计及谐波指标影响的含分布式电源配电网多目标规划

以分布式电源给配电网带来的电能质量管理问题为研究对象,通过一种考虑谐波指标影响的配电网多目标规划方法,对分布式电源接入配电网的网损和节点谐波阻抗矩阵进行分析;然后以最小网络损耗指标和最大谐波管理指标为目标,通过构造隶属度函数,将多目标优化问题转化为对优化结果的满意度;最后采用乌鸦搜索算法进行求解,并通过对IEEE 33节点配电系统的仿真分析验证所提方法的有效性。     

综合考虑多类型灵活性资源的主动配电网优化调度方法研究

随着可再生能源渗透率不断增大,主动配电网的波动性和不确定性问题愈加突出。多类型资源协调优化可以有效提升系统的灵活性,促进可再生能源消纳。针对高渗透率主动配电网的灵活性需求,文章提出了一种综合考虑多类型灵活性资源的主动配电网优化调度方法。该方法从节点灵活性和网络灵活性出发,结合节点灵活性资源的物理特性,对灵活性供给进行量化建模,从而得到系统综合灵活性供给的模型。通过对网络灵活性资源智能软开关的实现原理、控制模式和运行特性的分析,建立了联合储能的智能软开关的运行模型。在此基础上,提出了灵活性充裕率和传输充裕率两个灵活性评估指标,并将灵活性效益纳入优化目标,构建了计及经济性、节点灵活性和网络灵活性的多目标优化调度模型。最后,采用内嵌潮流计算的多目标粒子群算法对所提的模型进行求解,以改进的IEEE33节点系统为例验证了所提方法的有效性。     

考虑线路可用裕度问题的配电网多目标馈线规划

针对配电网线路布局与通道资源利用之间存在的矛盾,研究了配电网馈线规划的多目标模型,在考虑线路投资成本和网络损耗的同时,建立了可用裕度模型。针对该多目标模型提出了一种适用于配电网馈线规划的删除路径算法,并结合不同的网络复杂程度对算法中的K进行了函数拟合,最后通过逼近理想解排序法优选出最优方案。结果表明,考虑可用裕度模型的馈线布局方案可为下一个阶段的馈线规划尽可能的留有建设余地。     

基于多目标的多阶段主动配电网规划方法分析

传统主动配电网规划方法未考虑到间歇性分布电源可信性出力,且配电网负荷分配不合理,导致规划效果并不理想。提出一种基于多目标的多阶段主动配电网规划方法,在常规负荷预测的基础上组建接入主动配电网的风、光等间歇性分布电源可信出力模型,全面考虑需求侧响应对负荷预测结果的影响,构建配电网负荷预测模型;通过负荷预测结果,构建基于多目标的多阶段主动配电网规划模型;基于粒子群算法,在模型优化的过程中引入快速支配策略、精英保留策略等,对节点配电系统进行计算,设计不同负荷水平下的电源最佳规划方案。仿真实验结果表明,所提方法能够有效减少规划费用,提升规划效果。     

区域水资源区间多目标规划模型及求解

以经济、环境、社会的综合效益最大为目标,建立了区域水资源优化配置的区间多目标规划模型,利用基于区间数的可能度不确定转换方法将模型转换为一两层嵌套优化模型,以东营市水资源优化配置为例,运用微分进化算法对模型进行了求解。结果表明,配置方案合理有效。     

考虑电力系统灵活性的网-储联合规划

高比例可再生能源接入电网使得规划问题更加复杂。提出考虑电力系统灵活性的网-储联合规划方法。分析风电和光伏出力的相关性,采用蒙特卡罗方法生成大量可再生能源发电和负荷场景。基于k-means聚类算法对生成的场景进行缩减,并利用改进的遗传算法确定最优聚类数。通过斯皮尔曼系数筛选典型场景,构建考虑生成概率的典型场景集合。建立以提升灵活性、降低投资成本为目标的双层网-储联合规划模型,并采用灰狼算法迭代求解。算例分析结果表明所提网-储联合规划方案能够有效地提升电力系统灵活性,促进可再生能源消纳。     

