考虑电压稳定的主动配电网动态无功优化

高比例分布式电源的接入造成电网局部电压越线问题严重,配电网动态无功优化是配网安全、稳定运行的重要保障。提出了一种考虑电压稳定的主动配电网动态无功/电压调控策略,基于分布式电源运行特性和网络日负荷曲线,建立考虑电压稳定、网络损耗为目标的主动配电网动态无功电压模型,同时考虑电容器组、SVC等无功调压设备动作次数约束;提出了基于柯西变异的动态权重粒子群优化算法,在粒子群进化过程中通过动态调整权重因子、学习因子提高算法的寻优速度,利用柯西变异提高算法跳出局部最优解的能力;最后,通过仿真算例验证本文方法的可行性和合理性。通过合理控制无功调压设备的动作时间实现一天内主动配电网无功潮流的最优分布,提高系统运行的安全性和稳定性。     

配电网时变无功电压优化方法

为降低电能损耗、提高功率因数和保证终端用户的电压质量,针对考虑负荷变化时配电网补偿调压设备的优化控制问题,提出了完整的模型及求解算法。根据系统负荷曲线变化趋势,提出按单调性初步分段进而采用融合的思想使分段数满足补偿调压装置的动作次数约束。应用粒子群优化算法从整体上获得系统一天内的电容器组及有载调压变压器分接头的最优运行方式。算例分析结果表明,这种分段处理方法不仅考虑了负荷的周期变化,而且使控制方案更为简洁、有效。     

配电网时变无功电压优化方法

为降低电能损耗、提高功率因数和保证终端用户的电压质量，针对考虑负荷变化时配电网补偿调压设备的优化控制问题，提出了完整的模型及求解算法。根据系统负荷曲线变化趋势，提出按单调性初步分段进而采用融合的思想使分段数满足补偿调压装置的动作次数约束。应用粒子群优化算法从整体上获得系统一天内的电容器组及有载调压变压器分接头的最优运行方式。算例分析结果表明，这种分段处理方法不仅考虑了负荷的周期变化，而且使控制方案更为简洁、有效。     

风-光互补发电系统的电压优化控制

无功优化是一个带有约束的多极值非线性组合优化问题,用传统的方法很难进行处理.且效果不佳.为此建立考虑电压稳定的以有功损耗最小为目标的电压控制数学模型.提出一种基于均匀设计和惰性变异的改进粒子群算法,并将该粒子群算法用于风-光互补发电系统的电压控制中.仿真试验显示:所建的电压控制数学模型既能保证电压质量,又能优化发电装置的无功出力,减少有功损耗;同时也显示了改进的粒子群算法比标准的粒子群算法有更好的优化效果.     

基于配电网节能降损协调优化的电压控制方法

本文协调配电网降损与用户节能对电压进行优化控制。根据负荷与网损的电压特性,研究通过电压优化控制实现用户节能与电网降损协调优化的可行性。在此基础上,综合考虑有载调压变压器、分布式电源和电容器组等调压设备的调节能力与代价,建立了基于配电网节能降损协调优化的电压控制模型。采用改进的粒子群优化算法进行求解,获得当前优化时段内各调压设备的最优调节容量。为了提高计算效率,研究了配电网的拓扑简化方法,以提高方法的实用性。最后用实际配网算例进行仿真计算,验证所提方法的可行性和有效性。     

风-光互补发电系统的电压控制

风-光互补发电系统是开放的、分布式系统,适合采用多Agent技术进行分散式决策、分散式控制.根据电压与无功功率和有功功率的关系,建立了考虑电压稳定的以有功损耗最小为目标的电压无功优化控制模型,并提出一种基于均匀设计和惰性变异的改进粒子群算法用于该模型的求解;建立了风-光互补发电系统电压控制系统的自动机模型.仿真实验显示,电压优化控制模型和改进的粒子群算法能够有效实现电压无功优化控制,电压控制系统的自动机模型能够及时跟踪电压变化,实现电压自动控制.     

