含分布式电源的配电网双层扩展规划

考虑分布式电源对配电网网架结构的影响,在分布式电源容量和位置均未定的情况下,采用内外层双层规划的方法对配电网线路结构、分布式电源位置和容量进行综合优化。将政府补贴政策引入目标函数,鼓励清洁能源的使用,建立节省综合经济成本最多的目标函数模型。内层在引进分布式电源位置和容量的情况下,在遗传算法中引进组织膜计算中的交流规则来增强全局寻优能力和计算能力,从而实现对网架结构的扩展规划;外层采用新型混合粒子群算法对分布式电源的位置和容量进行确定。算例表明,该算法应用于含分布式电源的配电网扩展规划中,节约了经济成本,提高了用电可靠性,验证了算法的有效性。     

基于集群划分的配电网分布式光伏与储能选址定容规划

针对传统分布式电源规划方法难以满足未来含高比例分布式电源的配电网在运行阶段的分区控制需求问题,该文提出分布式电源集群规划的概念和方法。首先,根据系统网架结构和节点负荷特性对配电网进行集群划分,构成配电网—集群—节点多层级网架结构;其次,基于集群划分结果,建立分布式光伏与储能双层协调选址定容规划模型。上层模型以年综合费用最小为目标,决策变量为各集群的分布式光伏总容量、储能容量和功率;下层模型以系统网损最小为目标,决策变量为集群内各节点接入的光伏分容量和储能的并网位置;针对该模型特性,采用嵌入潮流计算的双层迭代混合粒子群算法进行求解。以某示范区10kV实际配电网的光储系统容量和布点优化为例,验证所提模型的可行性和求解方法的有效性。     

聚类网架拓扑与源荷关联场景生成下配电网分布式电源规划方法

面对多样化的配电网拓扑结构,为了对分布式电源规划激励措施的成本进行快速有效估算,提出了一种基于聚类网架拓扑的配电网分布式电源规划方法。同时,在规划阶段充分考虑分布式电源与负荷的相关性,提出了基于Copula理论的源荷关联场景规划方法。通过SimRank++算法计算不同馈线拓扑结构间的相似度,由层次聚类算法获取配电网的不同馈线集群,将集群中心作为典型网架的拓扑结构。针对每一种典型网架的拓扑结构,以经济性为目标建立分布式电源的规划模型,并采用模拟退火粒子群优化算法对模型求解。基于实际城市配电网进行算例分析,分析结果表明所提方法能够灵活地指导分布式电源规划,从而为可再生能源和配电网的战略规划提供参考。     

含分布式电源的配电网扩展规划研究

建立了分布式电源和线路年综合费用最小、线路损耗最小和分布式电源安装容量最大的多目标函数规划模型,针对多目标优化问题,提出了一种改进的多目标粒子群优化算法。网架规划采用离散二进制粒子群算法,分布式电源规划采用改进的粒子群算法。该算法利用Pareto非支配排序和计算拥挤距离方式更新粒子的个体最优位置和全局最优值。针对粒子群算法容易陷入局部最优的问题,引入Boltzmann学习策略,在算法前期温度较高粒子能够向不同的粒子学习,保持粒子个体多样性,提高算法全局寻优能力。在算法后期温度降低粒子群将向全局最优粒子学习,提高收敛速度。最后将该算法应用于某10KV配电网扩展规划,结果表明文中提出的方法能够得到合理的配电网扩展规划方案,并且提供了多样化的解集,方便用户根据实际情况灵活选择方案。     

考虑传输能力的含分布式电源配电网扩展规划方法

为灵活性资源提供快速、及时调度的网架传输通道,在规划阶段充分考虑网架结构与分布式电源(DG)规划对配电网传输能力的影响,提出考虑网架通道传输能力的配电网扩展规划及DG选址定容双层优化方法.首先建立了线路负荷裕度指标和潮流均衡度指标用以评价配电网传输能力;其次分析了网架通道传输能力的影响因素,在此基础上构建了配电网扩展规划及DG选址定容双层优化模型,保证了规划方案具有良好的经济性和网架通道传输能力,利用嵌套的混合粒子群优化算法进行优化求解;最后将所提规划方法与只考虑经济性规划方法进行了算例验证.仿真结果表明,所提方法不仅没有增加经济费用,而且所得规划方案网架潮流更均衡,线路负荷裕度更高,传输能力更优.     

