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。     

考虑负荷与分布式电源随机性的配电网无功优化*

考虑负荷与分布式电源(DG)的随机性,在满足配电网运行约束条件以及补偿器动作次数约束条件下,提出配电网日整体收益最大,综合考虑分布式电源投资和维护费用以及补偿器投入费用的无功优化模型。用网损降损率变化率作为补偿器动作的"动作阀",同时针对遗传算法(GA)在寻优过程中寻优速度慢的缺点,用精英保留策略遗传算法(ESGA)求解含DG配电网无功优化问题。IEEE33节点配电系统算例仿真结果表明所提方法能有效解降低网络损耗,实现配电网动态无功优化。     

基于量子混合蛙跳算法的含分布式电源配电网无功优化

将分布式电源(DG)的无功调节能力与传统的电压调节手段相结合,研究了含DG的配电网无功优化问题。建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的配电网模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用量子混合蛙跳算法求解含DG的配电网无功优化问题。最后,通过IEEE 33节点系统进行仿真计算,表明在配电网接入DG的基础上进行无功优化能较大程度地改善系统电压水平和降低系统网损,并且证明了所提算法的快速性和有效性。     

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。     

计及分布式电源的配电网电容器定容选址

针对含风电机组的配电网,提出了一种基于ETAP软件的电容器定容选址优化方法,该方法利用遗传算法求解线性规划问题。在仿真过程中将DG视为负荷,提出一种长时间尺度上的"无功静态控制",实现动态与静态相结合的无功优化,经ETAP仿真计算后,结果显示:所有母线电压得到补偿;在规划期间由于无功损耗的减少使支路输电容量增加并带来了一定的收益,整个配网系统经济效益达到最佳;对于含风电机组的配电网,其无功优化效果更加明显。     

分布式配电网的无功优化调度策略

针对包含分布式发电(DG)的配电网无功优化调度存在的网损率高和节点电压不够稳定问题,提出一种新的动态无功配电网优化调度策略.该策略首先利用小波变换对配电网有效负荷功率预测曲线进行分段和汇总,再获得电容器组在一天中的动作序列,最后在确定电容器组的补偿容量后制定 DG的日前调度.对修改后的IEEE３３节点系统进行仿真分析,结果表明该策略能有效提高配电网的电压稳定性并降低网损率。     

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。     

基于层次分析和概率模拟的电动汽车对配网负荷影响研究

以配电网综合运行成本最小为目标并考虑DG接入,提出了一种改进的配电网无功动态优化算法。分析了主要运行设备对配电网综合运行成本的作用机理并建立了以配电网运行综合成本最小的配电网无功优化数学模型;通过在迭代过程中依据电压偏差对DG注入无功量进行实时修正建立了改进的配电网前推回代潮流算法;建立了可兼顾处理状态量和离散量的混合粒子群算法并引入小生境操作以加速配电网无功优化过程;设计并研制了对应的配电网无功优化系统,并以此为平台进行了算例研究。算例结果表明,所提出的配电网无功优化算法能够进一步提高配电网运行的经济性,且对应的优化方案具有更强的可操作性。     

一种面向智能配电网的分布式并行电压优化方法

针对智能配电网中分布式电源(DG)接入及电网仿真实时响应的需求,提出一种分布式并行环境下求解智能配电网中各DG最优输出功率的方法,实现了快速高效的配电网电压优化。该方法首先基于凝聚层次聚类法(HAC),解决了智能配电网自动分区的问题,在此基础上,采用分布式序列二次规划(DSQP-DG)算法,通过内外层迭代交替并行求解出DG最优出力。以接入DG的IEEE 33节点系统算例对该方法进行测试验证可知,较之辅助问题原理(APP)方法,该方法具备更好的寻优能力和快速性,能够有效解决智能配电网分布式并行电压优化问题。     

考虑DG接入与设备运行成本的配电网无功优化

以配电网综合运行成本最小为目标并考虑DG接入,提出了一种改进的配电网无功动态优化算法。分析了主要运行设备对配电网综合运行成本的作用机理并建立了以配电网运行综合成本最小的配电网无功优化数学模型;通过在迭代过程中依据电压偏差对DG注入无功量进行实时修正建立了改进的配电网前推回代潮流算法;建立了可兼顾处理状态量和离散量的混合粒子群算法并引入小生境操作以加速配电网无功优化过程;设计并研制了对应的配电网无功优化系统,并以此为平台进行了算例研究。算例结果表明,所提出的配电网无功优化算法能够进一步提高配电网运行的经济性,且对应的优化方案具有更强的可操作性。     

考虑DG不确定性的主动配电网两阶段无功机会约束优化方法

随着高比例的分布式电源(Distributed generation,DG)并网,传统的确定性无功优化方法难以应对DG和负荷的双侧不确定性,提出了主动配电网的两阶段无功机会约束优化方法。首先将配电网潮流方程线性化和松弛,建立基于混合整数二阶锥的配电网两阶段无功优化模型,分别在第一阶段优化有载调压变压器、并联电容器等离散控制装置,在第二阶段考虑DG的不确定性优化DG的无功出力。然后,通过场景缩减法来减少机会约束优化方法的场景数。在95节点系统的仿真结果表明,与确定性性无功优化方法相比,所提出的两阶段无功机会约束优化方法能有效地消除安全约束越限问题,在略微增加网损的情况下获得了较高的鲁棒性。     

