配电网拓扑结构概念聚类及其在优化规划中的应用

聚类分析是一种无监督的机器学习方法。被广泛应用于各研究领域。在城市配电网优化规划的研究中，现有的关于网络拓扑结构分析的一些方法并不适用于配电网优化规划工作，而关于配电网拓扑结构聚类分析的研究更是鲜见报道。基于对配电网结构、运行特点以及优化规划工作实际需要的认知，提出了一种结合模糊逻辑的配电网拓扑结构概念聚类方法，对于推进配电网优化规划问题的研究具有广泛的实际意义。为检验该方法的有效性，在该方法的基础上引入几个简单的概念，构成一个基本的机器学习模块，该模块可以方便地“嵌入”基于Agent行为和范例学习的新型遗传算法中，以提高原算法的计算性能。并用算例证明了在引入基于配电网拓扑结构概念聚类的机器学习模块后，新型遗传算法具有更高的计算效率和求解质量。     

基于空间聚类的中压配电网网格优化划分方法

网格化规划方法是解决城市配电网由于缺乏面向远景的、持续和一贯的目标网架及其过渡过程而导致线路接线混乱、无序、联络复杂等问题的有效技术手段。网格的科学合理划分是网格化规划中必须首先解决的关键问题。然而,目前网格的划分仍依赖规划人员的主观经验或笼统的技术原则,不仅工作量巨大,而且难以满足技术经济性和方案合理性。为此,在构建网格划分综合评价指标体系的基础上,提出了基于空间聚类算法的网格优化划分数学模型及其求解方法,为进一步推进网格化规划的工程应用奠定了基础。基于实际区域配电网的算例分析验证所提模型和算法的有效性。     

基于蚁群最优的配电网规划方法

详细探讨了现代启发式方法家族中新兴成员蚁群最优(Ant Colony Optimization, ACO)在配电网络扩展规划中的应用。蚁群最优是一种通用的内启发式(meta-Heuristic)算法,能够有效地求解大规模组合优化问题。文中给出了同时考虑配电网络扩展的固定费用和与电能损失相关的可变费用的配电网络规划的非线性混合整数规划模型,探讨了基于ACO的配电网络规划方法,并用该方法对一具有6个变电所、102条馈线的配电网络进行了测试。结果表明,文中所提方法是可行的、有效的。     

基于聚类排挤小生境遗传算法的配电网无功规划研究

针对应用传统排挤小生境遗传算法进行无功规划时,小生境数目设定值的不同会导致寻优结果波动性较大的情况,将聚类分析和排挤小生境遗传算法相结合应用于配电网无功规划.建立了以收益净现值为目标函数的数学模型,该模型更直观地反映了补偿方案的降损节能收益能力;利用聚类排挤小生境遗传算法对配电网进行无功规划,通过调整聚类距离控制收敛到的小生境数目,提高了算法的全局寻优能力和解的稳定性;采用面向对象的Visual 2005C#高级语言开发编制了配电网无功规划计算程序.实例分析表明所提算法收敛速度快,全局寻优能力强,计算结果稳定高,具有更高的实用性.     

基于聚类排挤小生境遗传算法的配电网无功规划研究

针对应用传统排挤小生境遗传算法进行无功规划时,小生境数目设定值的不同会导致寻优结果波动性较大的情况,将聚类分析和排挤小生境遗传算法相结合应用于配电网无功规划。建立了以收益净现值为目标函数的数学模型,该模型更直观地反映了补偿方案的降损节能收益能力;利用聚类排挤小生境遗传算法对配电网进行无功规划,通过调整聚类距离控制收敛到的小生境数目,提高了算法的全局寻优能力和解的稳定性;采用面向对象的Visual 2005C#高级语言开发编制了配电网无功规划计算程序。实例分析表明所提算法收敛速度快,全局寻优能力强, 计算结果稳定高,具有更高的实用性。     

配电网中新能源最优接入的评价方法

目前,在新能源如何接入配电网的研究中存在着仅考虑个别经济或技术特性的不足。为此,建立了一套科学全面的新能源最优接入评价方法。首先,从网损、短路电流、电压波动和可靠性4个方面建立指标体系;其次,采用相对值的方法确定各个指标的计算方法;最后,确定指标权重和评价标准,形成完整的评价体系。算例结果表明,该方法能够综合衡量新能源接入方案,有效地甄选出最优接入方案,为配电网中新能源接入提供有益的参考。     

