基于Normal矩阵谱平分法的快速电压控制分区

为提高电网中二级电压控制分区的速度,提出种基于复杂网络谱平分法的电压控制分区新算法。该算法采用节点导纳矩阵虚部作为电压控制分区简化拓扑模型的元素,并通过分析分区模型的Normal矩阵,直接获取分区聚类样本,在保证区域无功就地平衡的条件下,能够有效降低算法的时间复杂度。采用改进初始聚类中心的K-means聚类算法保证了分区时的稳定性,同时,模块度指标和无功储备校核的引入使优分区结果更客观、更可信。通过IEEE 39节点和IEEE 118节点标准测试系统对谱平分法分区的可行性和效率进行仿真计算和验证。分析表明,该方法能够快速有效地获取合理的电压控制分区方案,分区结果可为二级电压控制分区的工程实践提供参考。     

基于谱聚类的无功电压分区和主导节点选择

传统无功电压分区常采用基于潮流运算的聚类算法。该算法计算较复杂,且难以体现出电网拓扑结构。针对这些问题,提出一种基于复杂网络理论的谱聚类无功电压分区新算法。该算法首先基于电网的节点导纳矩阵构建无功电压分区模型,其次利用谱聚类对模型进行分析得到低维度聚类样本,再应用改进的K-means 聚类算法获取分区方案。为了确保分区方案的可行性,基于模块度、无功平衡与无功储备等三个指标建立了一个评价体系,并对分区方案进行校验。为了提高主导节点选择的准确度,引入了程度中心性评价指标。通过IEEE-39节点标准测试系统对算法进行仿真,仿真结果验证了算法的可行性与优越性。     

基于潮流断面修正的含风电电网无功-电压分区方法

在风电接入的背景下,为了获得相对稳定同时满足风电波动时电压控制要求的合理分区,在牛顿-拉夫逊法中雅可比矩阵的基础上,采用逐次递归方法得到系统的全维灵敏度矩阵,通过建立全维空间电气距离矩阵反映系统所有节点间电气耦合关系的强弱;采用基于各潮流状态下风电概率模型和各节点电压值的电气距离矩阵修正系数,建立表征风电波动导致系统潮流状态动态变化的量化关系式,以修正后的各潮流状态下电气距离矩阵之和为分区依据,采用凝聚层次聚类方法进行全网分区;利用主成分分析法对修正后的电气距离矩阵进行降维,快速准确地得到系统分区数,以区域耦合度和区域无功平衡度2个指标对分区质量进行量化评估。对改进的IEEE 39和IEEE 118节点系统进行仿真,仿真结果表明所提分区方法能够有效地满足风电接入下获得稳定电网分区的要求,保证系统的安全、稳定运行。     

基于复杂网络理论的受端电网分层分区

提出了一种基于复杂网络理论的受端电网分层分区方法,采用社团网络分区中的Normal矩阵谱平分法,结合K-means聚类算法形成备选分层分区方案,保证了同层区电网内紧密的电气联系。同时,将模块度指标和无功储备校核法引入分层分区算法流程中,使备选结果满足实际电网对电气距离及电能质量的要求。另外,为了从备选方案中选取较优的分层分区方案,在建立分层分区综合评价指标体系的基础上,将灰色关联序分析法与层次分析法相结合,形成层次分析-灰色关联组合权重分析法,使电网分层分区结果更客观,更可信。采用IEEE 39节点标准测试系统对所提分层分区方法的可行性和效率进行仿真计算和验证。分析表明,该方法能够快速有效地获取合理的分层分区方案,为电网分层分区工程实践提供理论支撑。     

基于PCA谱聚类分析的无功分区方法研究

以互联电网简化拓扑结构模型为基础,结合复杂网络理论,提出了一种基于PCA谱聚类分析的无功电压分区新方法。该方法根据电网的运行和结构特性,以网络的加权邻接矩阵作为无功分区的简化拓扑模型,利用PCA对分区模型进行主成分分析,将主成分个数作为谱聚类选择特征向量的维数标准,从而改进了谱聚类算法并完成对电力网络的快速有效划分。同时,把无功缺额度与模块度Q函数结合起来构建新的模块度指标,保证了分区数目的合理性并改善了区域的无功平衡性,最后对分区结果进行无功备用校验并做出相应调整从而得到最终的分区方案。通过对IEEE 30标准节点的仿真计算和测试,验证了该分区方法的有效性。     

基于映射分区的无功电压控制分区算法

在应用传统聚类算法对电网进行无功电压控制分区时,存在可伸缩性不强的缺点,且分区结果难以保证被控节点与对它控制最灵敏的无功源节点属于同一个分区.文中提出一种基于映射分区的无功电压控制分区算法,首先在电气距离的基础上通过凝聚的层次聚类算法得出最优分区数和无功源节点所在的分区号,然后通过映射分区算法确定被控节点的分区.该方法不依赖于状态估计结果,而仅基于网络的拓扑结构和参数.应用所述方法分别对IEEE 39节点、IEEE 118节点系统和福建电网进行了分析计算,分区结果表明该方法可以保证被控节点与对它控制最灵敏的无功源节点属于同一个分区,计算速度快,占用内存小.     

