考虑电动汽车充电站选址定容的配电网规划

针对电动汽车充电站选址定容的配电网规划问题,建立了以配电网投资及运行成本、电动汽车充电站投资及运行成本最小为优化目标的模型.采用带精英策略的改进树形结构编码单亲遗传算法ITSE-PGA(improved tree structure encoding partheno-genetic algorithm),在配电网规划的同时进行了电动汽车充电站位置和容量的优化.不同于用于传统的配电网规划的树形结构编码单亲遗传算法,该方法在含电动汽车充电站的优化过程中,配电网络不一定连通,所以要对不可行解做特殊处理.通过算例仿真,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于BFOA算法的配电网DG选址定容方法

发展分布式能源系统对于实现的“碳达峰”和“碳中和”,提升可再生能源的开发利用具有重要意义。提出一种基于细菌觅食优化算法（BFOA）的配电网分布式电源（DG）选址定容方法。建立以配电网的功率损耗指数、电压偏差以及安装分布式电源所降低的净运行成本最小为目标的数学模型及约束条件,提出损耗敏感系数（LSF）来确定DG安装位置,并引用BFOA算法求解DG的最佳容量。仿真表明,相对于传统优化算法,BFOA算法在模型求解时间和收敛速度上具有明显优势,所提规划方法能够最大限度地降低功率损耗和运行成本,并提高系统的电压稳定性。     

基于自适应遗传算法的配电网DG选址与定容

以配电网规划投资为考虑因素,建立了含分布式电源(DG)的配电网规划经济性模型,以折算到每年的DG的投资运行费用、线路运行费用及引入DG后购电费用最小为目标函数,采用自适应遗传算法解决DG布点规划问题。通过对某地35节点低压配电网算例进行仿真计算,验证了本文算法的有效性,并得到了DG较为合理的安装位置和接入容量。     

一种直流配电网中换流站的选址定容方法

为了更精确地确定换流站的站址和配置换流站的容量,对直流配电网换流站选址定容进行了研究。利用数理统计方法分析光伏电池与风力发电机的实测功率数据,得出光伏电池和风力发电机的四季出力时序曲线,以分布式电源接入造价和负荷距最小为目标函数确定规划区分布式电源的位置。对传统负荷距模型进行改进,计及规划区内负荷大小、负荷性质、负荷同时使用率、地理环境等影响因素。同时考虑分布式电源的季节波动性,提出了一种改进的负荷距模型。利用遗传算法对该模型进行寻优,进而确定换流站的站址与容量。该方法可供相关工程技术研究人员参考。     

考虑配电网韧性的储能系统选址定容优化方法

日益频发的极端事件造成的停电损失不断增加,为提高配电网应对极端灾害的能力,研究了考虑系统韧性的储能系统规划-运行两阶段随机优化方法。以投资费用与运行费用条件风险值之和最小为目标,建立了考虑极端事件影响的储能系统选址定容优化模型;针对可再生能源出力、负荷波动和线路故障的不确定性,提出了基于蒙特卡罗模拟和FSWC(forward selection in wait-and-see clusters)算法的场景缩减方法,建立了储能系统选址定容求解算法。采用IEEE 33节点系统进行算例仿真,并与传统的风险中性的规划方法相比较,以验证所提方法的正确性和对配电网韧性的提升作用。最后讨论了不同风险偏好程度下投资成本与运行阶段风险水平的关系,为电网公司的规划决策提供了有价值的参考信息。     

考虑传统调控手段的配电网SOP选址定容方法

柔性多状态开关(soft open point, SOP)作为一种新型的配电网调控设备,在合理的选址定容规划下,能显著发挥促进馈线均衡、降低传输损耗、提升新能源消纳等作用。为此在考虑配电网传统调控手段的基础上提出了SOP选址定容的三层规划模型:顶层确定SOP的接入位置和容量并传递给中层;继而中层利用模拟退火算法确定常见的有载调压变压器、无功补偿电容器等传统手段的调控变量;最后底层利用粒子群算法确定SOP的运行工况。为了降低三层模型求解的复杂度,引入加权功率传输分布系数指标和网损微增率指标辅助决策。通过IEEE33配电网的算例分析表明:所提模型能够有效整定SOP接入的位置和容量,并能够给出SOP和传统调控手段的联合运行工况,考虑传统调控后的规划模型有效降低了配电网的运行费用。因此,在SOP接入规划时有必要考虑其与传统调控手段相互配合的问题,才能最大限度地提升配电网的运行经济性。     

