基于免疫算法的多目标无功补偿规划

应用雅可比矩阵最小特征值的右特征向量强相关和系统网损灵敏度的方法对系统的节点排序,选择无功补偿的最佳节点。提出了应用免疫算法的多目标无功补偿规划的算法求取节点的最优补偿容量。通过对IEEE 30节点系统计算并与其他算法比较,结果表明采用该优化规划的算法能有效地降低网损、提高系统电压稳定裕度。     

基于混沌优化鱼群算法的配网无功优化

为解决我国现阶段配电网线路无功功率流动大造成电压水平低、有功网损大的问题,采用前推回代潮流算法建立了配电网无功优化的数学模型,以有功网损、电压偏差水平及静态电压稳定裕度最优建立优化目标函数,并采用无功二次矩法确定优化补偿点,基于混沌特性提出利用混沌人工鱼群混合算法解决人工鱼群算法的早熟收敛、全局寻优能力不足问题。对典型IEEE33节点配电网系统测试分析结果表明,该算法有效、可靠。     

基于改进非支配排序遗传算法的含DG配电网优化配置

分布式电源的接入对配电网中潮流分布、有功损耗和电压分布有很大影响。针对含DG配电网运行优化问题,建立了以DG最大出力、有功网损最小及电压偏差最小的多目标优化模型,提出一种改进的非支配排序遗传算法求解分布式电源的最优化有功出力。在NSGA-Ⅱ算法基础上改进了非支配排序策略、选择截断策略,采用改进的NSGA-II算法求解含DG配电网优化控制问题。通过IEEE33节点算例分析,结果表明该模型可以在分布式电源最大出力、有功网损最小及电压偏差最小方面,较为全面地实现配电网分布式电源的优化控制。     

基于变功率因数的分散式风电场优化运行策略

提出一种考虑负荷类型和风电机组无功极限的分散式风电场优化运行策略。建立基于静态电压特性的典型负荷通用模型;挖掘分散式风电机组无功能力,采用机端并联电容器平衡并提高双馈感应发电机无功调节能力;分析风电机组功率因数对配电网各节点电压、有功和无功网损影响规律;在此基础上,提出基于改进萤火虫算法的分散式风电场最优功率因数运行方法。基于IEEE-33节点模型进行仿真计算,结果表明:分散式风电场小范围功率因数优化调节可有效减小配电网网损,提高电压稳定性。     

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。     

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     

考虑网损和电压的多分布式电源最优选址和定容研究

分布式电源接入配电网会带来一定好处,如减少配电网网损,提高电压稳定性和带载能力及增强系统可靠性。提出一种对多分布式电源选址和定容的方法,考虑有功网损和电压稳定性两个目标,并将两个目标转化为单一目标,通过求解分布式电源支路电流的有功和无功分量,将分布式电源选址和定容,使配电网有功网损最小,并使系统节点具有良好的电压稳定性;其次,通过Matlab计算目标函数,得到一组DG接入配电网使配电网有功网损最小、电压稳定性最好的节点。最后,利用DIg SILENTPower Factory对IEEE-33节点和美国PGE69节点配电网进行验证,仿真结果表明了所提方法的优越性。     

基于模型预测控制的配电网无功优化控制策略

摘要： 为了解决配电网中普遍存在的变压器过负荷以及用户电压偏低的问题,提出了一种基于模型预测控制（model predictive control,MPC）的配网无功优化控制策略。在分析配电网潮流特点的基础上,充分利用配变的过负荷能力来传输更多的有功,而无功则在低压电网中进行优化补偿。基于模型预测控制理论,采用季节时间序列的方法动态预测未来一天内的负荷大小,并考虑配变最大可用传输无功和无功补偿装置最大投切次数的约束,在通用数学模型系统（general algebraic modeling system,GAMS）上建立了以网损最小为目标函数的无功优化数学模型,依次给出无功补偿装置的动作情况。在IEEE14节点配网系统上的试验结果,验证了所提出的无功优化控制策略的有效性。     

危险负荷增长方式下考虑静态电压稳定裕度的无功优化

针对负荷增长方式的确定是影响考虑静态电压稳定裕度的无功优化结果的重要因素,分析了危险负荷的增长方式,提出了建立一种考虑静态电压稳定裕度的双目标无功优化模型,利用原对偶内点法进行求解,实现了正常运行点处的网损和危险负荷增长方式下的静态电压稳定裕度的同时优化,并获得了该双目标优化问题的帕累托曲线.IEEE 14、57节点系统和江苏省省级电网算例验证了此法可行有效,具有较强实用性.     

