基于改进人工鱼群算法的含大规模风电电网无功优化

针对大规模风电的波动性和随机性对电网无功电压优化初值影响较大,使无功优化求解不能充分考虑电压越限节点,而过早收敛,最终不能得到全局最优解的问题,提出基于改进人工鱼群算法对含大规模风电的复杂电网进行无功电压优化。在算法流程初期将类似遗传算法的变异机制引入其中,用以优化调整人工鱼群,在算法流程后期应用自适应可见域及步长的方法解决人工鱼群算法计算后期容易出现的陷入局部最优解以及收敛速度慢的问题。最后以接入大规模风电的甘肃电网为例,应用常规输电网动态无功优化模型,对文中的改进人工鱼群算法进行实例验证,从而证明算法的可行性和有效性。     

基于柯西变异改进粒子群算法的无功优化

针对粒子群算法用于无功优化问题求解时存在早熟收敛,易陷入局部最优的现象,提出了基于柯西变异的自适应混沌粒子群算法.该算法在引入自适应调整策略和对最佳粒子采用混沌搜索的基础上,对算法陷入早熟收敛状态时引入柯西变异操作,将适应度值排名位于前20％的最优粒子进行柯西扰动,以保证粒子群的多样性,有效地提高了算法后期跳出局部最优...     

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。     

计入分布式垃圾发电的配网无功优化

研究了垃圾电站并入配网后的无功优化问题,提出了基于垃圾热值的发电数学模型,分为焚烧发电和沼气燃料电池发电两类.据此模型提出了一种新的配电网无功优化模型,该模型把垃圾处理量作为附加控制变量,把垃圾处理能力作为新的约束条件.在求解方法上,采用小生境粒子群算法进行求解,得到了含有垃圾发电的配网无功优化方案.算例表明,提出的垃圾发电模型和无功优化模型具有较好的准确性和实用性,对垃圾电站的进一步研究具有一定的参考价值,且垃圾发电较燃煤发电具有更好的经济性和环保性,也为垃圾发电在其它方面的应用提供了一些理论依据.     

基于混沌量子免疫算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化问题的离散性和多约束非线性特点,提出一种混沌量子免疫算法的电力系统无功优化方法。该算法利用量子比特和由bgistic映射产生的混沌变量来初始化寻优量子抗体,从而保证了算法的遍历寻优和搜索高效性。通过量子旋转门来实施抗体的克隆扩增和变异,利用线性变换将量子抗体由单位空间映射到寻优问题的解空间。IEEE30节点仿真验证混沌量子免疫算法用于电力系统无功优化的可行性和有效性。     

基于改进粒子群算法含双馈风电机组配网无功优化研究

针对风电机组并网后对配电网无功补偿产生的影响,从双馈风电机组自身的有功、无功输出特性出发,基于场景概率的方法计算风力机组出力情况,以网损最小为目标函数寻求优化求解方法。利用改进粒子群算法来实现系统接入双馈风电机组后的无功优化,在Matlab 2013b软件中构造IEEE33节点模型并利用该算法求解。结果表明,双馈风电机组在参与系统无功优化时具有良好的性能,验证了该改进算法的有效性     

人工鱼群算法在水库优化调度中的应用

人工鱼群算法(AFSA)具有快速收敛到最优解附近、且不易陷入局部最优的能力,建立人工鱼群系统模拟水库优化调度对人工鱼状态进行随机初始化、变异及模拟鱼群行为,将最优状态作为公告板.实例表明,鱼群算法应用于水库优化调度有效、可行.     

中压配网无功补偿优化方法研究

针对中压配电线路无功补偿装置位置和容量规划问题,在将整个中压配电网络进行等效主分支计算的基础上提出了简便、有效的优化设计方法.算例分析验证了该方法的有效性.     

基于人工鱼群算法的多目标分布式光伏电源规划

分布式电源（distributed generation,DG）对智能电网的稳定安全运行至关重要,为了合理地对分布式电源进行选址定容,针对现有算法对初值要求高,收敛慢,容易陷入局部极值等缺点,提出了人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm,AFSA）。首先,确定了DG规划的多目标函数与约束条件;其次,介绍了人工鱼群算法,针对DG规划对AFSA进行的调整;最后,在IEEE-33节点系统中进行仿真验证,并与遗传算法（genetic algorithm,GA）进行对比。结果表明：利用AFSA对DG选址定容进行寻优,可有效地降低电压偏差,降低网损,提高系统稳定性和安全性。AFSA寻优效果较好,效果显著。     

