基于小生境多目标粒子群优化算法的配电网混合储能配置研究

随着风光接入比例不断增加,配电网中弃风、弃光和弃负荷的现象时有发生,储能系统对维持能量平衡和提高配网供电质量起到关键作用,并可有效平抑功率波动、降低弃风弃光率以及提高电能质量.本文综合考虑分布式电源、储能装置及配网安全运行约束条件,建立以储能成本、网损率以及电压稳定性作为优化指标的配网储能优化配置模型,并以IEEE33节点配网为算例,运用小生境多目标粒子群优化算法对该模型进行求解,验证了模型及算法的有效性.     

基于粒子群算法的多电源配电网储能功率配置方法

针对目前设计的多电源配电网储能功率配置方法存在配置灵敏度较低、功率损耗大等问题,提出一种基于粒子群算法的多电源配电网储能功率配置方法。对配电网储能功率进行优化布置,得出了配电网网损灵敏度标准差,通过网损灵敏度标准差确定各路径接入储能的顺序,对配电网储能功率进行了容量优化;利用粒子群算法对储能的有功功率和无功功率进行优化,得到了配电网储能功率的最优配置容量。实验结果表明,所提方法优于其他方法,能够有效降低多电源配电网的网损、减少路径电流的波动,该方法具有很好的有效性和可靠性。     

基于改进粒子群算法的配电网多目标优化控制

随着光伏机组大量接入配电网,需要在增加间歇性可再生能源使用的同时,保持电力系统的电压稳定。储能技术的快速发展允许部署储能系统来支持电压调节。为了在光伏储能优化出力系统中达到网络损耗和调压措施成双优化的目的,提出了一种改进的Pareto档案粒子群多目标优化算法。在非支配排序环节计算拥挤距离时,加入小生境技术,避免陷入局部最优同时,增加Pareto解集分布的多样性。基于IEEE 30配电网系统测试了所提出的PV-ESS（photovoltaic-energy-storage-system）优化方法。结果证明,该算法对抑制光波动、提高电压稳定性以及降低网损有着良好的表现,进而维护系统运行的稳定性,降低电力行业经济成本。     

基于粒子群算法的储能优化配置技术应用研究

针对南昌市新建区存在部分的电压波动和能源浪费等现实问题,通过配置储能系统以达到提升电压质量,提高配电网的新能源消纳能力,同时,兼顾储能系统运行经济性和有功网损建立了多目标优化数学模型,实现储能系统的优化配置,并以南昌市新建区一条10 kV配电线为实例,利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO),提出一种综合考虑建设成本、运维成本、峰谷套利收益及其成本和有功网损的储能系统优化配置方法,解决储能系统优化配置的多目标优化问题,根据储能的优化配置结果,可以有效地为配电网建设提供理论依据和指导。     

基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容

以系统节点电压波动、负荷波动以及储能系统总容量为目标建立了储能选址定容优化模型.求解过程中提出了一种改进多目标粒子群算法(improved multi-objective particle swarm optimizer,IMOPSO).该算法根据粒子与种群最优粒子的距离来指导惯性权重的取值,使得各粒子的惯性权重可以自适应调整,并在二者距离较小时引入交叉变异操作,避免陷入局部最优解,同时采用动态密集距离排序来更新非劣解集并指导种群全局最优解的选取,在保持解集规模的同时使解的分布更均匀.为避免决策者偏好对最终结果的影响,采用基于信息熵的序数偏好法从最优Pareto解集中选取储能的最优接入方案.以IEEE-33节点配电系统为例进行仿真验证,结果表明该方法在储能选址定容问题求解中具有很好的收敛性以及全局搜索能力.     

