基于自适应离散粒子群优化算法的微网中DG选址定容

基于对微网中分布式电源（DG）待选站址确定方法的分析,以微网的年费用最小为优化目标,建立了微网中DG选址定容的优化规划模型,综合考虑了DG及其负荷的时序特性、用户停电损失、购电成本、环保补贴等因素,全面衡量了微网在提高供电可靠性、实现清洁高效电能供应上的综合效益。将自适应离散粒子群优化算法应用于规划模型的求解中,得出了微网中DG的优化配置方案,并在Matlab中编程实现了规划模型及算法。在上海市某居民小区29节点微网中DG的优化配置应用中,验证了该模型及算法的有效性。     

基于贪心算法的配电网负荷转供路径搜索方法

配电网作为电力系统供电的最后环节,能否紧急应对各类失电故障显得尤为重要。介绍了国内外对配网转供方案的研究包括了启发式算法、随机优化算法、专家系统法、混合算法等。提出了一种基于贪心算法的配电网转供路径搜索方法,能实现开关操作次数最少的情况下,快速找到可行的转供方案,并且尽可能不切负荷,提高了配网的供电可靠性。算例验证所提方法的有效性。     

基于多目标优化的配电网负荷转移路径研究

建立了配电网故障后负荷转移路径优化模型,提出了优化的目标函数和约束条件。应用带精英策略的快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）求解该多目标多约束优化问题,得到的最优解集能更好地反映优化问题的本质,并结合熵权法建立了综合最优解的提取方法。根据提出的算法,编制了应用于配电网负荷转移的程序,用IEEE33节点算例验证了该算法的可行性。     

基于弃风利用的塔筒电梯储能系统优化配置

针对弃风电量消纳问题和塔筒电梯能耗问题,提出在风力发电场塔筒电梯中,利用储能技术对风资源进行时空转移的优化配置方法。考虑储能受到的约束条件和塔筒电梯运行负荷缺电量,以储能系统成本最低和塔筒电梯负荷缺电率最小为目标,构建储能多目标优化配置模型,采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)求出Pareto最优解,确定储能系统优化配置方案。最后,利用达坂城某风电场检修数据进行仿真分析,结果表明该优化配置方案在降低负荷缺电率和成本方面具有显著效果。     

基于改进灰狼优化算法的孤岛微网系统容量优化分析

孤岛微网的日前调度安排对岛屿配电网的安全稳定运行意义重大。为了对孤岛微网的日前调度进行安排,更好地优化微网结构,文章针对含有光伏和抽水蓄能电站的孤岛微网进行建模分析,将光伏阵列数量、额定功率和抽水蓄能电站上水库的容积作为决策变量,等年值平均投资成本和负荷失电率为目标函数,使用Matlab对某岛屿的天气和负荷数据进行分析。为了使光电-抽水蓄能协同运行的效益最大化,采用灰狼优化算法求解微网模型。优化结果表明,灰狼优化算法在孤岛微网模型的容量优化问题中可以节约投资成本,实现环境友好型供电。     

基于多种群遗传算法的分布式光伏接入配电网规划研究

针对分布式光伏接入配网系统的优化规划问题,提出一种兼顾经济性和安全性的光伏并网规划方法。以接入容量最大、投资运行维护成本最低、网络有功损耗最小为经济性规划目标,以电压偏差、电压波动、谐波指标为规划约束,建立光伏并网的多目标约束优化模型。采用多种群遗传算法求解规划模型。利用控制参量不同的多个种群协同进行优化搜索,同时在单个种群的操作中引入适应度函数标定和自适应算法,克服算法求解多目标约束优化模型未成熟收敛的缺陷。结合IEEE33节点配电系统进行求解分析,验证所提出模型和方法的有效性,并对不同负荷、接入方案、功率因数下的规划方案进行对比研究,归纳不同因素对规划结果的一般性影响规律。     

含多端SOP柔性互联配电网供电恢复方法

智能软开关（soft open point, SOP）的应用使得多供区电网联合运行成为新趋势。针对含多端SOP柔性互联配电网的供电恢复问题,提出一种基于SOP和网络重构联合恢复供电的策略。在目标函数中考虑经济性与供电恢复效果,建立以总恢复负荷加权值最大、非失电供区负荷均衡指数最小和网络损耗最小为目标函数的供电恢复优化模型,并采用改进粒子群和二阶锥规划的混合优化算法求解网络重构方案与三端口智能软开关的功率转供供电恢复方案。以三端口智能软开关互联 3 个 IEEE33 节点网络为算例进行分析验证,结果表明,所提模型不仅能实现失电供区的最大恢复供电,还能保证非故障供区间的负荷均衡。     

