基于重构有效性和最优网架选择的配电网动态重构研究

针对可再生能源高渗透下日益突出的弃风/弃光问题,提出了一种提升配电网可再生分布式电源（RDG）接纳能力的动态重构策略。首先,根据预测的RDG无约束出力情况,以各单位时段内RDG发电量最大为目标进行静态重构,提取各时段的多个较优网架构成最优开关集合,以增大时段合并过程中的网架搜索空间。其次,根据平均RDG出力提升量提出了重构有效性的概念,并据此概念指导时段动态划分。同时,为了满足开关次数约束,在时段划分过程中进行了最优网架选择,并引入寻优方向自适应调整的改进细菌觅食算法（IBFA）进行求解。最后,采用修改的PG&E69节点系统验证了所提方法的有效性。     

基于CAPSO的含分布式电源的配电网动态重构

对含分布式电源的配电网重构进行了研究,考虑配电网系统中各节点上的不同种类型负荷的不同占比和分布式电源日出力波动引起的日负荷变化,使用KMeans聚类算法对总的变化的日负荷进行时段划分,更具客观性;使用"解环"的重构策略,在满足动态重构的约束条件下以综合运行总费用最低为目标,使用较标准粒子群优化算法寻优性能更强的自适应惯性粒子群优化算法(CAPSO)进行配电网动态重构,得到最优重构策略,并用IEEE33节点系统进行了仿真验证。     

多利益主体主动配电网规划研究

从经济性和可靠性角度出发对主动配电网进行规划,利用进化细菌觅食算法优化配电网线路,对分布式电源进行选址定容。在目标算例中,得出配电网架运维成本最低、用户总运行成本最小的最优方案。     

含分布式电源和电动汽车的配电网动态重构研究综述∗

配电网重构是优化配电网运行架构,提高配网经济性、可靠性的重要手段,随着分布式电源(DG)以及电动汽车(EV)的大量接入,探索更优的动态重构方案成为必要。文章归纳梳理了DG和EV的相关建模方法,较为全面地综述了重构模型中的多目标优化和约束条件,重点分析总结了动态重构问题求解方法的研究现状和存在的问题,并结合目前配网重构的发展现状,对未来的研究方向进行了展望。     

基于改进灰狼优化算法的配电网动态重构

为了更好地解决含分布式电源(Distributed Generation,DG)的配电网重构问题,建立了考虑负荷需求与DG出力时变特性的配电网动态重构模型.首先采用K-means++聚类算法对日负荷进行时段划分.然后以系统损耗、电压偏离量为目标函数,并利用改进灰狼优化算法进行寻优计算.针对传统灰狼优化算法中存在的初始种...     

计及分布式电源动态行为的配电网重构优化策略

解决分布式电源高渗透率地区电压越限的根本方法是实施合理的配电网规划。现有方法存在着人工智能算法初始域搜索半径过大以及动态时段划分与拓扑寻优分离的问题。引入半不变量法计算随机潮流来处理分布式电源动态行为带来的不确定性,并采用改进的NSGA-II算法实现配电网重构,提出了一种计及分布式电源动态行为的配电网重构概率约束优化策略和求解方法。特别提出了在网架寻优的基础上再在时间层面上依据优压参数再次整合优化来构建配电系统动态重构数学模型,最后采用嵌套基因回路搜索策略改进NSGA-Ⅱ算法并求解上述优化模型,以解决传统配电网规划中对强相关性随机变量考虑较少的不足。IEEE-33节点配电系统算例验证了所提方法的有效性。     

含电动汽车和分布式电源的主动配电网动态重构

分布式电源和大量电动汽车充电功率的间歇性和随机性使配电网重构面临新的挑战。在此背景下,提出了一种基于区间数方法的含电动汽车和分布式电源的动态重构策略。文中引入区间数以描述分布式电源出力和电动汽车充电负荷的不确定性,以区间数描述最小化网损为目标函数,提出依据动态降损参数的动态时段划分,建立配电网动态重构的数学模型,在利用KrawczykMoore区间迭代法对潮流方程进行求解的同时引入仿射乘除运算代替区间乘除运算,改善了区间运算过于保守的问题。最后,结合邻域搜索以及克隆选择算法提出了求解上述模型的优化方法,以实现考虑多种不确定因素下主动配电网动态重构。算例分析证明所提方法相较于传统人工智能算法具有优越性。     

考虑负荷与分布式电源变化的配电网动态重构

配电网动态重构是实现配电网架优化运行的重要手段,随着电网中分布式电源(Distributed Generator,DG)的大量接入,实际配电网中负荷需求和DG的出力在不断变换,以往静态重构无法满足配电网实际运行要求.本文建立了以网络损耗、电压偏移和弃电率为优化目标的配电网重构模型,针对动态重构时段划分问题,综合考虑负荷...     