考虑微电网接入下的配电网优化规划

在能源紧缺、污染严重的时代背景下,分布式电源迅速普及。含分布式电源的配电网规划研究日益增多,而将分布式电源以微电网的形式考虑到配电网规划之中还鲜有研究。将不同类型的分布式电源、储能装置以微电网的形式接入配电网,充分考虑微电网加入对变电站规划和网架规划产生的影响。基于微电网系统模型,分别建立配电网规划中变电站选址定容模型及网架规划模型,利用改进粒子群算法求解上述两个多目标非线性化模型,并计算由微电网带来的变电站容量削减量及配电网故障时的可避免停电损失费用。以IEEE50节点为算例验证此模型,算例验证了所提模型有利于提高系统的可靠性和经济性,优化了网架结构,具有实际工程参考意义。     

微电网运行域分布式电源配网网架多目标规划研究

传统配电网网架规划目标单一,导致规划效果不理想且费用较高,提出引入微电网的分布式电源配网网架多目标规划方法。构建选址优化模型实现对配电网电源的规划,规划配电网内部自设设备故障、外部环境故障、设备过负荷以及反向潮流四项因素引起的故障。通过建立配电网最低年投资运行成本目标函数,构建配电网网架规划模型,实现微电网运行域分布式电源配网网架的多目标规划。实验结果表明,微电网运行域分布式电源配网网架多目标规划方法,可以提高配电网运行的可靠性和经济性,优化后的网架结构具有较高的实际工程参考意义。     

含分布式电源与充电站的配电网协调规划

分布式电源与电动汽车充电站共同接入配电网,对配电网规划和运行具有重要的影响。提出一种综合协调规划方法,该方法能够实现分布式电源选址定容、充电站位置及容量、配电网架建设和改造的综合优化规划。考虑风光资源和负荷的随机波动性,以配电系统投资、运行维护和环境成本的随机期望值最小为目标,建立了含分布式电源与充电站的配电网协调规划模型,采用改进遗传算法进行求解。以一个待扩展的辐射状配电网络为例,仿真计算结果表明,对含分布式电源与充电站的配电网进行综合协调规划,能够提高电网的经济和环境效益,得到的规划方案更为合理。     

考虑可靠性的交直流混合配电网网架与分布式电源协同优化规划

含高比例分布式电源接入的交直流混合配电网是未来配电网发展的重要过渡形式,且随着电力系统的发展,对于配电网可靠性的要求越来越高。提出了一种考虑可靠性的交直流混合配电网网架与分布式电源协同优化规划设计方法。在场景构建阶段,该方法考虑了配电网中各分布式电源出力的相关性和时序性以及各负荷功率的时序性。在可靠性评估阶段,针对交直流混合配电网的运行特点,建立了完善的同时考虑稳态和故障运行下可靠性的综合评估体系,通过建立各可靠性指标间的联系,客观地将可靠性指标与经济性指标进行统一量纲处理。在优化阶段,对交直流混合配电网网架结构及分布式电源接入容量设计了双层协同优化策略。同时,建立了完备的线路故障抽样模型。以修改的IEEE 33节点交直流混合配电网的优化规划算例验证了所提方法的优越性和有效性。     

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。     

基于LD-SAPSO的分布式电源选址和定容

为了改善环境和资源的现状,以及提高电能的质量,大力发展分布式电源发电将是未来电网系统发展的必然趋势,但是分布式电源的选址和定容,是配电网规划需要考虑的重要问题。分析了分布式电源对配电网的影响,在此基础上建立了包括分布式电源的投资和运行维护成本、环境费用、网损费用的目标函数,针对现有粒子群算法的不足,提出了线性递减的学习因子及自适应权重粒子群算法———LD-SAPSO ,确定分布式电源的位置和容量,为配电网的改造提供了理论基础。     

考虑分布式发电的配电网规划问题的研究

考虑了配电网扩展规划条件下新增负荷节点的情况,根据新增负荷总量确定待建分布式电源的总容量,在分布式电源个数、位置和单个电源容量均不确定的情况下,以网络建设成本与运行费用为目标函数,建立了包含DG的配电网规划的多智能体遗传模型。应用多智能体遗传算法对分布式电源的位置、容量及配电网网架进行了整体优化。通过设计多智能体的竞争行为和自学习行为增加目标函数值寻求最优解,实现了全局收敛,提高了收敛速度。     