配电网规划中分布式电源的选址和定容

分布式电源的选址和定容会对配电网规划产生很大影响,利用Weibull风速概率分布建立了分布式电源的数学模型,并采用基于隐式编码方式与最优保存策略的遗传算法,对IEEE14节点配电测试系统进行仿真,得到了分布式电源选址和定容的最优规划方案。算例结果表明,分布式电源的接入有效提高了系统的经济性,利用所提算法进行不同渗透率下的分析,为实际含分布式电源的配电网规划提供了一种简化思路。     

考虑不同类型DG和负荷建模的主动配电网协同规划

随着主动配电网中不可控分布式电源(distributed generation,DG)渗透率的不断提高,其给配电网规划运行提出了更大的挑战,可能导致配电网电压越限、清洁能源弃电等问题。基于此,该文在规划阶段充分应用不同类型DG和负荷的时序性和潮流计算特性,以及引入不同恢复率的激励型需求响应(demand response,DR)模型,从而构建考虑不同DG和负荷类型建模的主动配电网协同规划决策模型。该模型以年度为时间尺度,并考虑年内DG和负荷的时序运行模拟,形成了投资层面和运行模拟层面的多时间尺度双层优化模式,且在决策目标中添加了DR成本和清洁能源弃电成本等为优化目标,同时,在模型约束中也涉及可控DG和主网出力的爬坡率限制。最后,通过算例对时序性、潮流计算特性和DR容量等方面进行有效性验证分析。     

考虑越限风险的主动配电网中DG、SOP与ESS的两阶段协调规划

双碳和新型配电系统构建目标下优化多种灵活型资源位置与容量是实现该目标的重要技术路线。为此,兼顾规划运行的经济性和安全性,提出一种考虑越限风险的主动配电网中可再生分布式电源(distributed genevation,DG)、智能软开关(soft open point, SOP)、储能(energy storage, ESS)的两阶段协调规划方法。阶段1以综合成本与越限风险最小为目标优化DG、SOP与ESS的位置和容量。阶段2属于联合SOP、网络重构、有载调压变压器、电容器组、需求响应和储能多种调节手段的多目标运行优化。同时,以基于灰靶决策技术的LDBAS算法和二阶锥优化的混合方法为规划优化的求解工具。在IEEE 33节点配电系统上仿真,测试结果证明了所提两阶段协调规划模型能够有效地提高系统运行效率、增强灵活性、降低运行安全风险及经济成本。     

考虑分布式电源及储能配合的主动配电网规划–运行联合优化

提出了一种主动配电网规划–运行联合优化模型,用于主动配电网规划。在规划决策方面,考虑了线路改造和新建、储能(energy storage system,ESS)及分布式电源(distributed generation,DG)的选址定容;在运行策略方面,考虑典型日下DG和ESS的经济调度。同时,考虑了承担DG、ESS建设投资的区域能源供应商的营收状况。其中DG为出力可控的小型燃气轮机,通过分段线性化对发电成本进行了细化分析。算例分析结果证明了联合优化模型的有效性,具有减少电网建设和运行费用、提高DG的利用小时数等优点。     

考虑分布式电源调峰的配电网规划

基于最大负荷的传统配电网规划方法往往需要投入大量资金建设配电网架,带来较大投资风险,并且供配电设备得不到充分利用。对此提出引入分布式电源（DG）调峰的配电网规划方法。该方法从供电公司的角度,以线路投资、网络损耗和DG投资以及DG调峰所增加的附加费用之和最小为目标,规划未来配电网络。文中充分利用配电网正常运行时呈放射状的网络结构特点,提出一种操作简单的启发式方法确定DG的位置和容量,以消除配电网架在最大负荷水平下的支路过载。此外,还讨论了不同类型DG对网架规划方案的影响。算例分析结果验证了所提出的方法的可行性和有效性。     

考虑分布式发电和联络线的配电网扩展规划

在接入分布式发电DG(distributed generation)的配电网中,当DG上游发生故障时,可通过联络线的合环操作让DG继续发电,从而更大程度地发挥DG特别是可再生能源DG的环境效益。为此考虑DG和线路的投资运行费用与发电环境成本2个目标,建立了计及DG和联络线的配电网扩展多目标规划模型,并设计采用精英策略的非支配遗传算法进行模型求解。算例结果表明所提方法可获得综合最优的扩展规划方案。     