基于模式的配电网规划方法研究

为了简化配电网规划的过程,对配电网规划模式进行了定义,提出了一种基于模式的配电网规划方法。针对配电网规划过程中的不确定因素,引入模糊理论的方法和思想,首先采用模糊聚类分析方法将已有的规划样本进行分类,形成几类不同的规划模式。之后采用模糊模式识别方法对待规划目标进行特征识别,找到其所属的规划模式,参考该规划模式对待规划目标进行规划。采用实际数据进行算例分析,结果表明基于模式的规划方法可以有效地对配电网规划过程进行简化。     

考虑场景聚类的配电网运行灵活性评价

随着配电网新能源渗透率的不断提高,需要对配电网的运行灵活性进行全面的评估.但目前关于灵活性的讨论多集中在输电系统,且评价场景单一,也缺乏对可中断负荷等灵活性资源的讨论.因此基于灵活性场景的聚类,提出一种配电网灵活性评价方法.首先采用近邻传播算法聚类得到典型的配电网运行场景.然后考虑风电和负荷出力的不确定性,用非参数模型...     

一种基于地理信息系统的配电网规划方法

配电网规划问题在数学上是一NP－hard问题，当问题规模增大时，寻求其全局优化解至今仍是一难题，提出应用地理信息系统（Geographical Informagtion System,GIS)技术改进配网规划的设想，基于中心地理论的应用模型，提出基于GIS的子系统模型及算法，使问题规模大为减小，研究结果表明，借助GIS无需复杂的算法便可使规划过程更具交互性，规划结果更直观.方案调整更灵活。     

基于混合聚类算法的高压配电网网架规划

以高压配电网为研究对象,建立了含建设运营、故障停电损失及资产回收等成本的全寿命周期成本规划模型,提出一种基于混合聚类算法的高压配电网规划方法.首先,根据规划区域的负荷分布情况,利用DBSCAN算法与K-means算法相结合的混合聚类算法对供电分区及变电站进行划分;然后,结合区域容载比的要求,确定各供电区待建变电站总容量;最后,利用Floyd-Warshall算法求解满足目标函数要求的变电站站址和接线形式,得到整个供电区域内的高压配电网规划方案.通过某实际规划区作为算例,验证了模型和方法的实用性和有效性.     

含分布式发电的配电网规划研究

介绍了分布式发电及其对配电网规划的影响,分析了现在含分布式发电的配电网规划的研究现状,重点讨论了存在的一些问题,提出未来电力系统的发展趋势是集中式发电和分布式发电优势互补,共同提供优质、安全、稳定的电源。     

基于改进蝙蝠算法的配电网分布式电源规划

合理规划接入电网的分布式电源能够提高能源利用效率,提高电力系统运行的经济性、灵活性和可靠性。建立了以分布式电源建设和运行总费用最小、系统网损最小、静态电压稳定指标最大为优化子目标的多目标规划模型。采用了一种新的仿生算法--蝙蝠算法,并针对蝙蝠算法的不足之处进行了改进,有效地解决了该算法易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题。通过14节点配电网测试系统进行了分布式电源选址和定容仿真分析。仿真结果表明,与传统的蝙蝠算法、粒子群算法相比,采用改进的蝙蝠算法能够更好、更快地得到分布式电源接入配电网的最优规划方案,验证了算法的正确性和可行性。     

基于改进K-means聚类的城市配网组团规划方法

针对快速发展城市配电网规划所面临的负荷密度快速增长、用地矛盾突出等新问题,提出了一种配电网组团规划新方法。该方法以改进的K-means聚类算法为工具,结合变电站的等效圆形供电范围和变电站间的界间距,将供电范围较大的供电区域划分为若干个组团。以组团为单位分区供电,组团内部电网紧密相连,组团间互为备用,可有效控制短路电流,减小电气计算的计算量,提高电网运行灵活性。该组团规划方法在某一实际配电网中得到应用,验证了该组团规划方法的可行性。     

