基于集群划分的含分布式光伏配电网有功-无功多目标优化

随着高比例分布式光伏并网,配电网潮流随光伏出力波动,系统有功-无功优化面临新的挑战。建立了配电网网损最小、光伏消纳量最大和电压偏移最小的多目标优化模型,通过调节光伏逆变器出力和无功补偿设备的投切,实现配电网网损最小、光伏消纳率最大和电压偏移最小的目标。建立了基于电气距离和区域电压调节能力的集群性能指标计算方法,并基于指标计算结果将配电网划分为多个子集群,利用NSGAIII算法对子集群进行有功-无功优化。最后以一条实际10 kV配电线路和IEEE123系统为算例仿真验证,计算结果表明经划分后对子集群进行有功-无功优化相比于全局优化可以提高光伏消纳率、减少系统网损和减少节点电压偏移。验证集群划分方法和有功-无功优化模型的有效性。     

基于深度强化学习的新能源配电网双时间尺度无功电压优化EI北大核心CSCD

新能源大量接入配电网,其波动性及间歇性容易导致配电网电压的频繁波动问题。传统基于模型的无功电压优化方法高度依托于电网的精准建模,其求解精度与计算速度难以满足含新能源配电网对于电压控制的要求。该文基于深度强化学习,提出一种双时间尺度配电网无功电压优化方法。该方法将电力系统无功电压优化问题转化为马尔可夫决策过程,统筹考虑无功补偿设备的差异化调节特性和不同深度强化学习算法的特点,设计针对离散型设备和连续型设备协调控制的双时间尺度优化方案。其中,长时间尺度上制定并联电容器组投切计划,以调整电压偏移,同时最小化全系统网损;短时间尺度上设置滚动预测窗,制定SVG出力计划,以跟踪电压变化,解决新能源并网带来的配电网电压频繁波动问题。最后通过IEEE33节点拓展系统验证该数据驱动方案在无功电压优化的实现速度和效果上所具有的优势。     

基于数据驱动与物理模型的主动配电网双时间尺度协调优化

高比例间歇性分布式电源与电动汽车接入配电网时，容易导致功率与电压频繁、快速、剧烈波动。文中结合数据驱动与物理建模方法，提出了一种配电网双时间尺度有功无功协调优化策略。针对短时间尺度（分钟级或秒级）的功率波动，以静止无功补偿器、分布式电源无功功率为决策变量，以网损最小为目标函数，计及物理约束，针对平衡与不平衡配电网分别构建了二阶锥与二次规划模型。针对长时间尺度（小时级）的优化，以有载调压变压器分接头变比、可投切电容电抗器挡位、储能系统充放电功率为动作，以网损为代价，计及节点电压越限惩罚，构建了马尔可夫决策过程。为克服连续-离散动作空间维数灾，采用一种基于松弛-预报-校正的深度确定性策略梯度强化学习求解算法。通过IEEE 33节点与IEEE 123节点配电系统验证了所提方法的有效性。     

基于改进粒子群算法的主动配电网有功无功协调优化研究

随着间歇性分布式电源接入配电网的比例日益增高,配电网局部电压越限、网损增加的情况时有发生,降低了配电网对分布式能源的利用率,制约了配电网的经济运行水平.提出将有功调节措施(储能)考虑到无功动态优化模型中,旨在制定合理的储能充放电策略以平滑风光出力波动,减少无功补偿装置的动作次数,并在此基础之上,以节点电压偏移和网损为最...     

结合数据驱动与物理模型的主动配电网双时间尺度电压协调优化控制

高比例电动汽车、分布式风电、光伏接入配电网,导致电压频繁地剧烈波动。传统调压设备与逆变器动作速度差异巨大,如何协调是难点问题。该文结合数据驱动与物理建模方法,提出一种配电网双时间尺度电压协调优化控制策略。针对短时间尺度（min级）电压波动,以静止无功补偿器、分布式电源无功功率为决策变量,以电压二次方偏差最小为目标函数,针对平衡与不平衡配电网,基于支路潮流方程,计及物理约束构建了二次规划模型。针对长时间尺度（h级）电压波动,以电压调节器匝比、可投切电容电抗器挡位、储能系统充放电功率为动作,当前时段配电网节点功率为状态,节点电压二次方偏差为代价,构建了马尔可夫决策过程。为克服连续-离散动作空间维数灾,提出了一种基于松弛-预报-校正的深度确定性策略梯度强化学习求解算法。最后,采用IEEE 33节点平衡与123节点不平衡配电网验证了所提出方法的有效性。     

