含分布式发电的配电网重构蚁群算法研究

配电网重构是1个非常复杂的大规模组合优化问题.蚁群算法作为1种现代启发式寻优技术,适合于求解组合优化问题,其主要特点是正反馈、分布式计算、易与其它算法结合以及富于建设性贪婪启发式搜索.提出以提高节点电压为目标的含分布式发电的配电网重构方法,该方法将电压平衡指数作为目标函数,通过改进蚁群算法来寻求配网的最佳结构.同时提出基于基本环路的解的编码方式,减少了不可行解的产生,从而进一步提高其计算效率.计算结果表明,在含有分布式发电情况下,该方法不仅可以提高供电电压质量,还可以降低网损.文中最后以IEEE33节点为例,验证了该方法的可行性.     

基于整数规划的配电网重构算法

配电网重构是配电系统运行和控制的重要手段,具有非常重要的研究意义。在阐述了配电网重构的基本理论特征和各种流行算法及其优缺点后,建立了以网损最小为目标函数的配电网重构的整数规划数学模型。利用整数规划的方法,选取配电系统网损最小为目标函数来完成配电网络的重构。以IEEE3母线16节点系统为实例建模,采用LINGO软件编程,给出了该整数规划问题的解。结果表明基于整数规划的配电网重构方法可有效地降低配电系统的网损。     

考虑环境因素的分布式发电多目标优化配置

分布式发电优化布置与定容问题是智能电网发展中所面对的一个重要课题。该文在节点有功、无功网损微增率基础上,通过负荷功率法将两者结合,提出等效网损微增率的概念。通过计算该微增率并对其进行排序,可确定分布式发电(distributed generation,DG)的最优安装位置,并且最小化输电线路网损。对于DG定容问题,该文同时考虑了有功网损、电压改善程度和环境改善程度这3个重要指标,将DG优化容量确定问题转化为一个多目标非线性规划问题。采用目标逼近和二次序列规划方法对提出的算法进行求解。算例结果表明,采用该方法确定DG在系统中的布置位置和容量可有效提高系统运行电压,降低有功网损,减少电厂排放的污染气体。该方法对DG在规划阶段的选址和定容问题有着一定的实用价值。     

计及低碳效益的分布式发电优化配置

首先对电力系统各个环节进行低碳分析,针对配电网分布式发电DG(distributed generation)优化配置问题,提出了低碳费用、电压安全、有功网损这三个评估配电网效益的重要指标,在此基础上建立分布式发电多目标优化配置模型,应用最大满意度法将多目标规划转化成单目标规划问题,并用模拟植物生长算法PG-SA(plant growth simulation algorithm)对上述模型进行求解。算例表明该模型确定的分布式电源在配电网的位置和容量可有效减少碳排放、提高系统运行电压,降低有功网损。     

基于贡献因子的含分布式发电配网网损分摊

基于跟踪电流的实部和虚部,对配电网的网损尤其是引入分布式发电机后网损的变化进行了分摊研究。首先在不考虑分布式发电机的情况下,将配电网内的损耗分摊给电力用户;然后在考虑分布式发电机的情况下,将其引起的网损变化量分摊给发电机。由于引入分布式发电机后,网损既有可能增加,也有可能减少,因此可将该方法作为引入分布式发电机的经济性评判依据。最后以一个含分布式发电机的小型配电网为例,计算验证了所提方法的正确性和可行性。     

基于改进状态转移算法的电力系统两阶段动态无功优化

针对混合整数非线性规划的电力系统动态无功优化问题,提出两阶段动态无功优化模型以降低计算规模.第1阶段为非线性规划,以系统网损和节点电压偏移综合最小为目标.第2阶段为混合整数规划,在满足设备全天调节次数等约束的基础上,以电力系统网损增量最小为目标.鉴于常规罚函数法处理约束条件会出现罚因子选取不当而影响最终结果的情况,提出混合滤子技术的改进状态转移算法.该算法采用双种群并行搜索方式,将个体适应度和约束违反度构成滤子对作为评价指标以替代罚函数.最后,以IEEE 14节点系统和某地级电网实际系统为例,将所提算法、传统状态转移算法和多种群蚁群算法分别求解模型,通过对比分析仿真结果验证了所提模型与算法的正确性.     

