Reliability-constrained Based Optimal Placement and Sizing of Multiple Distributed Generators in Power Distribution Network Using Cat Swarm Optimization

This article presents optimal placement and sizing of multiple distributed generators to achieve higher overall system reliability in large-scale primary distribution networks using a novel random search algorithm known as cat swarm optimization. A composite reliability index is used as the objective function in the optimization process. Furthermore, the effect of multiple distributed generator units on power transfer capacity and power loss reduction has been observed. Extensive simulations are carried out based on three practical distribution systems to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Further, qualitative comparisons are made with adaptive weight particle swarm optimization, particle swarm optimization with constriction factor, and binary-coded genetic algorithm to show the efficacy of the proposed method for optimal placement and sizing of distributed generators in power distribution networks.     

Swarm-Intelligence-Based Optimal Planning of Distributed Generators in Distribution Network for Minimizing Energy Loss

This research work proposes a heuristic approach for the planning of Distributed Generator (DG) to minimize annual system energy loss. The particle-swarm-optimization-based method has been used as an optimization tool for determining the optimal size and allocating the DGs to minimize energy loss. In this approach, time-varying characteristics of electrical load demand have been considered to mimic real load scenario in the electrical distribution system. The proposed approach is generic and simple. It can provide optimal solutions to the distribution utilities to select multiple DGs in stages under various constraints. The effectiveness of the proposed approach is validated on 16-, 33-, and 69-bus radial distribution networks. The results are compared with those of already existing methods as suggested in the literature.     

含可再生分布式电源参与调控的配电网动态分区实时无功优化方法

可再生分布式电源高比例接入,其出力随机性叠加负荷波动性,极大地增加了配电网无功电压调控难度。结合风电、光伏等可再生分布式电源的动态无功调节特性,提出配电网动态分区实时无功优化方法。基于配电网辐射状结构特性,根据支路末端节点性质逆向初步合并,以最大模块度函数为衡量指标进行初始分区,并根据实时运行状态和无功储备约束调整分区,形成可满足动态无功调节的最佳分区方案,然后执行分区实时无功电压调控。最后,以IEEE33节点系统为例通过MATLAB编程进行仿真分析,结果表明:日内实时控制与动态分区相结合,有效提高系统无功电压控制快速性和精确性。     

基于改进萤火虫算法的分布式电源优化配置研究

分布式电源(DG)的位置和容量优化配置可确保其发挥更好的技术经济效用。本文在分析DG特性的基础上,建立了考虑含分布式电源的有功网损费用最小和投资成本最小模型;鉴于传统萤火虫算法具有容易早熟、收敛速度慢、过度依赖控制参数的缺陷,将混沌搜索策略融入到萤火虫算法,提出了一种改进型多目标萤火虫算法;为克服算法对控制参数依赖性较强缺陷,利用混沌理论的随机性、遍历性及其规律性特性,对萤火虫算法的参数进行调整。最后,以PG&E69节点配电网为例,采用Matlab仿真软件验证本文所提算法在求解DG优化配置问题上的有效性,及其与粒子群算法、常规萤火虫算法相比所具有的更好的寻优精度和优化结果。     

基于萤火虫算法的分布式风电源优化配置

针对分布式风机出力的随机性和负荷的不确定性,建立了以年综合费用期望最小为目标的分布式风电源优化配置模型.模型中以机会约束的形式描述节点电压和支路潮流约束,并采用基于LHS-MCS的随机潮流进行检验.将萤火虫算法(Firefly Algorithm)应用于该优化配置模型的求解,结合IEEE 33节点算例验证了本模型的合理性,与遗传算法计算结果的对比表明了本文所提出算法的高效性.     

分布式发电条件下的配电网孤岛划分算法

在分布式发电条件下,孤岛可作为提高配电网供电可靠性的一种重要运行方式。为在配电网发生故障时及时制定出优化的孤岛划分方案,提出了孤岛划分算法。该算法利用配电网简化模型,根据孤岛运行时的功率平衡要求以及各种负荷对供电可靠性的不同要求,采取了启发式的搜索策略, 能够在短时间内得到可行的孤岛划分方案。文中还给出了2 个典型的孤岛划分实例。理论和实例分析表明,该算法可在配电网发生故障以后,根据故障前的实际运行情况动态地生成优化的孤岛划分方案。     

开式网无功功率电源最优分布计算的改进

首先简单介绍了开式网的最优无功补偿分布的传统计算方法。然后结合开式网的3种情况，重点对开式网的最优无功补偿分布计算进行了改进，最后对改进前后计算量进行了比较。     

考虑分布式电源出力不确定性的主动配电网量测配置

分布式电源(DG)的接入及网络结构的变化,使得主动配电网(ADN)的状态估计及量测配置更加复杂。在考虑DG出力不确定性的基础上,建立了兼顾经济性和多种网络结构估计精度的多目标量测配置模型;以高斯混合模型(GMM)模拟DG出力的不确定性,并利用量测协方差矩阵的非对角元素表征DG间出力的相关性;基于层次分析法(AHP)确定量测配置费用和含环网的多种网络结构的目标权重,并利用贪婪算法确定ADN的量测配置方案。IEEE 33节点配电系统和119节点配电系统的仿真结果验证了文中方法的有效性和可行性。     