风-光互补发电系统的电压控制

风-光互补发电系统是开放的、分布式系统,适合采用多Agent技术进行分散式决策、分散式控制。根据电压与无功功率和有功功率的关系,建立了考虑电压稳定的以有功损耗最小为目标的电压无功优化控制模型,并提出一种基于均匀设计和惰性变异的改进粒子群算法用于该模型的求解;建立了风-光互补发电系统电压控制系统的自动机模型。仿真实验显示,电压优化控制模型和改进的粒子群算法能够有效实现电压无功优化控制,电压控制系统的自动机模型能够及时跟踪电压变化,实现电压自动控制。     

基于改进PSO算法的分布式储能系统的配电网运行电压优化研究

考虑到光伏并网后会很大程度上引起系统电压升高问题,会对电能质量造成负面影响。依托配电网分布式储能系统,以配电网下建模作为背景,构建分布式储能系统优化模型。优先建立以系统煤耗成本、储能系统寿命成本最小为目标,结合改进粒子群（IPSO）算法的良好寻优能力,对所提目标模型进行优化求解。最后利用IEEE 33节点网络测试系统对所建的模型及算法进行仿真验证,通过仿真结果可知,配电网分布式储能系统能够在促进电网运行经济性的基础上,使得节点运行电压偏差有效降低,由此验证本次模型及其算法具备有效性。     

计及弃光约束的配电网光伏接纳能力评估

针对配电网光伏接纳能力优化问题,兼顾光伏投资方收益与运营方网损,提出一种计及弃光约束的配电网光伏接纳能力评估方法。首先,以网损最小为目标,将弃光约束引入基于DistFlow方程的评估模型,将问题转化为不同弃光阈值下的二阶锥规划问题;然后,以固定增量迭代增加弃光阈值,计算得到相应弃光阈值下的光伏接入容量和弃光率,依据投资收益与光伏总接入容量及弃光率的差分关系,插值估算出投资利润最大时的光伏总接入容量和弃光率;最后,采用回代策略将估算得到的总接入容量和弃光率作为新约束,代入评估模型,计算各备选节点的接入容量。在改进的IEEE 33节点系统中进行仿真计算,结果表明所提方法确定的光伏接入容量能够较好地平衡投资收益和网损。     

基于改进粒子群算法的高中压配电网实时电压无功优化

针对高中压配电网电压无功优化中的开关设备动作次数问题,提出了基于改进粒子群算法的实时电压无功优化方法。该方法将带有记忆与指导信息的活性因子加入适应度函数,根据配电网特点初始化粒子种群,实现实时优化计算中动作次数约束的考虑。在速度更新公式中引入约束指导分量,将位于不可行域内的粒子尽快拉回可行域,减少粒子在无效空间的搜索。对粒子群进行分群寻优,通过采取不同的适应度计算策略加速了算法的收敛。对某一实际高压配电系统进行了实时电压无功优化计算仿真测试。结果表明算法在改善系统电压、降低网损和控制动作次数方面是令人满意的。     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化

无功优化是保证系统可靠运行的重要措施,针对配电网无功优化的特点,提出一种基于局部电压稳定指标分区与改进粒子群算法相结合的配电网无功优化方法。首先计算系统负荷节点的局部电压稳定指标,根据电压稳定指标大小将负荷节点进行排序,选取排序在后的一部分负荷节点作为候选补偿点集合,结合电气距离将其分区;然后借助改进粒子群算法获得系统最佳补偿点位置与无功补偿量;最后在MATLAB中用IEEE33节点系统进行仿真验证,仿真结果表明,由局部电压稳定指标与电气距离相结合的方法可以缩小寻优范围,得到的候选补偿区合理有效,改进粒子群算法初始化粒子多样性更好,具有更快的收敛速度。     

基于分布式光伏的配电网无功优化

本文提出一种含光伏电源的配电网多目标无功优化模型,为解决分布式电源接入配电网引起的电压偏差、有功网损增加等问题,本文建立了无功优化模型,基于传统的粒子群算法,提出一种改进的粒子群算法,最后,在IEEE33节点配电系统中进行算例仿真分析,仿真结果验证所提方法的有效性。     

考虑多目标的变电站电压无功控制方法优化研究

电压无功控制能保证地区电网安全、优质和经济运行。针对传统变电站自动电压控制（automatic voltage control,AVC）方法仅考虑电压和无功是否合格,容易造成设备反复动作的情况,提出一种新的10 kV AVC方法。本文以电压、无功合格率和主变分接头、电容器动作次数为决策变量,兼顾系统的安全性和经济性,建立计及多因素的配网AVC方法优化模型,设计基于粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）的AVC方法优化步骤。以某变电站为案例进行分析,案例验证了本文方法在保证电压和无功合格率的同时,能有效降低设备动作次数,为电网调度员在进行电压无功控制时提供了优化方案。     