基于遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化控制研究

提出了基于遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化算法。构建了包含分布式发电系统的配电网无功优化数学模型,充分考虑了网损最小和节点电压的约束,采用遗传算法对分布式发电的无功功率给定进行了优化,仿真结果表明该优化算法能够有效地减少功率损耗和提高电压质量。     

基于遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化控制研究

提出了基于遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化算法.构建了包含分布式发电系统的配电网无功优化数学模型,充分考虑了网损最小和节点电压的约束,采用遗传算法对分布式发电的无功功率给定进行了优化,仿真结果表明该优化算法能够有效地减少功率损耗和提高电压质量.     

含分布式电源的配电网多目标供电恢复

为充分发挥分布式电源的优势,进一步提高配电网的供电可靠性,提出考虑分布式电源孤岛运行的多目标供电恢复算法。在分析含分布式发电配网故障到供电恢复流程的基础上,采用二进制粒子群算法搜索Pareto非支配解获得供电恢复方案。根据对开关动作次数和网损侧重点不同,为减少Pareto非支配解的数目,可分别优先考虑负荷损失最少、开关动作次数最少和负荷损失最少、网损最小为目标得到Pareto非支配解,然后分别计算网损、开关动作次数,从中选择非劣解,兼顾了供电恢复过程中负荷损失、开关动作次数和网络损耗。方法可生成具体供电恢复方案由用户根据情况灵活选择。最后通过IEEE 33节点测试系统验证了算法的有效性。     

基于负荷平衡的含分布式发电配电网重构研究

提出以负荷平衡为目标的含分布式发电配电网重构方法,将负荷平衡指数作为目标函数,通过改进自适应遗传算法来寻求配网的最佳结构,进一步提高其计算效率并且克服了传统遗传算法(GA)在配电网重构中应用时产生大量不可行解的不足.计算结果表明,该方法不仅可以达到平衡负荷、降低网损的目的,而且对提高节点电压质量也有一定的支撑作用.最后以IEEE33节点为例,验证了该方法的可行性.     

基于蚁群算法的配电网故障恢复重构

研究了故障后输电线路的重构优化问题,提出了一种求解目标最优的故障恢复重构算法。该算法基于蚁群算法,以电压稳定为前提,建立了以降低网损和操作开关数目最少为目标的数学模型。该算法不依赖初始参数的设置,具有全局搜索的能力,可通过改变权重系数将网损、开关操作数目等多目标优化问题转化为单目标优化,提高算法效率。实例证明该算法可以准确得到配电网故障后电网重构的最佳方案。     

基于网损灵敏度方差的配电网分布式储能位置与容量优化配置方法

针对典型日负荷曲线,提出基于网损灵敏度方差的配电网分布式储能位置和容量优化配置方法。该方法考虑了分布式储能的充放电运行状态,基于网损灵敏度方差确定配电网中各节点接入分布式储能的优先顺序。以配电网网损和节点电压波动为目标函数,运用改进的粒子群算法对分布式储能的充放电功率进行优化,并确定分布式储能的最优配置容量。仿真结果表明,采用该方法确定分布式储能在配电网中的位置和容量可最大化实现功率就地平衡、降低配电网网损和降低配电网节点电压波动,实现分布式储能在配电网中的优化配置。     

一种分布式电源优化配置方法

分布式电源是智能电网的重要组成部分。针对配电网中分布9式电源优化配置问题,文章建立了两阶段多维动态模型,即第一阶段通过计算并甄选节点电压-网损灵敏度,以降低网损为目标进行分布式电源选址;第二阶段考虑配置成本和系统可靠性建立目标函数,通过仿电磁学算法进行分布式电源定容。同时,为了改善第二阶段中使用的仿电磁学算法的性能,对该算法在合力计算、粒子更新和局部搜索方面加以改进,提高了算法的寻优能力和收敛能力。最后通过IEEE39节点系统进行仿真及结果分析,表明此方法在分布式电源优化配置中得到了较好的结果。     

基于全有效解整数微分进化算法的含分布式发电配网重构

以降低网络损耗为目标函数,采用微分进化（DE）算法求解配网重构问题。根据配电网的特点,采用基于独立环路的整数编码方法以降低变量维数。此外,针对进化中存在的无效解问题,以图论代数连通度结论为基础,提出一个能完全去除无效解的判据,进一步缩小了解空间,该方法适用于复杂的实际配电网络计算。在重构网络中引入分布式电源（DG）,有效降低了网损,改善了电压质量。最后,对IEEE33节点配网测试系统进行了仿真计算,算例结果表明所提方法具有良好的收敛性和全局搜索能力。     