一种计及无功补偿的分布式电源优化配置方法

可再生能源以分布式电源的形式接入配电网是消纳可再生能源的重要手段,为进一步提高可再生能源的利用率,本文在分布式电源优化配置过程中考虑无功补偿设备以及储能系统的配置,建立了分布式电源、储能系统、无功补偿设备建设成本最小,系统网络损耗最小,系统电压稳定指标最优的多目标优化模型,并提出基于概率分布策略的改进遗传算法用于优化模型的求解。最后,以IEEE-33节点配电网系统为例,表明本文提出的配置方法可以改善分布式电源的波动性对配电网的不利影响,在保证系统稳定的前提下,进一步提高可再生能源利用率。     

基于逆变调压型双向动态无功补偿装置研究

提出了一种新型动态无功补偿装置,能以较小的逆变容量来实现系统的动态无功补偿,达到提高系统功率因数和电压稳定性的目的.装置以低压系统母线的电压和流过的无功为控制对象,通过控制逆变器的输出电压调节补偿电容器或电抗器两侧的电压,从而动态调节它们吸收或发出的无功的新型SVC.通过与固定补偿的结合,它能以很小的逆变器容量实现较大范围的双向动态无功补偿,降低了装置成本.利用PSCAD/EMTDC仿真平台对该补偿方式进行建模仿真,结果验证了该补偿策略的可行性和有效性.     

考虑海缆影响的风电集群无功优化配置方法

针对海上风电集群的无功补偿配置问题,在充分考虑双馈式发电机(DFIG)的无功调节能力及机群拓扑结构对海上风电无功优化影响的基础上,计及高压海缆对地电容与匝间电容的影响,以降低海上风电集群有功功率损耗和使离散设备调节的成本支出最小为目标函数,将海上风电集群内各节点电压偏差作为罚函数,建立了适用于海上风电集群和高压海缆一体的无功优化模型,采用细胞膜优化算法分别计算DFIG额定功率和空载两种运行方式,得到无功补偿配置最优方案。算例分析表明,该算法有效可行。     

农村配电网无功优化补偿方法研究

农村配电网无功补偿是保证电网安全、经济运行的重要手段,是降低电网损耗、提高电压质量的重要措施。基于此,提出了一种农村配电网无功补偿方法,该方法首先建立农电网无功优化规划数学模型,然后针对无功优化问题的特点,采用免疫遗传算法对数学模型进行求解。通过实际算例和结果分析,表明了所建立无功优化规划模型的合理性和免疫遗传算法的有效性。     

含分布式发电系统的配电网无功优化研究

引入有功网损、电容器以及分布式发电的费用,并充分考虑了电压质量和无功补偿容量作为罚函数的综合目标函数,采用PSO算法时运用改变更新方式,并在后期引进变异因子,建立了含分布式发电系统的配电网无功优化模型.通过算例表明,验证了模型和算法是可行的,具有较强的收敛性,对分布式发电并入配电网的运行具有一定的参考价值.     

基于遗传算法的无功功率优化与控制专家系统开发

针对电力系统中无功功率优化问题建立了数学模型,利用函数连接网络将多目标问题转化为单目标无功优化问题,采用免疫遗传算法进行求解。 提出了分区分层的多变电所电压无功协调控制专家系统的设计思想。该系统具有较高优化精度的同时求解过程较为简单。     

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,验证了所提含户用光伏配电网无功优化方法的可行性与准确性,可有效解决配电网电压波动问题。     

考虑暂态电压稳定性的电力系统多目标无功备用优化

鉴于目前电力系统无功备用优化方法较少涉及暂态电压稳定性,提出一种同时提高电力系统静态/暂态电压稳定性的无功备用优化模型,该模型首先基于数据密度提出一种无功电压控制分区方法,分别在静态/暂态电压的薄弱区域内定义静态/暂态无功备用,然后结合所建立的两个目标建立多目标无功备用优化模型,最后提出一种基于多阶段的多目标优化求解方法。通过求解所建模型,获得能够同时提升系统静态/暂态电压稳定性的无功备用配置方案。对IEEE 39节点系统的仿真分析证明了所提方法的有效性。     

Voltage stability constrained multi-objective optimal reactive power dispatch under load and wind power uncertainties: A stochastic approach

Optimal reactive power dispatch (ORPD) problem is an important problem in the operation of power systems. It is a nonlinear and mixed integer programming problem, which determines optimal values for control parameters of reactive power producers to optimize specific objective functions while satisfying several technical constraints. In this paper, stochastic multi-objective ORPD (SMO-ORPD) problem is studied in a wind integrated power system considering the loads and wind power generation uncertainties. The proposed multi objective optimization problem is solved using ε-constraint method, and fuzzy satisfying approach is employed to select the best compromise solution. Two different objective functions are considered as follow: 1) minimization of the active power losses and 2) minimization of the voltage stability index (named L-index). In this paper VAR compensation devices are modeled as discrete variables. Moreover, to evaluate the performance of the proposed method for solution of multi-objective problem, the obtained results for deterministic case (DMO-ORPD), are compared with the available methods in literature. The proposed method is examined on the IEEE-57 bus system. The proposed models are implemented in GAMS environment. The numerical results substantiate the capability of the proposed SMO-ORPD problem to deal with uncertainties and to determine the best settings of control variables.