微电网的运行中寻找到最理想的调度策略,对于微电网的多目标优化问题,采用传统智能算法求解易陷入局部最优而难于找到全局最优解,因此采用一种生物启发式算法——鸟群算法,对以运行成本及环境污染度为目标的微电网多目标优化模型进行求解。该算法模仿鸟群觅食、警觉、迁移的习性,生成对应的种群更新策略,兼具粒子群算法搜索效率高和微分进化算法稳定性好的优点。通过与两者寻优结果比较,表明该算法具有较强的全局、局部搜索能力且收敛鲁棒性好的特点。     

考虑需求侧响应及不确定性的微电网双层优化配置方法

微电网是分布式发电的有效组织形式,微电网的优化配置是保障微电网运行经济性和稳定性的关键。随着直流负荷的增加,交直流混合微电网已成为微电网的研究热点。研究在分布式电源容量优化时,兼顾微电网运行优化的交直流微电网双层优化配置方法。在此基础上,分析可再生能源发电的间歇性与不确定性对微电网优化配置的影响;并引入需求侧响应,通过引导用户改变用电方式,达到优化负荷特性的目的,从而降低系统的经济成本,提高微电网系统的稳定性。结合工程实际,通过NSGA-II算法与混合整数线性规划结合的方法来求解多目标双层优化配置模型,并用算例证明了该方法的合理性和有效性。     

基于希尔伯特-黄变换的微电网主动小干扰稳定性评估方法

微电网小干扰稳定性分析多采用基于系统线性化模型的特征值分析法，在系统模型及参数已知情况下可获得准确结果。然而，具有低惯性、弱阻尼特征的微电网在实际运行过程中系统拓扑及参数会动态变化。为此，文中提出一种主动小干扰微电网稳定性评估方法，该方法无须获取系统结构及准确参数，通过向系统注入电流脉冲，采集并提取电压动态响应曲线，采用希尔伯特-黄变换方法辨识响应曲线中振荡模态的参数，获得系统振荡模态的阻尼比以评估微电网小干扰稳定性。同时，为对比验证所提方法的正确性，在微电网结构和参数均已知情况下建立微电网的小信号模型，以求解的主导特征根与所提方法的辨识结果进行比较。最后，分别基于MATLAB/Simulink及StarSim硬件在环软件建立系统仿真和实验平台，仿真和实验结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

提高直流微电网稳定性的有源阻尼方法

为解决直流微电网中恒功率负载大量接入引发的系统不稳定问题,提出一种基于并网接口变流器直流电流前馈的有源阻尼控制方法。研究直流微电网的并网接口DC-AC变流器数学模型和适用于DC-AC变流器的有源阻尼方法的控制策略,建立直流微电网的小信号数学模型。基于系统主导极点分布和阻抗匹配原则,分析恒功率负载对系统稳定性的不利影响及有源阻尼方法对系统稳定性的改善作用,并给出有源阻尼参数的设计原则。仿真和实验结果表明,所提有源阻尼方法可以提高在恒功率负载高渗透率下的直流微电网系统稳定性。     

基于双因子改进型粒子群算法的混合滤波系统的多目标优化设计

大容量混合滤波系统的应用前景十分广阔,其滤波器组的参数优化,尤其是无源滤波器的参数设计对综合性能的影响很大。本文提出基于双因子改进型粒子群优化算法的混合滤波系统中无源滤波器组的多目标优化设计方法。通过将加速因子和交叉因子引入优化算法,针对无源滤波器的多目标优化,高效搜索参数空间以获得最优解。与以往的优化设计相比,带双因子的改进型粒子群算法采用自适应的惯性权重,交叉因子增加了粒子的多样性,克服了算法寻优过程中易局部收敛等问题,提高其全局搜索能力。而收缩因子可以加快PSO的运算速度,明显提高了算法的寻优速度。测试结果表明利用该算法设计的混合型滤波系统具有较强的鲁棒性。     

基于克隆选择算法的微电网多目标运行优化

为合理安排微电网中分布式能源的出力,建立了以日电量成本最低、日温室气体排放量最少、全天中最大节点电压偏差最小为目标函数的微电网多目标运行优化模型,并采用克隆选择算法进行求解。在求解过程中,应用固定步长和变步长相结合的空间搜索方法来提高解的精度,通过反复克隆、变异、选择等操作,得到满足约束条件的Pareto最优解集,进而利用模糊隶属度计算总体满意度,解决最优解的选择问题。IEEE 33节点系统算例验证了所提模型及算法的有效性。