基于萤火虫-变邻域搜索算法的含分布式电源配电网重构

为全面的反映含分布式电源配电网重构的问题,本文建立网系统网损、负荷均衡及电压质量协调最优的含分布式电源配电网重构优化模型,能够比较实际、科学的反映配电网网络结构调整问题。在此基础上,应用自适应权重系数法,明确各目标函数的权重组合方案,将含DG配电网多目标重构问题转换成单目标优化问题。鉴于传统萤火虫算法具有容易早熟、过度依赖控制参数的缺陷,提出了FA算法与变邻域搜索相结合的混合优化算法,并利用其对含分布式电源配电网重构模型进行求解,选取IEEE-33节点配电系统进行仿真,通过算例验证所提算法的良好实用性和适应性,并且验证所提模型的实际意义。     

Communication-based Adaptive Protection for Distribution Systems Penetrated with Distributed Generators

In this article, a communication-based adaptive over-current protection scheme for distribution systems penetrated with distributed generators is proposed. A communication network between the over-current relays, the distributed generators, and the utility grid is employed to automatically update the settings of the protective relays. Moreover, the communication reliability is increased through the addition of a backup communication system. The proposed scheme has the advantage of operating during grid-connected and islanding modes of operation. The scheme employs two simultaneous algorithms. The first algorithm works when the system configuration is changed due to the connection/disconnection of a distributed generator or the utility grid. The second algorithm efficiently uses the exchanged information between the relays to identify the faulted section and hence speeds up fault clearance. The proposed scheme is tested for difierent fault conditions as well as for different system configurations. The results demonstrated that relay operating times, including the communication delay, are greatly reduced when the faulted section is identified and relay settings are adjusted accordingly. In addition, a negligible time delay was experienced when the backup communication network was put in service.     

分布式电源与配电网架多目标协调规划

分布式电源(DG)接入对配电网损耗、电压及可靠性指标有很大影响。针对当前DG与配电网架分开独立进行规划的问题,提出一种综合协调两者的规划方法。该方法能够实现DG位置及容量、线路升级改造、新增负荷点接入方案的综合优化,以设备投资成本、系统有功损耗、停电损失及购电费用4个指标最小为目标函数,利用判断矩阵获得各目标函数权重,通过加权将多目标优化转化成单目标优化问题,采用染色体分段编码方式、精英保留策略遗传算法进行求解。为了避免因DG可选布点太多导致算法计算速度慢的问题,根据配电网损耗、电压及可靠性指标改善效果,提出一种实用的确定DG候选位置的方法。算例仿真结果表明,提出的确定DG候选位置的方法能够有效缩小搜索空间,提高优化效率;对DG和配电网架进行综合协调规划,能够有效提升配电网投资的综合经济效益,获得的建设与改造方案更科学合理。     

冷热电微电网分布式电源的区间优化模型

随着能源互联网的迅猛发展,多种能源协调运行成为目前研究的热点。基于此,本文研究了含有电热冷三种能源的微电网内分布式电源的最佳规划与运行。首先,文章建立了微电网内各微电源的运行模型（冷热电联供机组,电锅炉,风机,光伏,电热冷储能和电制冷机）。其次,采用了微电网净限值指标来衡量该项目的经济性并得到了各分布式电源的最佳容量及协调运行模式。最后,本文将模型转化为线性模型并采用Matlab-Yalmip 平台调用Cplex 求解器进行仿真求解。仿真结果表明,多能源微电网能实现多种能源的交互和协调调度。同时,本文多能源微电网还与传统的分产微电网系统进行了对比以验证多能源微电网的合理性和必要性。     

计及分布式电源接入的配电网静态电压稳定性评估方法

为研究分布式电源(DG)接入对配电网静态电压稳定的影响问题,推导了能反映配电网各负荷节点电压稳定程度的电压稳定指标,提出了一种针对配电网的负荷增长策略,对DG接入前后全网最薄弱节点以及整个系统的静态电压稳定性进行了定量分析,结合PV曲线探讨了配电网电压崩溃事故的发生机理,对比分析了DG出力波动性较大时,集中接入和分散接入方式对静态电压稳定性的改善效果。所提的基于系统各节点电压稳定指标计算的静态电压稳定性分析方法可对负荷节点电压稳定裕度进行快速排序,并可实现全网薄弱节点的准确定位。DG接入前后的仿真实验结果表明,合理位置的DG接入可有效改善全网的静态电压稳定性。     

Optimal Location of Thyristor-controlled Series Capacitor to Enhance Power Transfer Capability Using Firefly Algorithm