基于多目标优化的多电源配电网储能功率配置方法

为减少多电源配电网储能功率损耗,保持多目标电力平稳,在多目标优化算法的基础上,构建一种储能功率配置方法。综合分析经济、环保和技术三项指标,建立多目标优化配置数学模型,分析配电网各条支路中的电压幅值和电流幅值;利用多目标粒子群优化算法改进储能功率容量和接入方式,并将当前粒子群适应度与上一轮的适应度值做比较,得到pareto解,实现储能功率最优配置。通过与其他算法展开对比实验测试,结果表明,所提方法具有较高的投资运行经济效益、较低的电压偏差和网损,同时最优pareto解的曲线也是较为平稳的,使配电网始终处于安全供电状态。     

考虑分布式电源的输电网扩容规划方案研究

针对配电网规划目标的矛盾性与日益增加的不确定性问题,介绍了一种配电网扩容规划方法,利用多目标优化模型研究了输电网扩容规划优化问题,并采用蒙特卡洛法在给定发电扩容不确定、系统负荷和其他市场变量条件下评估配电网扩容规划方案的灵活性。     

基于混合智能算法考虑时序性的风光电源多目标规划

随着分布式电源(Distributed Generation,DG)在配电网中被越来越多的应用,探究分布式电源的选址定容问题成为研究的热点。为降低配电网负荷及DG出力时序特性对DG规划的影响,文章分析了负荷和DG出力时序特性曲线,建立了多目标数学模型,利用层次分析法对多目标函数处理,采用遗传--模式搜索混合智能算法(IGABPS)进行一年全时段寻优求解。最后采用IEEE33节点系统对方案进行验证,算例结果表明了考虑时序特性的规划方案更能真实反映配电网的实际运行情况。     

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...     

考虑主动配电网运行策略的分布式电源规划方法

文章充分考虑全局优化控制和自治区域离网运行的主动配电网多源协调控制策略,提出了分布式电源双层优化模型。上层优化模型以综合成本净现值最小为目标,引入了计及主动配电网离网运行能力的系统综合安全性指标为约束,以保证规划结果的安全性;下层优化模型基于上层得到的规划结果,采用全局优化控制策略决策可控单元出力,模拟主动配电网经济运行工况。文章还设计了改进的粒子群算法对双层规划模型进行求解,并通过算例仿真验证了所提模型的可行性和有效性。     

基于灰狼算法的多目标配电网重构

为了降低风电和光伏接入配电系统的有功网损以及提高开关利用率,首先建立相应的数学模型,该数学模型建立的基础是要满足两个条件目标,即网损最少和开关次数最少,并设置风电光伏接入配电网潮流计算的约束条件;然后在二进制的灰狼算法基础上设置外部存储空间,并修改收敛因子构建多目标优化算法,为了满足Pareto解集多样性和均匀分布方面的要求,求解过程中运用了拥挤距离测度和逐步淘汰方法;最后利用105节点配电系统进行仿真计算。结果表明：二进制灰狼算法具有较快的收敛速度;多目标灰狼算法可同时降低网损和开关动作次数,求出的7种方案皆可有效降低电网的经济运行成本。该研究结果具有实际应用价值,能为决策者提供多种重构方案。     

考虑用户满意度的主动配电网多目标动态经济调度

需求侧管理技术的发展为主动配电网优化调度提供了新的思路。文章以用户满意度和电网运行成本为目标,综合分布式能源、储能装置和需求侧负荷中断与平移等多种能源协调调度手段,构建基于用户满意度的主动配电网多目标动态经济调度模型;采用改进的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D),对系统高维变量间复杂约束进行有效处理,为主动配电网提供最优调度方案。通过对扩展的IEEE34节点配电网测试系统的仿真研究,验证了所提调度模型和方法的合理性及有效性。     

火电机组灵活性改造与输电网规划多阶段联合决策方法

大规模风电并网对电力系统灵活性提出了很高的要求.针对大规模风电并网背景下的消纳问题提出了一种火电机组灵活性改造与输电网规划多阶段联合决策方法.通过将火电机组灵活性改造纳入输电网规划优化决策,统筹优化系统灵活性及传输能力,促进大规模风电并网消纳.基于规划周期内负荷功率预测曲线,并计及风电时序出力不确定性情景,以输电网建设...     