基于改进粒子群算法的配电网多目标优化控制

随着光伏机组大量接入配电网,需要在增加间歇性可再生能源使用的同时,保持电力系统的电压稳定。储能技术的快速发展允许部署储能系统来支持电压调节。为了在光伏储能优化出力系统中达到网络损耗和调压措施成双优化的目的,提出了一种改进的Pareto档案粒子群多目标优化算法。在非支配排序环节计算拥挤距离时,加入小生境技术,避免陷入局部最优同时,增加Pareto解集分布的多样性。基于IEEE 30配电网系统测试了所提出的PV-ESS（photovoltaic-energy-storage-system）优化方法。结果证明,该算法对抑制光波动、提高电压稳定性以及降低网损有着良好的表现,进而维护系统运行的稳定性,降低电力行业经济成本。     

基于动态多种群粒子群算法的低压配电网电压无功优化

粒子群算法已在配电网无功优化领域中得到广泛应用,而基本粒子群算法在求解多约束条件的低压配电网电压无功优化问题时耗时过长。为解决这一问题,提出了利用动态多种群粒子群算法对低压配电网进行电压无功优化方案。动态多种群粒子群算法通过轮盘赌将粒子按照各节点电压合格、各节点无功补偿容量不超过预设值和系统总无功不过补偿这3个约束条件进行动态分组,粒子根据改进的粒子速度位置更新公式飞行搜寻,最后获得满足以上约束条件的电压无功优化问题最优解。本文提出的电压无功优化方案将分散并联电容器组与配电变压器调压相结合,与集中补偿无功方式相比,节点电压偏移程度更小、电网损耗更低。本文应用的约束优化粒子算法与基本粒子群算法相比,运行速度大幅提高,计算结果较为优化。     

基于多目标粒子群算法的配电网无功优化

考虑到配电网经济性和稳定性,以网损最小、电压偏移量最小为目标的优化策略,建立了以传统手段电容器调节和静止无功补偿器出力为优化手段的无功优化模型。文中提出了不需要任何小生境参数的小生境技术的多目标粒子群算法,采用环形邻域拓扑结构利用粒子的局部记忆形成稳定的网络,并在决策空间和目标空间中采用特殊拥挤距离作为度量。用多模态多目标优化测试函数进行测试该算法性能。测试结果表明该算法能得到大量的帕累托最优解。最后使用33节点网络算例,验证算法在无功优化应用的优势。优化结果表明所提出的改进算法在配电网无功优化方面的有效可行性,所得出的多组无功补偿方案能为用户提供分布均匀且多样化的非劣解。     

配电网时变综合优化方法研究

针对负荷变化时的配电网综合优化问题,提出了完整的模型及求解算法.根据系统负荷曲线变化趋势,按单调性初步分段,然后采用融合的思想使分段数满足控制设备的动作次数约束.在各段内,用代表负荷确定控制设备的最佳状态,为降低综合优化问题的复杂性,将其分解为重构子问题和无功/电压优化控制子问题交替求解,前者用改进视在精确矩法确定最佳网络结构,后者采用粒子群优化算法确定补偿调压设备的状态.算例分析结果表明这种分段处理方法既考虑了负荷的周期变化,又使控制方案更为简洁有效.     

多电压等级配电网最优容载比的计算方法

在综合考虑配电网容载比选取的技术性和经济性基础上,建立求解多电压等级配电网最优容载比的优化模型。技术上主要基于《城市电力网规划设计导则》中的容载比计算公式,并对其中的负荷分散系数计算方法提出改进;经济上主要基于容载比的经济性评价体系,提出了变电站的建造成本、机会成本、维护成本、电能损耗成本、资源浪费成本以及残值的计算方法。采用离散粒子群优化算法求解所建立的容载比优化模型,以华东某地区局部配电网为例进行分析计算,说明本文所提出的模型及算法的有效性。     

计及经济性和光伏消纳率的微电网多目标优化策略研究

县域微电网的发展规模不断壮大,存在着微网运营支出成本与分布式可再生能源消纳率无法同时兼优的问题,基于此建立以日运营支出成本最小和光伏消纳率最大的双目标函数,计及功率平衡、功率范围等约束,建立了微电网优化运行模型。引入多目标粒子群算法对双目标问题进行折衷求解,最后以某一工业园区的总用电负荷和光伏预测数据为例,与标准粒子群算法单一目标下的优化结果进行对比分析,验证了所提模型和算法的有效性。