基于改进多目标粒子群算法的微电网储能优化配置

储能参与微电网的优化运行能有效解决可再生能源大规模并网所引起的系统安全稳定问题。基于双层规划理论建立以负荷波动、系统成本以及储能SOC偏差为目标的储能优化配置模型,提出一种改进的多目标粒子群算法求解该模型。依据最优相似度来指导惯性权重的取值,适时引入交叉变异操作,在保证算法收敛性的同时,提高其跳出局部最优解的能力。为保证pareto解集的全局性和均匀性,提出了一种多迭代方向pareto解集动态更新策略。最终基于信息熵确立权重,采用TOPSIS法选取最优方案。通过修改的IEEE-33节点系统进行算例分析,验证了该算法在求解微电网储能优化配置问题上的有效性和优越性。     

基于粒子群算法的配电网储能优质优化研究

随着经济发展由粗放式增长向集约型增长转变,对配电网储能进行优化成为了学术界的前瞻性研究,这对于我国加速发展意义重大。此次研究利用粒子群优化算法以及双层多目标优化配置数学方法,构建了基于粒子群优化算法的配电网储能优质优化研究模型,该模型在对主动配电网概率潮流进行计算的基础上,达到了提高广义电源运行效率的效果,从而为相关人员进行含广义电源的配电网管理提供了方法参考。以PG&E-69节点配电系统作为研究对象,对该模型进行验证。研究结果表明,智能算法类型对广义电源优化配置的影响并不大。同时较上层模型,下层模型对广义电源优化配置的效率更高,因而,要实现广义电源的高效运行,进而提高配电网的储能效果,必须实现双层模型的合理运用。所提研究可以为配电网储能优质研究提供一定的指导价值。     

用于配电网多目标无功优化的改进粒子群优化算法

针对配电网多目标无功优化的应用需求以及优化算法存在的收敛性和多样性问题,基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法,提出一种应用于多目标无功优化的改进粒子群优化算法。该算法在全局外部档案更新过程中引入冗余集策略,避免迭代过程中陷入局部最优解。将算法应用于配电网无功优化中时,采用离散变量取整方法,加快算法的收敛速度。建立网损、电压偏差及无功补偿装置投资最小的配电网多目标无功优化模型,并以IEEE 33节点配电网络为算例进行仿真,结果表明改进后的算法兼顾了优化的收敛性和多样性,能够在不同的优化要求下得到有效的无功优化方案。     

基于改进粒子群算法的多目标无功优化

提出了一种基于粒子群算法的多目标优化方法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优和全局最优值,用存储池保存搜索过程中发现的非支配解;采用聚类算法裁剪非支配解,以保持解的分散性;采用动态惯性权重来平衡粒子的局部和全局搜索能力,并将该算法应用于IEEE14节点系统的多目标无功优化     

基于多目标粒子群算法的配电网无功优化

考虑到配电网经济性和稳定性,以网损最小、电压偏移量最小为目标的优化策略,建立了以传统手段电容器调节和静止无功补偿器出力为优化手段的无功优化模型。文中提出了不需要任何小生境参数的小生境技术的多目标粒子群算法,采用环形邻域拓扑结构利用粒子的局部记忆形成稳定的网络,并在决策空间和目标空间中采用特殊拥挤距离作为度量。用多模态多目标优化测试函数进行测试该算法性能。测试结果表明该算法能得到大量的帕累托最优解。最后使用33节点网络算例,验证算法在无功优化应用的优势。优化结果表明所提出的改进算法在配电网无功优化方面的有效可行性,所得出的多组无功补偿方案能为用户提供分布均匀且多样化的非劣解。     

基于混合智能粒子群算法的广义电源主动配电网优化配置

研究广义电源接入主动配电网的优化配置问题。提出一种电压偏差指标。建立综合考虑投资经济效益、电压偏差及污染气体排放指标的多目标优化配置模型。提出一种混合智能粒子群算法,在优化过程中引入快速非支配排序策略、精英保留策略和拥挤距离计算策略以改善其全局搜索能力。对IEEE-33节点、PG&E-69节点配电系统进行计算,分析在不同负荷水平下各指标的变化情况,研究负荷变化时广义电源的最佳配置。研究表明,广义电源的接入与合理配置能够有效提高投资运行效益和系统电压稳定性,同时说明该方法能够保证配置方案的多样性和多目标优化过程的寻优性。     