配电网扩展规划中分布式电源的选址和定容

分布式电源的位置和容量对配电网有重要影响。文中提出一种配电网扩展规划中进行分布式电源选址和定容的方法,应用遗传算法优化分布式电源的位置和容量。对遗传过程中生成的每个分布式电源位置和容量方案个体,考虑了分布式电源对配电网潮流和线路负载能力的影响,运用基于支路交换的模拟退火算法规划扩展网络,对分布式电源和网络的综合规划结果进行经济性评估以衡量个体方案的优劣。实际算例表明,文中方法能得到较合理的分布式电源位置和容量方案。     

计及智能储能软开关的配电网扩展规划

智能储能软开关（ESOP）作为智能软开关（SOP）和储能系统（ESS）深度耦合的电力电子装置,其接入配电系统能有效降低网络损耗,提升系统运行经济性。提出一种计及ESOP接入的配电网协同规划模型。首先,以背靠背电压源型换流器为例,构建ESOP的数学模型;其次,利用线性化手段,建立了配电网的混合整数线性规划模型;最后,通过扩展的IEEE 33节点系统及Portugal 54节点系统对所提的规划模型和求解方法进行了分析和验证,结果表明考虑ESOP接入的配电网协同规划策略能够有效改善电压质量、提升配电系统的经济效益。     

基于随机最优潮流的主动配电网DG渗透率规划

主动配电网(ADN)是智能电网框架下智能配电网的重要内容.在研究多种集成模式的基础上,从配电公司角度建立了以经济性最优为目标函数的DG渗透率规划数学模型,并定义了集成度和削减率两个DG集成指标.采用时序模型模拟配电网中负荷和DG出力的双重不确定性,提出了基于随机最优潮流(S-OPF)的DG渗透率规划方法.随机潮流采用蒙特卡罗模拟法.结合上海地区实际配电网常用接线模式,建立了上海48节点ADN测试算例,分析了两种情景下DG集成指标对于经济性的影响.     

考虑DG与网架适应性的配网双层优化规划

为了适应高渗透率分布式发电并网及主动管理的配网发展趋势,在考虑分布式发电与网架适应性的情况下,建立了以年社会成本最小为目标的配网双层优化规划静态经济模型。上层模型是以系统年综合费用最小为目标的配网网架规划,下层模型是以年投资运行费用最小为目标的分布式电源选址定容规划。并根据各自的特点,分别采用二进制顺序编码的改进自适应单亲遗传算法和十进制顺序编码的改进粒子群算法求解。以某实际规划区域作为算例,验证所提模型的合理性和有效性。     

考虑DG及负荷时序性的多目标配电网重构与DG调控综合优化规划

为解决分布式电源（distributed generation,DG）出力及负荷的时变性给实际配电网调度所造成的不利影响,使配电网的优化规划方案更加切实可行,提出了一种基于配电网重构和DG选址定容结合的多目标粒子群动态优化模型,该模型以配电网有功损耗、电压偏差及经济成本为优化目标,考虑负荷及DG出力的时变性,对配电网络重构和DG调度进行综合优化求解。通过基于随机森林模型（random forest,RF）及长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型的混合预测模型对配电网负荷及DG出力进行预测。采用经帕累托最优理论改进的粒子群算法得到配电网重构及DG调控的帕累托最优解集并利用模糊隶属度函数法来确定帕累托最优解集中的最佳配电网调度方案。基于IEEE 33标准测试系统设计多个算例进行仿真分析,结果表明,所提考虑负荷及DG出力时序性的配电网重构和DG调度联合优化模型可显著改善配电网络运行的经济性和稳定性。     

考虑网络动态重构的分布式电源选址定容优化方法

以投资周期经济收益最高为目标,基于二阶锥规划提出了一种考虑网络动态重构的分布式电源选址定容优化方法。首先,针对闭环设计的配电网结构,提出计及联络线和分段开关状态的拓展DistFlow潮流模型,并基于此建立了考虑网络动态重构的分布式电源配置优化模型。引入"虚拟支路电压"的概念对模型进行线性化处理,提出了基于"有功流"的辐射形拓扑线性约束方法,同时配合电流、电压变量替换和二阶锥松弛,建立了统一优化模型的二阶锥形式。采用添加辅助电压约束的方法,解决了对含电压上限约束时二阶锥模型松弛不紧致的问题。在IEEE标准算例中测试了算法的有效性,结果表明,考虑网络动态重构可以提高电网对分布式电源的消纳能力,同时提升分布式电源投资周期内的总体经济效益。