含分布式能源的配电网规划综述

介绍了含分布式电源的配电网规划模型、方法、算法等内容。阐述分布式电源以及负荷的出力模型,其中分布式电源主要包括风机、光伏、燃气机组以及燃料电池。介绍了常见的规划模型,包括在一些文献中提及到的约束条件与目标函数组成。在规划模型的基础上,介绍了规划过程中对随机变量的处理方法,以及求解规划模型的具体算法。最后展望了今后的研究方向。     

分布式电源接人配电网的规划研究

分布式电源的广泛应用,使得国家能源政策、能源规划等直接渗透到与分布式电源有关的电力系统规划中,并影响规划的决策过程。分析了分布式电源并网对电力系统的影响,综述了分布式电源并网准入功率的计算方法,分析了分布式电源的最优容量计算方法,探讨了分布式电源规划问题的研究方向。     

基于负荷点聚类分区的配电网网架规划方法

针对大规模配电网中负荷点众多,一次性考虑所有负荷点的网架规划存在决策变量过多和规划难度大的问题,提出了一种基于负荷点聚类分区的配电网网架规划方法。首先,通过负荷权重改进K-means聚类算法,并对负荷点进行聚类分区;其次,建立连接关系矩阵用于快速计算流过线路的电流和分析联络线位置对故障线路下游负荷转供的影响;然后,建立计及地理因素的年投资和运行总成本最小的主网架规划模型,并用改进的最小生成树算法求解;最后,以年投资和停电总成本最小为目标进行各负荷点分区之间的联络线规划,且根据不同的负荷转供情况采用了不同的停电成本计算方法。算例结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于向量序优化的含分布式电源的配电网规划

分布式发电的快速发展以及用户对电能质量的要求愈发严格,为分布式电源接入下的配电网规划带来了新挑战。提出了一种基于向量序优化的配电网分布式电源规划方法。首先构建考虑电压质量和投资成本的配电网分布式电源规划模型;然后引入序优化理论与帕累托博弈方法,在电压质量与投资费用的博弈过程中对规划方案进行排序分层;最终借助线性隶属度函数在帕累托前沿中求得折衷最优解,并以Matpower Case 30节点的配电网系统为算例进行仿真验证。结果表明,文中方法可以实现电压质量和投资成本的统筹协调,能够在提升规划方案经济性的同时保证系统的电压水平。     

基于网络流的含分布式电源配电网两阶段规划

针对含分布式电源（DG）的配电网规划问题,利用图论的思想,建立以规划年费用最小为目标的含分布式电源配电网规划图模型,提出两阶段的启发式算法,实现优化分布式电源的接入位置、接入容量、实际接入量及变电站和配电线路的新建或者升级改造等综合优化。第一阶段,对所建的图模型应用多重局部搜索算法确定分布式电源的接入位置、接入容量及变电站和配电线路的新建或者升级改造决策;第二阶段,利用第一阶段优化得到的线路、电源参数,建立精确的数学模型,并运用遗传算法确定分布式电源的实际接入量。33节点典型系统算例证明了该算法在含分布式电源配电网规划中应用的可行性和有效性。     

含分布式电源的配电系统规划

随着分布式发电(DG)在电力系统中所占比重越来越大,对传统的电力系统规划提出了新的挑战和要求.重点讨论了包含DG的配电网规划的两个方面,即DG的布点规划和配电网扩展规划问题,并为解决含DG的配网规划问题提供了一种思路.     

基于原对偶优化模型的配电网规划方法研究

将规划模型中的变量分为决策变量和场景参数,不同场景下场景参数的变化会导致规划方案的变化。为获得最优规划方案,采用原对偶优化理论寻找最优的决策变量和场景参数。首先,建立配电网规划的原模型获得初始规划方案;并且建立配电网规划的对偶模型,根据原对偶问题的强对偶性,进行经济性与可靠性的量化分析。其次,通过场景参数的灵敏度分析结果,修改初始规划方案中的场景参数以协调可靠性与经济性,获得最优的规划方案。最后,采用某地区网格规划作为算例,验证了所提方法可在较少的计算次数中有效地改善规划的可靠性和经济性。