基于分散电源和配电网重构的多馈线升级延缓规划

研究了分布式发电技术在延缓配电网升级中的作用,以多条出现线路过载的配电馈线为研究对象,同时采用分布式发电技术和传统的配电网重构技术消除所有馈线过载;建立了以所有馈线损耗最小为目标的函数并考虑线路容量约束、分散电源渗透功率约束和配电网孤岛运行约束等的扩容规划数学模型,该规划模型同时考虑了多年的负荷增长对线路过载的影响;采用混合粒子群优化算法（HPSO）进行模型求解,IEEE16节点3馈线测试系统的仿真结果表明模型和算法的可行性和有效性,对于分布式发电技术在电力系统中的应用具有重要的指导意义。     

基于SOA优化的光伏短期出力区间组合预测

将点值预测扩展为区间预测,利用光伏出力相似日样本中区间中点和区间半径进行预测,采用常规的BP神经网络算法、GM(1,1)灰色算法、支持向量机(SVM)算法分别预测,利用人群搜索算法(SOA)对各种区间预测的组合权值进行优化,并设定意愿系数将多目标优化转换为单目标优化.仿真结果表明,所提出的区间预测方法具有较高的预测精度...     

基于机会约束规划的农村配电网光伏电源极限准入容量计算方法

为避免考虑小概率事件的发生而影响光伏电源极限接入容量的计算,文章在考虑光伏电源和负荷随机性的基础上,提出了基于电压偏差机会约束的光伏电源极限接入容量计算方法。首先,以最大化光伏电源极限接入容量为目标,以电压偏差为机会约束条件,建立光伏电源极限接入容量的计算模型;然后,利用基于拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling,LHS)的概率潮流算法得到节点电压统计特性,并利用概率潮流计算结果和量子遗传算法求解该模型;最后,通过IEEE34节点算例和甘肃省某地区农村配电网的仿真计算,验证了所提方法的有效性和可行性。     

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。     

考虑随机特性的分布式电源多目标优化配置

针对分布式电源优化配置研究中存在的优化目标单一和忽略源荷侧随机特性问题,应用机会约束规划方法建立计及源荷侧随机特性的多目标优化配置模型,该模型以投资效益、电压指标和有功网损为优化目标,通过效仿细菌在觅食过程中的趋化思想,将种群多样性信息反馈机制引入粒子群算法寻优过程中,以动态调整粒子速度更新策略,结合多目标优化理论,提出一种改进的多目标粒子群算法求解优化配置模型。PGE-69系统仿真结果表明,分布式电源合理优化配置能有效提高投资效益和系统运行水平;系统薄弱节点的电压水平满足机会约束要求;分析不同负荷水平下的优化配置结果,可为后续负荷不断增长情况下的优化配置研究提供借鉴。     

基于免疫萤火虫算法的配电网低碳目标网架规划分析

当前在配电网网架规划中存在算法寻优能力差,二氧化碳削减量较低的问题,基于低碳化需求,将免疫萤火虫算法应用到配电网规划中,提出基于免疫萤火虫算法的配电网低碳目标网架规划分析方法。将低碳费用指标、电压安全指标和有功网损指标作为优化指标,在低碳目标的基础上构建配电网规划模型,采用免疫萤火虫算法,结合免疫克隆技术和萤火虫优化技术对配电网规划模型进行求解,实现配电网低碳目标的网架规划。实验结果显示,所提方法规划后的配电网二氧化碳削减量高,算法寻优能力强,符合低碳环保理念的同时能够获取最优规划方案,具有实用性。