基于Pareto最优解的含分布式电源配电网无功优化

随着分布式电源技术的发展,某些分布式电源接能够在一定程度上对配电网进行无功补偿。针对配电网无功优化问题,本文提出了以调节分布式电源出力和传统的投切电容器组为优化手段,以网损最小、电压偏移量最小为目标的优化策略。与以往大多数研究利用权重将多目标问题转化为单目标问题不同,本文直接采用基于Pareto最优解的多目标模型,然后利用自适应参数的多目标和声算法确定分布式电源无功出力和投切电容器组的大小,得到Pareto最优解集,从中选出最优解。利用IEEE-33节点系统进行仿真计算,与单个目标网损最小和采用惩罚因子的方法进行比较,验证了本文所提优化策略的有效性。     

基于双状态评估器与深度强化学习的配电网无功优化

本文将“深度强化学习”引入配电网无功优化,提出了基于双状态评估器与深度强化学习的配电网无功优化方法。首先提出了一种配电网融合特征的提取方法,从配电网运行数据中提取统计特征,然后将统计特征与历史控制策略作为输入,网损与电压偏差分别作为输出,训练了网损评估器与电压偏差评估器。将无功优化问题转化为一个多步马尔科夫决策过程,以最小化网损和电压偏差之和为目标函数,以无功补偿设备的动作指令为策略,并采用基于Double DQN的深度强化学习算法进行求解。对改造后的IEEE 37节点配电网进行无功优化控制实验。结果表明,本文方法有效降低了节点电压偏移和网络损耗,他与配电网系统的模型和参数无关,在线决策速度快,可以实现在线无功优化控制,提高配电网运行经济性。     

集成可再生能源发电的配电网无功优化模型

可再生能源规模化接入配电网已经成为共识。针对大量可再生电源以及电力电子器件所导致的配电网无功波动、网损增加以及电压波动等系列问题,提出了一种基于改进自适应粒子群算法的集成可再生能源的配电网无功优化方法。通过对风机以及光伏系统出力进行建模,获得其出力预测数据;建立含有电压越限罚函数的集成可再生能源的配电网无功优化模型;引入了电压稳定指标的概念,对配电网各个时段的电压状况进行评价;并通过改进的自适应粒子群优化算法进行模型求解;利用改进的IEEE-33节点系统进行了仿真验证。仿真结果表明文中提出的模型能够有效地降低网损,减少电压波动,保证电网的稳定运行,可以为后续的无功优化提供参考与借鉴。     

计及多个风电机组出力相关性的配电网无功优化

针对含多个风电机组的配电网无功优化问题,利用场景分析法处理风电机组出力的不确定性和负荷的随机波动。采用拉丁超立方采样产生多个场景,考虑多个风电机组风速间的相关性,利用Cholesky分解对生成的场景进行重新排序。以有功网损期望值最小为目标函数,以节点电压、支路功率以及电容器投切组数为约束条件,建立配电网无功优化模型。采用鸡群优化算法求解模型,并在改进的IEEE 69节点配电网算例中进行仿真,研究了风电机组出力相关性对无功优化结果的影响,结果证明了所提无功优化模型和方法的可行性。通过无功优化,能够有效地提高配电网的电压水平并减少网络损耗,对配电网的安全经济运行具有重要意义。     

计及多个风电机组出力相关性的配电网无功优化EI北大核心CSCD

针对含多个风电机组的配电网无功优化问题,利用场景分析法处理风电机组出力的不确定性和负荷的随机波动。采用拉丁超立方采样产生多个场景,考虑多个风电机组风速间的相关性,利用Cholesky分解对生成的场景进行重新排序。以有功网损期望值最小为目标函数,以节点电压、支路功率以及电容器投切组数为约束条件,建立配电网无功优化模型。采用鸡群优化算法求解模型,并在改进的IEEE 69节点配电网算例中进行仿真,研究了风电机组出力相关性对无功优化结果的影响,结果证明了所提无功优化模型和方法的可行性。通过无功优化,能够有效地提高配电网的电压水平并减少网络损耗,对配电网的安全经济运行具有重要意义。     