源、网、荷三方利益最优的电动汽车充放电双层优化调度

电动汽车的无序充电会造成电网过负荷,影响电网的安全运行。文章基于分时电价机制和电动汽车的入网特性,考虑源、网、荷三方利益。在时间调度上,以负荷波动最小、用户花费最低为优化目标;在空间调度上,以负荷接入后发电厂燃料费用最低、配电网网损最小为优化目标。采用自适应变异率遗传算法及非线性规划寻优得到,电动汽车充放电时空双层调度计划,仿真验证了模型有效性。     

灾变模式下多源分布受端区域电网多目标功率调度策略

针对受端区域电网在大面积失电下的紧急恢复难题,建立了能够充分考虑多源功率存在(受端区域电网网际功率支援、网内可用发电容量)及失电负荷重要度等源网荷协调资源和运行特性的功率调度模型,利用网络等值解耦方法将待求全局电网进行分布式潮流迭代计算,以满足调度方案选取过程中的电网特征量动态更新。在此基础上,采用改进的多目标遗传算法NSGA2对模型进行寻优求解。最后通过算例仿真对比验证了所提模型及策略的有效性。     

配电系统多重故障的负荷转移策略研究

通过改进染色体编码和寻优规则,提出了一种基于遗传算法并结合启发式规则的有效算法,用于解决配电系统发生多重故障时寻求负荷转移优化方案这一多目标问题,求解过程中考虑了辐射型网络结构参数配置及馈线额定电流等因素.以虚拟配电网络发生多重故障的算例验证了该算法的有效性.     

基于改进非支配排序遗传算法的含DG配电网优化配置

分布式电源的接入对配电网中潮流分布、有功损耗和电压分布有很大影响。针对含DG配电网运行优化问题,建立了以DG最大出力、有功网损最小及电压偏差最小的多目标优化模型,提出一种改进的非支配排序遗传算法求解分布式电源的最优化有功出力。在NSGA-Ⅱ算法基础上改进了非支配排序策略、选择截断策略,采用改进的NSGA-II算法求解含DG配电网优化控制问题。通过IEEE33节点算例分析,结果表明该模型可以在分布式电源最大出力、有功网损最小及电压偏差最小方面,较为全面地实现配电网分布式电源的优化控制。     

基于亨利气体溶解度优化算法的电动汽车二阶段优化调度方法

针对如何有效管理电动汽车充电负荷,优化电动汽车充电调度以减少充电时间和能量消耗的问题,提出了一种基于亨利气体溶解度优化算法的电动汽车二阶段优化调度方法。第1阶段通过整数线性规划以各电动汽车能量消耗最少到达有充电空位的充电站为目标,将最适宜的充电站分配给电动汽车;第2阶段以充电站运营商日充电总费用最小为目标,考虑电动汽车充电率、能量需求和荷电状态等约束,基于亨利气体溶解度优化算法最大限度地降低充电站运营商的日充电总费用。最后,通过仿真实验将所提方法与粒子群优化算法、遗传算法等进行对比,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于检修计划的水电站群联合调峰优化方案

基于检修计划的水电站群联合调峰优化问题,在优化调峰效益时充分考虑电网的实际水电负荷需求,以负荷爬坡阈值平抑锯齿,得到平稳的水电调峰系数曲线;同时,考虑机组额定容量、预想出力、可用台数等限制,构建了完整的水电站群中期联合优化调峰效益最大模型。该模型求解采用DDDP-DPSA混合算法,通过优化—检验—调整—再优化的循环模式对线路和机组的检修计划进行校验和调整,最终获得水电站群中期联合调峰优化方案。     

基于期望后悔度的旋转备用多目标优化研究

考虑系统运行成本、旋转备用容量成本和能量成本,以及失负荷惩罚和弃风惩罚,并融入分时电价,提出一种期望后悔度度量指标,建立以系统总成本最小和惩罚费用最小为目标的双层优化模型,并对多目标量子粒子群算法进行改进。外层采用改进的多目标量子粒子群优化算法求解上、下旋转备用容量,内层采用优先顺序法求解机组组合和旋转备用的经济分配。从而得到成本期望后悔度-惩罚期望后悔度的Pareto前沿,并分析分时电价和权重系数对系统总成本和惩罚费用的影响。最后,通过算例验证所提优化模型和算法的有效性。     