配电网无功综合优化的补偿模型及其应用

研究了配电网络无功优化补偿问题,提出了采用高压１０ｋＶ固定电容器补偿和低压电容器分时投切相结合方式,可对补偿电容器容器,位置及投切时间作出优化决策。程序模型以包括电容器固定投资的净节约现值为目标,考虑了电压约束,采用分阶段逐组对标准电容器进行优化补偿,计算速度快,无迭代收敛问题,经实际应用经济效益显著。     

基于改进GSA的电力系统无功优化

针对引力搜索算法(GSA)初始群体随机和易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进引力搜索算法(CLGSA),该算法引入混沌运动优化初始群体,提高种群的多样性,并结合Levy飞行的随机游走策略更新粒子的位置,降低算法陷入局部最优的可能。将GSA和CLGSA对IEEE14节点测试系统进行电力系统无功优化仿真。仿真结果表明,CLGSA不仅具有良好的优化效果,且能有效降低系统的有功功率损耗。     

基于蜜蜂交配优化算法的含分布式发电配电网交互式规划模型

分布式发电（DG）在配电网中的接入比例逐年增加,对配电网的运行控制产生影响的同时,亦提出构建新型配电网规划的要求。先根据模糊多属性决策的基本原理建立模糊适应度函数,对多目标决策问题进行模糊集处理;据此再以总成本和碳排放成本最小化为目标函数,以经济安全运行的各种限制条件为约束,构建了含DG的模糊多目标配电网规划模型,并利用混沌搜索和改进蜜蜂交配优化算法进行求解;最终得到将DG作为响应负荷波动措施的配电网动态规划方案。结果表明,该模型可满足配电网投资运营者偏好性的规划需求,适应新形势下的含分布式电源的配电网规划模式。     

基于改进布谷鸟算法含光伏电站的无功优化

针对光伏电站并网运行给配电网无功优化带来的问题,根据光伏发电的运行特性,构建了含光伏电站的配电网无功优化数学模型,并提出改进的布谷鸟算法求解无功优化模型的方法,对含光伏出力的IEEE 33节点配电系统进行无功优化。结果表明,所提出的改进算法能有效降低配电网的有功网损,各节点远离电压崩溃点。     

无功优化的梯度最优潮流方法在配电网中的应用

无功功率的最优补偿是提高电压水平、降低网损、保持配网运行在一个合理状态下的有效手段。提出以最优潮流方法作为无功优化分析的手段,在马鞍山电网的实际应用中取得了较好的应用效果。     

户用光伏接入对配电网电压影响及优化研究

户用光伏的随机性和波动性是制约网络消纳的关键因素,高比例的户用光伏并网将影响区域网络的静态电压稳定.文章通过户用光伏系统分析,研究了户用光伏接入对配电网电压波动的影响;并提出基于遗传算法的含户用光伏配电网无功优化方法;最后,利用IEEE33节点配电网模型,针对不同渗透率下户用光伏接入配电网进行仿真实验,验证了所提含户用...     

改进人工蜂群算法及在自抗扰控制上的应用

在分析基本人工蜂群算法优缺点的基础上,提出了一种基于混沌全局搜索策略和局部优化搜索策略的改进人工蜂群算法。采用6个标准测试函数,经过仿真测试,验证了该算法与基本蜂群算法相比具有收敛速度快、寻优效果好和寻优效率高的优点。最后针对自抗扰控制器的参数优化难度大、不易寻找的问题,将改进的人工蜂群算法应用到自抗扰控制器的参数优化中,并和串级PID控制系统进行仿真对比。仿真结果表明,改进蜂群算法的自抗扰控制器能以对控制对象进行更快更好的控制,使被控对象处于更好的控制状态下,从而解决了自抗扰控制器参数寻优难度大、不易寻找的问题。     

配电网无功优化规划及控制系统

针对现在我国电网无功优化的建设情况,提出要加强配电网的无功优化建设,尤其要把无功优化的前期规划与无功优化的控制系统结合起来,切实提高无功优化的实用化水平。简要介绍了无功优化前期规划的基本方法和无功优化控制系统的组成和基本调节原理。     

基于概率潮流的含风电配电网无功优化

考虑风电输出功率和负荷功率的随机波动性,建立了风电和负荷的随机模型。采用卷积计算和Cornish-Fisher级数展开来处理随机性因素,从而完成概率潮流计算;并建立以降低成本-效益比值和电压稳定指标L为目标的综合无功优化模型,基于概率潮流和多Agent系统的混沌粒子群算法(MACPSO)对该配电网进行无功优化。IEEE 33节点算例分析表明,所提无功优化求解策略有效可行,同时所提算法在无功优化中具有一定优势。