充放储一体站并网的多级阶梯电压控制分区方法

针对电动汽车充放储一体站并网带来的电压问题以及电压控制分区方法的不足,提出一种一体站并网的多级阶梯电压控制分区方法。在定义无功源控制的电气距离和评价分区质量的加权社团结构(community structure,CS)多目标模块度指标的基础上,多级阶梯电压控制分区方法分降维聚类、分裂凝聚、还原调整3级进行最优分区。在分区中结合电网运行状态,对一体站功能行为进行多场景优化,根据场景概率计算无功期望。算例采用 IEEE39节点系统对一体站并网进行电压控制分区,验证了方法的合理性和正定性,反映出一体站并网对分区带来的影响;同时采用 IEEE118节点系统进行电压控制分区,验证了方法应用在大系统中的合理性和高效性。     

基于无功电压满维灵敏度的大规模风电场电网VCA方法研究

提出一种包含大规模风电场电网的VCA（电压控制分区）方法：将风电场最经常出现工况的功率作为其在潮流计算中注入功率,求出该工况下包含所有节点耦合信息且计及PV耦合的无功电压满维灵敏度矩阵;利用定义的电气距离使电源节点和负荷节点同步参与聚类分区过程,一次性得到分区结果,优于传统只对负荷节点进行分区再人为将电源节点归并的方法。采用风电场最常出现的工况功率,分区结果可以适应于风电场的大部分出力工况。通过对包含大规模风电场的IEEE39节点系统进行了动态分区,验证了该方法的可行性。     

基于无功电压满维灵敏度的大规模风电场电网VCA方法研究

提出一种包含大规模风电场电网的 VCA (电压控制分区) 方法:将风电场最经常出现工况的功率作为其在潮流计算中注入功率,求出该工况下包含所有节点耦合信息且计及 PV 耦合的无功电压满维灵敏度矩阵;利用定义的电气距离使电源节点和负荷节点同步参与聚类分区过程,一次性得到分区结果,优于传统只对负荷节点进行分区再人为将电源节点归并的方法.采用风电场最常出现的工况功率,分区结果可以适应于风电场的大部分出力工况.通过对包含大规模风电场的 IEEE39 节点系统进行了动态分区,验证了该方法的可行性.     

基于免疫-中心点聚类算法的无功电压控制分区

针对传统分区方法电气距离定义的缺点,提出一种新的电气距离即空间电气距离.依据系统中各节点之间无功电压变化关系,将系统各节点映射到一个多维空间中,节点之间的空间距离便是其电气距离,依据此距离将各节点进行归类,从而把无功电压控制分区问题转化为数学上的空间聚类问题.针对无功电压控制分区的特点并借鉴聚类算法,提出免疫-中心点聚类的无功电压控制分区算法并将其运用于IEEE 118节点系统,对分区结果进行分析并与其他算法结果比较,验证所提出的算法的准确性和可行性.     

基于电气距离与层次聚类分析的配电网分区策略研究

配电网区域划分是开展无功电压控制的研究基础。本文提出了一种基于电压对无功灵敏度的聚类模型,采用映射函数求得各电气距离指标形成电气距离集,再依据层次聚类算法选取簇中心进而实现区域分区。论文最后通过IEEE 123节点系统验证了该方法的有效性。     

改进粒子群优化算法及其在电网无功分区中的应用

提出一种改进粒子群优化算法并将其应用于电网无功分区,以复杂网络社团结构理论为基础,建立以电气距离为权重的电力系统加权网络模型,以模块度为标准量化地评价无功分区的划分质量。改进粒子群优化算法采用了新的粒子编码方式与位置更新方式,提高了以模块度为目标函数的启发式算法的收敛速度并减少了存储空间。通过改进粒子群优化算法得到的无功网络具有较强的区域解耦特性,分区内部电气联系紧密,区域之间联系稀疏,无功分区结构合理。该算法在IEEE 39节点系统、IEEE 118节点系统及大型电网的应用结果表明了该算法的合理性及有效性。     