Abstract—The optimal power flow problem seeks to find an optimal profile of active and reactive power generations along with voltage magnitudes in such a manner as to minimize the total operating costs of a power system while satisfying network security constraints. This article presents a firefly algorithm to solve the optimal power flow problem incorporating a thyristor-controlled series capacitor. A thyristor-controlled series capacitor is considered to find the optimal location in transmission lines to enhance the power transfer capability of the transmission line. To assess the effectiveness of the proposed algorithm, it was tested on a 5-bus test system, an IEEE 14-bus system, and a modified IEEE 30-bus system, and it was compared with the genetic algorithm and differential evolution with and without a thyristor-controlled series capacitor. It has also been observed that the proposed algorithm can be applied to larger systems and does not suffer with computational difficulties. The results show that the firefly algorithm produces better results than others and has fast computing time for solving the optimal power flow problem with a thyristor-controlled series capacitor.     

含多个风电机组的配电网无功优化

风电机组出力的随机性使传统无功优化模型难以胜任.提出了含多个风电机组的配电网无功优化的模型和算法.基于场景分析法探讨了单台和多台不同参数风电机组的随机出力描述方法,并针对不同参数的风电机组同时接入系统时的情况,提出了系统场景的划分规则,继而建立了含多个风电机组的配电网无功优化的场景模型.针对多场景潮流计算的复杂性,提出一种高效算法,该算法先利用场景功率的相似性确定场景的分析次序,再将前一场景的潮流计算结果作为后一场景的初始条件,以加速潮流收敛.仿真结果验证了该模型和算法的有效性.     

含分布式电源的配电网动态无功优化调度方法

提出一种含分布式电源(DG)的配电网动态无功优化调度方法,以解决其中的时空耦合性问题。该方法首先对电网进行静态优化计算,根据电容器投切容量增量大小制订预动作时刻表;然后对电网进行动态分区,根据分区结果以及预动作时刻表,对负荷数据进行相应处理;以系统能量损耗最小为目标,并以投入的电容器补偿量为控制变量进行动态无功优化计算,得到电容器调度方案;最后,对电网中DG的无功出力进行优化,得到含DG的配电网无功调度方案。利用IEEE 33节点系统进行仿真,并与现有方法进行对比,验证了所述方法的合理性和有效性,且降损效果比现有方法更优。     

主动配电网中计及网络重构的分布式电源鲁棒规划

网络重构作为主动配电网(ADN)中优化潮流、减小网损的重要手段,有必要在规划阶段进行考虑。为此,在电源规划中计及网络重构,以年综合费用最小为目标函数,除传统分布式电源(DG)规划约束,还考虑了风电和光伏发电的运行约束、重构次数限制约束,以及DG的渗透率约束,并针对风速、光照和负荷的不确定性,给出了"风—光—负荷"的不确定场景集,建立了主动配电网中计及网络重构的DG鲁棒优化模型。同时,针对模型特点,利用双层优化方法对其进行分解,并采用粒子群优化(PSO)算法和二进制粒子群优化(BPSO)算法分别对上、下两层规划模型进行求解。最后,采用IEEE 33节点系统对模型进行算例仿真,分析了网络重构和鲁棒性对DG规划方案、系统经济性及可靠性的影响,验证了该模型的有效性。     

基于配电网节点边际容量成本的分布式电源规划

分布式电源(DG)接入配电网可能导致现有供电设备得不到充分利用,产生沉没成本.引入配电网节点边际容量成本(LMCC)以反映各节点容量的紧张程度,同时给出DG单位容量成本的计算方法.在此基础上,以DG单位容量成本小于接入点的边际容量成本作为DG接入的判据,提出一种规划DG位置和容量的新方法.算例结果验证了方法的可行性.     

基于自适应遗传算法的分布式电源优化配置

针对能源互联网背景下大量分布式电源接入配电网的优化配置问题,从经济性出发,建立了以投资成本、运行维护成本、网络损耗成本和购电成本之和最小为目标的分布式电源的选址定容优化模型。利用前推回推法计算配电网络潮流,采用了自适应遗传算法对所提模型进行求解。结合IEEE 33节点构造算例进行分析,结果表明该模型在保证经济性的同时,能有效减少网络损耗并提高电压质量。     

含两种分布式电源的配电网故障分析方法

逆变型分布式电源(IIDG)和双馈感应发电机(DFIG)的故障输出电流均由逆变器的控制策略决定,具有很强的非线性,传统的故障分析方法已无法适用于含IIDG或DFIG的配电网。在计及了IIDG和DFIG的低电压穿越特性和控制策略后,建立了IIDG和DFIG的等值模型。以此为基础,进行了含IIDG和DFIG配电网的故障分析,并提出了故障分析迭代求解方法。最后,通过在MATLAB上实现该迭代求解方法,并在RTDS上建模仿真,对迭代求解方法进行了验证。