以提高供电电压质量为目标的配网重构

提出了一种利用节点电压进行配网重构的方法，该方法将电压均衡指数作为目标函数，通过连续的支路交换操作来寻求配网的最佳结构，该方法在配电自动化系统中量测不足时也可行，该方法与以负荷均衡为目标函数和以网损最小为目标函数的配电网重构算法进行了比较，得到了相同的结果，计算结果还表明，该方法不仅可以提高供电电压质量，还能够达到降低网损和负荷均衡的目的。文中举了2个应用算例，验证了该方法的可行性。     

含分布式发电的配电网潮流计算

分布式发电的引入,不可避免地对配电网运行和安全产生很大影响,因此必须对含分布式发电的配电网潮流进行计算和调整。引入了基于参与因子调整的分布式松弛母线模型,应用牛顿拉夫逊法求取基于网损灵敏度的参与因子,通过参与因子计算变电站和各个分布式发电参与有功网损分配的贡献,从而形成含分布式发电的配电网潮流计算方法。该方法充分考虑了负荷分配,以及功率不平衡量由多个松弛节点分摊。将所提方法在多个测试系统进行了仿真计算,经与常规潮流算法比较可知,所提方法是有效的。     

三角骨架差分进化算法的电力系统无功优化

在无功优化中通常是以减少线路中的有功网损、降低电网无功补偿容量、提高电能质量等方面为目标进行优化。建立了以减少有功网损,降低电压偏移以及提高电压稳定裕度的三目标优化模型。在传统的差分进化算法(Differential Evolution Algorithm)中,控制参数和差分变异策略在对待优化解的问题较为敏感。为克服这一缺陷进一步提出的一种具有自适应参数的的差分进化算法。首次引入全新的三角高斯变异方式,在样本中随机选出的三个不同的值取均值μ,标准差取任意两差的绝对值的平均值为标准差δ进行高斯分布。将其运用于电力系统IEEE-14节点的系统中进行仿真,将传统差分算法和粒子群算法与本算法进行比较,验证本算法的优越性与实用性。     

一种基于混合整数线性规划的交直流混联配电网多层优化调度方法

交直流混联配电网已经成为未来配电网发展的重要趋势，为了充分发挥交直流混合配电网在降低网损、减少运行成本、增强新能源消纳等方面的优势，提出一种基于混合整数线性规划的交直流混联配电网多层优化调度方法。该方法考虑到传统分布式调度优化由于优化模型非线性强、维数高而难以求解，通常存在着计算效率低、不收敛或者易陷入局部最优解的问题，首先对交直流混联电网进行结构分层，对每一层电网的潮流计算方程进行线性化处理，建立各层调度优化的线性化模型；然后采用目标级联法的思想对多层优化模型之间进行分布式协调，并利用混合整数线性规划方法对各子系统优化问题进行并行求解，得到最终的分布式调度优化结果；最后以IEEE 30节点为基础，建立一个典型的交直流混联配电网进行算例仿真，通过将所提方法与传统的集中式调度优化方法进行对比分析，验证了所提方法的正确性和优越性。     

基于自适应混沌粒子群算法的分布式电源优化

目前我国是以＂大机组、大电网、高电压＂为主要特征的单一供电系统,这种集中发电、远距离传输、大电网互联的方式虽然有效减少了系统的备用容量以及加强了各网络间的同步,但很难快速追踪远距离的末端负荷变化,负荷峰谷差增大将导致电荒出现,线路距离太远也加大了系统的网损。基于此,本文考虑在配电网中合理接入分布式电源进行优化,为了确定接入位置和容量,本文以分布式电源安装年费用、配电网年有功损耗及分布式电源环境效益为多目标函数;为了避免粒子群算法（PSO）容易陷入局部最优,文中采用计算速度快、收敛可靠的自适应混沌算法（ACPSO）进行计算,设计了基本计算流程;最后采用IEEE14节点系统进行算例分析,接入分布式电源后配电网网损有效降低,且能减少配电网运行总费用,同时证明ACPSO算法在解决分布式电源优化问题上具有一定优越性。     

分布式光伏发电系统接入城市配电网的优化配置研究

针对城市配电网中光伏发电系统的选址、定容问题,采用有功、无功网损微增率来确定光伏发电系统的接入位置,提出综合微增率,通过计算综合微增率来确保城市配网系统的网损最小.同时提出了一种配电网接入光伏发电系统的多目标规划方法,以配电网中光伏发电系统的经济成本、网损、环境和电压质量4个方面的指标为评价指标构成多目标的函数,提出带辅助搜索空间的BPSO算法进行求解,并通过IEEE-30系统进行仿真验证,仿真结果表明采用该方法能够实现配网系统的合理优化配置.