含光伏接入的中压配电网集中调控优化策略

随着并网光伏数量和容量的增加,中压配电网电压波动及网损过大等问题日益突出。为此计及中压配电网的通信条件与计算能力等特点,提出了一种面向中压配电网的分布式光伏集中调控优化策略,抑制中压配电网电压波动及网损过大。分析光伏并网对配电网电压及网损影响,构建了以中压配电网潮流平衡方程、节点电压、支路电流及系统运行为约束,以网损最小、电压波动最小和分布式电源消纳最大为目标的多目标优化控制模型;采用商用CPLEX对模型进行求解;最后结合算例仿真对模型进行了有效性验证。结果表明,所提优化控制模型可有效降低配电网电压波动,合理分配分布式电源出力,降低网络损耗,同时保证光伏利用率处于相对合理区间。     

基于混合整数二阶锥规划的主动配电网有功–无功协调多时段优化运行

通过日前多时段优化,可以为主动配电网中的分布式电源、无功补偿装置和储能装置安排合理高效的生产计划,以达到调节电压水平、提高能源资源利用率、节能降损的目的。首先建立基于三相Distflow潮流的辐射状配电网有功–无功协调动态优化模型。该模型考虑分布式电源出力、储能装置充放电功率、电容器阻投切等连续和离散决策变量,是一个典型的混合整数非凸非线性规划。该类模型缺乏严格高效的求解方法。为此,采用二阶锥松弛技术将其中的三相潮流方程进行凸化松弛,使得优化问题转化为可有效求解的混合整数二阶锥规划模型。最后,采用扩展的IEEE 33节点三相测试系统仿真计算,利用MOSEK等算法包求得电网中各设备动作时刻和投运容量,验证了所提方法寻优稳定、松弛精确、计算高效等特性。     

计及分布式电源无功出力的ISFLA算法配电网无功优化

针对含分布式电源的配电网无功优化的特点,将分布式电源的无功调节能力和传统无功调压手段相结合,研究了考虑分布式电源无功调节能力的配电网无功优化模型和算法。针对分布式电源出力的随机性,采用场景概率的决策方法计算分布式电源的出力情况和对应无功功率极限,以网损最小和节点电压越限惩罚作为目标函数。提出了基于免疫蛙跳算法(ISFLA)的无功优化算法,该算法通过在混合蛙跳算法(SFLA)的算法框架中引入克隆选择算法(CSA),在蛙群混合后选择较优解进行克隆、变异和选择,克服了SFLA局部搜索能力弱的特点。利用改进IEEE33节点系统作为算例仿真分析,结果验证了模型及算法的有效性。     

基于PSO的配电网运行效率优化策略研究

通过闭合操作控制配电网中的分段开关和联络开关,改变配电网的拓扑结构,可提高配电网的运行效率。分布式电源出力的调节可改变线路上的潮流,从而影响配电网的运行效率。从运行优化的角度提出配电网运行效率优化的方法,主要有网络重构和分布式电源出力调节。将DG有功出力和配电网开关的状态作为控制变量,以系统网损和负荷均衡为目标函数,研究了配电网运行效率综合提升手段。     

双时间尺度下主动配电网多目标无功电压优化

考虑新能源出力的波动性和不同无功设备的调节速度,提出了双时间尺度(小时级和15 min级)协调的主动配电网多目标无功电压优化方法。在第一阶段(小时级)无功电压优化中,建立了最小化日前网损和传统无功调节设备动作次数的多目标优化模型,并采用三步优化方法求解该多目标混合整数非线性规划问题。在第二阶段(15 min级)无功电压优化中,考虑新能源出力波动可能危害系统实际安全运行,建立了新能源机组出力代表性场景下的、最小化系统主导节点电压偏差的优化模型,确保系统实时电压水平。通过IEEE 33算例分析,验证了提出的双时间尺度下主动配电网多目标无功电压优化模型和求解方法的有效性。     