基于变异粒子群算法的主动配电网故障恢复策略

为提高主动配电网故障恢复的快速性和可靠性,提出一种基于变异粒子群算法的恢复策略.光储系统与负荷特性模型的构建是研究策略的基础,利用光储模型保证负荷可靠恢复,在构建负荷特性模型时考虑负荷时变性、需求时变性及负荷可控性的特点.在建立的光储系统与负荷特性模型基础上研究故障恢复策略,首先对配电网进行动态孤岛划分,利用光储系统对孤岛内负荷进行可靠恢复,保证用户侧需求度高的负荷优先恢复,然后以总失电负荷最少、网损最小及开关动作次数最少为综合目标函数,运用变异粒子群算法得到孤岛与主网配合的配电网综合恢复策略,提高了主动配电网可靠性.最后,采用IEEE 33节点系统进行算例分析,结果验证了模型与恢复策略的优越性.     

基于改进粒子群算法的配网电容器优化配置

随着国民经济发展,配电网规模不断扩大。依照经验配置电容器的局限性日益显著,具体表现为电容器容量配置的不足或过剩,部分电容器需要时由于局部电压的限制而不能投入。将模拟退火粒子群算法用于解决配电网电容器优化配置问题,建立了相应的数学模型,目标函数为配电网有功网损费用、电容器的购置及安装总费用最小,该算法将电容器的安装位置及安装容量离散化,采用基于适应度值的动态阈值来控制实施局部搜索的粒子数目,来改善算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的收敛速度和精度。对一个33节点配电网的电容器优化配置结果表明了模拟退火粒子群算法的合理性和优越性。     

基于E占优的多目标二进制粒子群算法求解配电网故障恢复

针对基于Pareto占优机制和拥挤距离的经典多目标智能算法在迭代过程中没有考虑决策者的偏好知识,从而影响了算法收敛性的问题,提出了一种基于E占优的多目标二进制粒子群算法求解配电网故障恢复。通过采用改进原点距离的E占优机制,可以将决策者的偏好知识有效地融入到故障恢复方案的评价过程中。在算法迭代过程中,采用轮盘赌策略更新群体极值,采用方案的综合值对外部档案进行维护,使得决策者的偏好知识可以有效地指导下一代种群的产生。最后,通过算例验证了所提算法的可行性和有效性,并且该方法比基于Pareto占优机制和拥挤距离的多目标智能算法拥有更好的收敛性能,得到的最优前沿数量更少,质量更高。     

改进二进制粒子群优化算法在配电网络重构中的应用

配电网络重构是一个非常复杂的大规模组合优化问题。网络重构中,能否得到有效解,即保证辐射状网络,是一个很关键的问题。对电网拓扑进行简化,配合破圈法更新粒子,得到100％的有效解,大大提高了计算速度。提出一种应用于配电网络重构的改进二进制粒子群优化算法,并结合禁忌搜索算法,使PSO算法跳出局部最优化陷阱,改善了算法的搜索效果,加快了寻优速度。最后对IEEE 69节点系统进行计算,并与相关文献结果进行对比,表明本文改进算法具有快速、高效的全局寻优能力。     

基于改进粒子群动态搜索算法的配电网络重构研究

提出一种基于改进粒子群动态搜索算法的网络重构方法,算法把初始粒子群按照适应度的大小分为两个互不交叉,且具有不同分工的子群,并进行动态搜索.通过引入了交叉和禁忌思想,减少了解陷入局部最优的可能性.与遗传、禁忌搜索算法重构的结果进行比较,表明本文算法具有更高的搜索效率,更容易找到全局最优解.     

基于改进粒子群动态搜索算法的配电网络重构研究

提出一种基于改进粒子群动态搜索算法的网络重构方法,算法把初始粒子群按照适应度的大小分为两个互不交叉,且具有不同分工的子群,并进行动态搜索。通过引入了交叉和禁忌思想,减少了解陷入局部最优的可能性。与遗传、禁忌搜索算法重构的结果进行比较,表明本文算法具有更高的搜索效率,更容易找到全局最优解。