考虑分布式光伏电源与负荷相关性的接入容量分析

研究了配电网网架结构和运行工况已知的条件下,分布式光伏电源的可接入容量问题。通过分析配电网网架结构和各节点负荷的历史数据,设定分布式光伏电源接入位置和容量初始值,构建了初始相关性样本矩阵。通过分析分布式光伏电源出力与负荷的相关性,提出了光伏发电就地消纳能力指数的概念及计算方法,构建了改进型相关性样本矩阵。以系统向配电网传输功率最小为目标函数,建立了节点电压、配电网潮流为主要约束的规划模型,利用前推回代潮流算法和退火算法求解。以中山供电局马新站10 kV配电网为例,仿真及潮流验算结果表明:对于一个已知网架结构和运行工况的配电网,考虑分布式光伏电源与负荷的相关性可有效提高分布式光伏电源的接入容量。     

考虑分布式发电的配电网规划问题的研究

考虑了配电网扩展规划条件下新增负荷节点的情况,根据新增负荷总量确定待建分布式电源的总容量,在分布式电源个数、位置和单个电源容量均不确定的情况下,以网络建设成本与运行费用为目标函数,建立了包含DG的配电网规划的多智能体遗传模型.应用多智能体遗传算法对分布式电源的位置、容量及配电网网架进行了整体优化.通过设计多智能体的竞争行为和自学习行为增加目标函数值寻求最优解,实现了全局收敛,提高了收敛速度.     

考虑需求侧参与的分布式电源并网优化

风、光发电的波动性增大了电网消纳分布式可再生能源的难度,针对该问题引入需求响应参与度模型,采用分层优化的方法研究含分布式电源的配电网配置问题。在规划层考虑需求响应改造成本与网损灵敏度,确定电网调控负荷容量及分布式电源安装位置;运行层考虑需求侧负荷受控参与、电价激励主动参与2种模式,评估不同参与度场景中的经济效益、可再生能源使用率、电压稳定性及削峰填谷等指标。同时,求解过程采用模拟退火-粒子群混合算法,以提高分层优化模型的求解效率并保持解集的多样性。最终结合东北地区实际配电系统进行仿真分析,表明需求侧参与分布式电源并网能够有效改善能源消纳和削峰填谷效果,结果验证了所用方法的合理性和有效性。     

基于改进粒子群算法的含分布式电源配电网规划

在不考虑网络扩展的情况下,建立了以包含分布式电源建设和维护费用、网损费用以及购电费用在内的配电网年费最小为目标的规划模型,并采用改进的粒子群算法对分布式电源的安装位置和容量进行优化计算,避免了粒子群算法早熟和边界聚集的问题。通过对IEEE33节点配电网系统进行仿真计算,验证了规划模型和算法的正确性和适应性。     

基于粒子群算法的分布式电源接入位置及容量寻优

为减少大规模分布式电源接入对低压配电网产生的电压冲击,使配电网保持安全、经济的运行状态,文章提出了基于粒子群算法的分布式电源最优接入位置和容量配置。在满足潮流收敛、网损最小、电压变化指标最小的目标条件下,基于粒子群算法对分布式电源并网进行了建模,对其接入位置和接入容量进行寻优求解,将其最优接入位置和最优接入容量通过建模优化转换为求解网损最小和电压变化指标最小的问题。最后,通过案例分析,验证了本文提出算法的可行性。     

GSO算法在分布式电源选址与定容中的应用

针对分布式电源选址与定容在新型配电网规划中的问题,提出基于群搜索优化算法确定分布式电源接入配电网地址与容量的快速算法。定义了满足配电网节点拓扑结构的分支向量,并将分支向量搜索的更新新方法与群搜索优化算法结合。该方法将智能寻优与物理寻优相结合,提高了全局寻优效率。算例表明,该方法合理得到分布式电源接入配电网的最优位置和容量方案,减少了配电网网损,提高了整体电压水平。     

基于改进粒子群算法的分布式电源选址定容研究

针对分布式电源在配电网中选址定容问题,以投资综合成本作为优化目标,建立了分布式电源选址定容数学模型。运用改进的粒子群算法对模型求解,IEEE33节点配电网为算例,对分布式电源的安装位置和容量进行优化,将所得到的结果与未改进前的算法进行比较,表明算法具有更好地全局收敛效率和寻优能力。     

基于有功网损最优的分布式电源规划

研究了分布式电源的优化规划问题.在分布式电源单个容量、个数和位置未知的情况下,建立了包含分布式电源的配电网有功网损目标函数,模型中引入了电压水平约束,并将其转化为惩罚因子的形式并入目标函数.运用Matlab软件编写了粒子群算法和配电网潮流计算程序,采用改进的自适应权重粒子群算法进行目标函数寻优,最后得到了有功网损最小的...