分布式电源并网动态无功优化调度的研究

根据分布式电源并网的控制特性,将分布式电源设计为电压控制型和无功补偿型,考虑其与地区电网的电压无功控制手段相结合,参与地区电网动态无功优化调度。建立以降低地区电网网损、抑制电压波动为综合目标的地区电网模糊动态无功优化调度模型。在该模型中,通过构造模糊评价函数,将目标函数转化为对优化结果的满意度,并利用自适应权重法将综合目标进行归一化处理。最后采用改进遗传算法有效求解含分布式电源的地区电网动态无功优化调度策略。算例表明,提出的模型和方法是合理的,具有一定参考价值。     

含固态变压器新型配电网动态无功多目标优化

风机和光伏电池等分布式电源(distributed generator, DG)大量接入配电网会导致电压波动和网损增大等问题,需要对动态无功进行优化。但是由于风光存在的不确定性会影响动态无功优化的效果,因此提出了一种含固态变压器新型配电网动态无功多目标优化方法。首先,通过 Weibull 分布和 Beta 分布对风速和光照强度进行曲线拟合,再采用风机和光伏电池出力公式生成 DG 出力模型。其次,通过蒙特卡洛仿真抽样法对上述模型进行抽样,生成上千个DG日出力场景,并采用k-means 聚类算法将上千个场景聚类成k个典型场景,以缩短随机潮流计算时间。再次,以IEEE33 节点系统为基础,建立含固态变压器有源配电网方案和含有载调压变压器有源配电网方案,以日内网损和电压波动最小为目标,采用改进型多目标灰狼算法对两种方案的相关参数进行优化。最后,以优化后的相关参数进行仿真和对比,证明了所提方法在降低配电网网损和维持节点电压稳定方面的优越性。     

基于数据驱动的非全实时观测配电网无功优化方法

现阶段配电网中量测设备覆盖率较低,只有部分节点的负荷数据可以实时采集得到,因此在配电网中进行实时无功优化时无法使用基于潮流计算的优化方法.考虑到以上情况,文章提出了一种基于数据驱动的非全实时观测配电网无功优化方法.该方法基于历史运行数据使用最优潮流离线生成无功优化策略,并通过训练神经网络构建可实时量测节点负荷数据和无功...     

含柔性多状态开关的主动配电网有功-无功协调动态优化

多端柔性多状态开关(FDS)作为可实现功率实时调控的装置,有利于实现主动配电网的运行优化。文中基于FDS接入配电网的拓扑和运行数学模型,建立含FDS支路的配电网有功-无功协调动态优化运行模型:构建多时间尺度有功-无功调度架构,以最优网损和电压均衡为目标函数,并考虑计及系统安全和断面动作限制的运行约束条件。为提高多断面潮流模型的求解效率和松弛精度,提出针对二阶锥规划和非线性规划的模型求解优化方法,并利用求解工具集SCIP等算法包获取测试结果。最后,依托实际工程数据,在含三端FDS主动配电网系统中展开仿真测试,结果呈现了FDS接入对主动配电网电能质量改善、运行策略优化和潮流智能分配的积极影响,并验证了所述方法的寻优稳定性和计算高效性。     

计及分布式电源精确特性的配电网动态无功优化

提出一种精确计及分布式电源DG特性的配电网动态无功优化的有效方法.根据不同类型DG的运行控制方式,用二阶锥松弛适当处理PQ、PV、PI和PQ(V)4种类型DG的并网潮流约束,将非凸的交流潮流方程近似地转化为凸的二阶锥约束,并通过设置优化目标函数驱使松弛误差趋近于0,把配电网的动态无功优化问题转化为凸的混合整数二阶锥规划...     

考虑多种分布式电源及其随机特性的配电网多目标扩展规划

为了增强新建配电网环网转供能力,提高供电可靠性,同时减小投资和运行维护成本,提出了一种分布式电源(DG)选址定容和多供电途径的网状新建配电网协调规划方法。该方法建立了考虑经济性、可靠性和稳定性的多目标优化模型,优化求解采用两层嵌套的粒子群算法。在规划中考虑了风电、光伏、燃气轮机、储能电池4种DG的选址和定容。针对输出功率不确定的DG,建立了概率模型,利用多状态系统理论,将随机性问题转化为确定性问题。最后以某开发区的实际配电系统为例,验证了所提模型和方法的合理性。     

基于自然选择粒子群算法含DG接入的配电网无功优化

以分布式电源接入配电网运行时产生的有功网损最小并能改善电压质量为目标,提出将自然选择机理与粒子群算法相结合的配电网无功优化方法。将DG向系统注入的无功功率作为配电网无功优化的控制变量,建立了包括目标函数、潮流方程等式约束和不等式约束的配电网无功优化数学模型。基于自然选择的粒子群算法其核心思想为每次迭代过程中将整个粒子群按适应值排序,用群体中最好的一半的粒子的速度和位置替换最差的一半的速度和位置,同时保留原来每个个体所记忆的历史最优值。通过对改进后的IEEE33节点配电系统进行仿真分析,结果表明所提出的算法具有很强的全局收敛性和稳定性,并能以最快的收敛速度搜索到系统最小网损值。