考虑用户侧柔性负荷的社区综合能源系统日前优化调度

针对综合能源系统中存在潜在的可调度资源,基于能源集线器构建包含储能、燃气轮机发电系统、柔性负荷等在内的社区综合能源系统数学模型。该模型综合考虑用户侧柔性负荷的可平移、可转移、可削减的负荷特性。最终建立以总运行成本最小为目标的综合能源系统供需联合日前优化调度模型,采用Yalmip工具箱和Cplex求解器对算例进行求解,得到3种场景下柔性电、热负荷参与调度的优化结果,并对比分析电热独立调度的经济效益。仿真结果表明:电热耦合调度,柔性电、热负荷的参与互动能明显降低系统运行成本,减小负荷峰谷差,缓解高峰用电压力。     

基于多储能技术经济性比较的可再生能源发电系统多目标容量优化

研究基于蓄电池、熔盐储热、抽水蓄能及储氢技术经济性比较的可再生能源发电系统多目标容量优化。该容量优化模型以最小化平准化度电成本及失负荷率为目标,应用4种代表性多目标进化算法进行求解。提出基于超体积的多目标算法综合评价指标,此外考虑了储能运行特性及资源不确定性提高仿真计算的准确性。算法性能比较结果表明,非劣排序遗传算法的平均排序等级为1.6,其具有最优的综合性能;储能的定量技术经济性比较结果表明,不同可靠性条件下熔盐储热系统的经济性均为最优;不同负荷曲线及不同资源水平的敏感性分析验证了储能经济性比较结果的有效性。     

基于蚁狮算法的风电集群储能容量配置优化方法

随着风电渗透率提高,风电并网对电网安全稳定运行影响更加显著。风电配备储能可有效改善风电出力波动性和不确定性,增强可调度性。该文建立以风电集群联合储能系统售电收益最高为优化目标的模型,采用蚁狮算法算法进行求解,得到风电集群功率备用、储能功率和容量最优配置方案,对比蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法优化结果,分析储能电池单位成本和寿命对优化结果影响。最后以中国东北某风电集群作为算例,验证了所提算法与模型的有效性。     

基于深度学习的配变停电电量损失预测

停电电量损失预测可为电网调度及规划提供参考,有利于为用户提供可靠供电服务。针对当前配变停电过程中的电量损失问题,先基于模糊C均值聚类算法实现对配变负荷曲线的分类处理及精细化分析,挖掘配变负荷数据规律;在此基础上,运用皮尔逊相关系数算法提取选择输入特征,构建基于门控循环单元神经网络的预测模型,从而得到停电时间负荷值,进而分析预测负荷曲线得到损失电量;最后,基于停电管理工作分析,实现基于粒子群优化的台区用电行为停电优化问题求解。算例测试验证了所提方法的正确性和有效性。     

大规模风电并网的滚动备用分区分配策略

大规模风电的随机波动造成系统等值负荷的峰谷差拉大、断面潮流波动加剧,对发电调度的备用决策提出了更高要求。针对滚动调度环节,提出了大规模风电并网系统基于失负荷期望的备用风险决策模型,分析了失负荷期望与备用需求的关系。提出了系统失负荷期望为约束下的多目标备用分区分配决策模型,并采用基于模糊优化策略实现最小弃风、发电成本和分区期望失负荷率均衡等多目标的协调决策方法。由于备用容量与发电计划耦合约束的复杂性,采用改进粒子群算法对模型进行求解。最后,以IEEE 24节点系统为算例系统,对所提算法进行了验证。     

基于混沌自适应人工鱼群算法的含家庭储能配电网快速重构方法

针对分布式电源接入配电网具有波动性和随机性的特点,提出一种基于混沌自适应人工鱼群算法的含分布式电源配电网快速化重构方法。在风电、光伏和家用储能的数学模型和节点划分基础上,以电网网损、开关次数以及失电负荷成本最小为目标函数,建立基于多目标优化的含分布式电源配电网的优化重构模型。利用混沌自适应人工鱼群算法对模型进行求解,通过对鱼群的混沌初始化和自适应动态调整步长参数,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。根据电化学储能系统出力特性划分配电网网架重构的典型工作场景,通过含分布式电源的IEEE 33节点测试系统仿真实例验证了该文方法的有效性。仿真结果表明,与单独考虑电网网损成本相比,由该文方法得到的配电网优化重构成本降低了50%以上,优化重构时间均小于0.9 s,实现了含分布式电源配电网的快速自愈。