考虑提高系统无功备用容量的无功优化调度

充裕的无功备用容量是保证系统电压稳定的一个重要因素,因此在日常无功优化调度过程中考虑提高系统的无功备用容量是防止电压失稳的重要手段之一。文章在分析发电机备用容量数学模型的基础上,定义了基于电压稳定的系统无功备用容量的计算公式,提出了考虑增大无功备用容量、减少网络损耗以及减小电压偏移的多目标无功优化调度算法。并将该算法应用于IEEE 30节点系统,证明了所定义的基于电压稳定的系统无功备用容量计算公式的正确性及提高备用容量的无功优化调度算法的可行性。     

电网分区的主动半监督探测方法

分区可以降低电网运行监控和计算分析的复杂度,在实际中得到广泛应用。考虑电力网络演化发展的局域性以及电力系统电压无功的局部性,提出了一种标签节点主动标记的半监督电网分区探测方法:依据电网分区核心节点具有相对较高的连接稠密度且与其他高连接稠密度节点间的距离相对较远的特性,筛选核心节点标记分区标签;依据分区对节点的吸引度,扩散传播分区标签,探测分区组成。为了评价电网分区结果的优劣,借鉴聚类有效性评价的思路,结合电力网络的自身特性,重新定义了silhouettes指标。IEEE 39节点系统算例和某实际电网算例验证了所提方法的有效性和实用性。所提方法可用于电压无功控制、输电断面识别等。     

基于快速搜索与发现密度峰值聚类算法的含有分布式光伏的配电网电压分区协调控制

随着大量分布式光伏并入配电网,重要负荷节点电压越限的紧急情况更容易发生,这对当前潮流状态下电压控制的快速性提出了更高的要求。考虑电压集中控制方式控制过程复杂且传统的分区方法耗时较长等问题,首先以节点间的综合电压灵敏度为基础计算节点电气距离,根据电气距离构建节点相似度矩阵,并采用快速搜索与发现密度峰值聚类算法对配电网进行快速分区;然后考虑本地光伏独立调压能力的不足,提出了一种先无功后有功的电压分区协调控制策略;最后通过IEEE33配电网算例的仿真结果验证了该分区方法的快速性和电压分区协调控制策略的有效性。     

基于SAGA聚类分析的无功电压控制分区

无功电压控制分区(VCA)可描述成一种空间聚类问题。文章基于SAGA的聚类方法,首先利用包含系统所有节点的满维灵敏度矩阵,计算出各节点间的空间电气距离,构造多维空间的数据集,将SA和GA算法的优点融合到模糊C-均值聚类算法中,一次性对系统各节点进行分区。对IEEE39节点系统进行归类,验证该方法的有用性、可靠性。     

基于聚类分析方法的电力系统负荷节点分区策略

针对传统分区方法无法给出区域内关键负荷节点的缺点,基于局部电压稳定指标提出一种新的负荷节点分区及关键负荷节点确定的新方法。依据局部电压稳定指标灵敏度的物理意义,将系统中负荷节点映射到多维负荷空间中,将多维负荷空间中负荷节点间的空间距离定义为负荷节点间的电气距离,建立起与负荷节点空间相对应负荷子图模型。引入谱聚类算法,对负荷节点进行分区,层次递推的给出负荷节点的合理分区,将分区结果与局部电压稳定指标灵敏度矩阵相结合,确定各分区中的关键负荷节点。将该方法应用到IEEE-14节点系统与IEEE-118节点系统进行分析比较,仿真结果验证了所提算法的可行性和有效性。     

考虑时序性和相关性的EVCS在配电网中的最优规划

随着电动汽车的日益增加,电动汽车充电站（EVCS）的规划也迫在眉睫。由于交通流量和车主出行情况具有随机性,导致EVCS充电负荷也具有不确定性,因此EVCS在电网中的电气接入点和容量会影响配电网经济性和安全性。考虑EVCS负荷以及典型分布式能源的时序性和相关性,通过拉丁超立方抽样（LHS）技术生成大量场景并引入边距排序因子改进K-means聚类算法缩减场景,以配电网有功网损最小和电压偏差最小构成的综合评价指标为目标函数构建优化模型,最后利用IEEE33节点系统进行算例分析,得到EVCS的最优接入点及容量。     

电力系统电压稳定分区和关键断面的确定

电网的关键断面能够体现电力系统运行的薄弱环节,是电网稳定性分析和监视的重点对象。文中针对电压稳定研究的需要,提出了电力系统节点间的连接关系和联系紧密程度的评价方法,建立与电网网架结构相对应的图模型,然后引入了谱聚类算法,进行输电网分区分析,可层次递推地给出系统的合理分区,继而可确定各分区间的关键断面。通过IEEE 14节点算例和河南电网的应用分析结果表明,该算法能够准确有效地确定系统的电压稳定关键断面。