含分布式发电的配电网有功-无功综合优化

为克服配电网中风力发电机和光伏电池出力随机波动、负荷变化带来的电压变动,研究了多种分布式电源接入配网后的电压控制问题。以分布式电源出力随机波动和负荷变化时每个时段的电压偏差和网损最小,以及尽量减少大电网向配电网输送有功为目标函数建立电压控制模型,采用粒子群优化算法对微型燃气轮机和燃料电池等出力稳定的分布式电源进行有功和无功综合优化,在保证电压质量的情况下减少对环境的污染。通过对IEEE33节点系统和一个实际算例系统分别进行仿真计算,结果表明该控制方案能在有效提高配电网电压水平的基础上提高环境效益。     

含分布式发电的配电网有功—无功综合优化

为克服配电网中风力发电机和光伏电池出力随机波动、负荷变化带来的电压变动,研究了多种分布式电源接入配网后的电压控制问题。以分布式电源出力随机波动和负荷变化时每个时段的电压偏差和网损最小,以及尽量减少大电网向配电网输送有功为目标函数建立电压控制模型,采用粒子群优化算法对微型燃气轮机和燃料电池等出力稳定的分布式电源进行有功和无功综合优化,在保证电压质量的情况下减少对环境的污染。通过对IEEE33节点系统和一个实际算例系统分别进行仿真计算,结果表明该控制方案能在有效提高配电网电压水平的基础上提高环境效益。     

基于HEM灵敏度的配电网分层分区电压调节策略

针对光伏接入后潮流倒送和出力波动带来的电压越限问题,提出一种基于全纯嵌入法(holomorphic embedding method, HEM)灵敏度分析的光储参与配电网分层分区电压调节方法。首先,建立储能和光伏的无功出力模型,并推导出基于HEM的配电网电压灵敏度矩阵,根据灵敏度矩阵运用聚类对配电网进行分区。然后,建立上层电压优化模型,通过全局和分区优化协调调度并网储能、光伏电站与无功调压设备对节点电压和网损进行优化;下层电压调节模型进一步挖掘并网小型分布式光伏及储能的无功能力,基于所得电压灵敏度对各区内越限节点的电压进行调节。最后,应用于某省35 kV的配电网实际系统,验证了所提灵敏度计算方法能够提高电压灵敏度的计算效率以及所提分层分区调压策略能够较好地改善光伏并网后电压越限问题。     

计及分布式电源与电容器协调的配电网日前无功计划

针对目前含分布式电源(distributed generation,DG)的配电网中未考虑电容器补偿容量和DG无功出力协调调度的问题,研究了考虑DG与电容器组协调的无功优化方法。以网损和电压偏移满意度最高为目标,构建含DG的配电网日前动态无功优化调度模型。根据DG无功出力和电容器补偿的特点,提出DG和电容器协调的日前无功计划方法。分析了各类DG的无功出力极限并作为约束条件,对电容器和DG进行整体静态优化得到电容器的投切容量曲线;其次采用模糊聚类对电容器投切曲线进行时序分段并融合,制定电容器的日前计划;最后,在电容器补偿容量确定后,以DG作为优化变量,制定DG出力的日前计划。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于HEM灵敏度的配电网分层分区电压调节策略

针对光伏接入后潮流倒送和出力波动带来的电压越限问题,提出一种基于全纯嵌入法(holomorphic embedding method, HEM)灵敏度分析的光储参与配电网分层分区电压调节方法。首先,建立储能和光伏的无功出力模型,并推导出基于HEM的配电网电压灵敏度矩阵,根据灵敏度矩阵运用聚类对配电网进行分区。然后,建立上层电压优化模型,通过全局和分区优化协调调度并网储能、光伏电站与无功调压设备对节点电压和网损进行优化;下层电压调节模型进一步挖掘并网小型分布式光伏及储能的无功能力,基于所得电压灵敏度对各区内越限节点的电压进行调节。最后,应用于某省35 kV的配电网实际系统,验证了所提灵敏度计算方法能够提高电压灵敏度的计算效率以及所提分层分区调压策略能够较好地改善光伏并网后电压越限问题。