基于混合算法的含分布式电源配电网重构研究

随着新能源技术在配电网领域的发展,分布式电源（distributed generation,DG）接入配电网的研究成为热门。与传统配电网相比,含DG的配电网会出现弱环网和非PQ节点,而传统潮流计算方法只能解决PQ节点和辐射状网络。为解决配电网接入DG后重构的问题,采用叠加定理解决开关倒换过程中产生的弱环网,同时改进前推回代潮流计算方法,使得接入DG的节点可以正常参与潮流计算。同时结合纵横交叉算法（crisscross optimization,CSO）和粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）的优势,提出混合算法（crisscross particle swarm optimization, CPSO）优化含分布式电源的配电网重构问题。仿真部分是以典型的IEEE 33节点配电网为例,在考虑DG接入方式为PI节点、PV节点和PQ（V）节点的情况下进行仿真,结果证明了配电网合理的接入DG后,可以起到降低网损和提高电压质量的作用。     

基于杂草算法的含分布式电源的配电网重构

随着社会不断发展,保证供电的可靠性和质量的要求越来越高。分布式电源(Distributed Generator以下简称DG)接入配电网将直接改变潮流分布,而网络重构通过改变开关的开合状态以提高供电的可靠性和经济性。以降低网损和电压分布指数为目标,将杂草算法(Invasive Weed Optimization Algorithm以下简称IWO)、Pareto最优解理论和模糊决策理论相结合,提出了求解上述多目标模型的优化算法。并利用IEEE33节点系统进行仿真验证算法的有效性和实用性。     

计及分布式电源的配电网重构研究

分布式电源因其独有的环保性和经济性,在电力系统中拥有广阔的发展前景,但同时对配电网络的运行控制等方面产生了重大影响。研究了计及分布式电源的配电网络重构,采用了一种适合于含分布式电源的配电网络重构的改进二进制粒子群优化算法,并建立了计及分布式电源的配电网络辐射状运行判定依据。最后对IEEE33节点测试系统进行仿真,表明本文所用的方法是合理有效的。     

计及分布式电源输出特性的有源配电网重构方法

针对含分布式电源的配电网重构算法将分布式电源等效为恒功率因数输出模型,未考虑节点电压变化对分布式电源无功出力影响的问题,提出一种考虑分布式电源不同输出特性的配网重构方法。首先对分布式电源进行分类并建立等效模型,该模型充分考虑了节点电压对分布式电源无功出力的影响,能够根据节点电压确定不同属性的分布式电源无功出力。再使用自适应烟花算法对配网重构进行寻优求解,对重构后的系统网损和节点电压进行对比分析。含分布式电源的IEEE 33节点典型测试系统的仿真结果对比验证了所提模型的有效性和真实性。     

三相不平衡有源配电网鲁棒动态重构

考虑配电网的三相不平衡运行和注入功率不确定性可以提高网络重构方案的优化效果和应用价值。首先,对考虑不确定性的分布式电源和负荷注入功率进行仿射数建模,划分重构时段,以有功网损最优为目标函数,基于三相Distflow潮流方程建立含不确定性预算的配电网两阶段鲁棒动态重构数学模型。为高效求解该模型,引入最佳等距分段线性逼近法对模型进行精度可控的线性松弛,并使用列约束生产算法迭代求解。采用标准化配电测试系统验证所提鲁棒动态重构模型的可行性和有效性,通过控制不确定性预算可进一步调节重构方案的保守性和鲁棒性。     

基于马氏DTW时段划分和FCPSOGSA算法的配电网动态重构

针对配电网重构过程中由于用户侧负荷时变性导致难以划分重构时段的问题,选取马氏DTW距离作为度量指标,构建了减小线路总体损耗、减小电压偏移的多目标优化数学模型。从提高算法收敛效率的角度,对传统粒子群算法进行了改进,运用分数阶微积分的数学方法,提出了一种更快速求解配电网重构的改进粒子群算法（Fractional Calculus PSOGSA）,旨在提升算法的收敛特性和所有过去事件的记忆效应。在IEEE33节点系统的基础上构建了1天的负荷数据并进行重构求解,验证了所提方法的有效性。     

基于改进引力搜索算法的配电网多目标优化重构

在含分布式电源(distributed generation,DG)的配电网重构中,综合考虑网络经济性、电能质量以及供电可靠性等因素,通过基于模糊满意度的多目标处理方法将多目标函数进行归一化处理,将精英策略思想引入到万有引力搜索算法中,并采用此改进引力搜索算法对问题进行求解。以IEEE 33标准节点系统为例进行网络重构,仿真结果表明,多目标重构后系统的网损有较大的降低,同时节点电压质量和供电可靠性也得到提高,从而验证了所提算法的有效性和可行性。对比其他算法,所提算法有效避免了结果陷入局部最优解,提高了算法的稳定性且具有较强的寻优性能。     

基于粒子群优化算法的配电网重构和分布式电源注入功率综合优化算法

随着分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中安装比例逐年增加,配电自动化应加强对DG的优化调度功能,发挥DG对配电网优化的有利作用。配电网重构是配电网优化的重要措施,DG联网后,DG注入配电网功率直接影响配电网重构结果。为使配电网性能达到整体最优,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的配电网重构和DG注入功率综合优化算法。该算法根据PSO并行计算的特点,采用PSO和二进制粒子群优化算法(binary particle swarm optimization,BPSO)相结合的方式,对转换开关状态和DG注入功率2种控制变量同时处理,达到配电网网损、电压偏差最小的目的。将DG作为可调度设备,对配电网重构和DG注入功率进行综合优化,提高了含DG配电网的电能质量和供电可靠性。将该算法应用到3馈线配电系统,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

主动配电网中计及网络重构的分布式电源鲁棒规划

网络重构作为主动配电网(ADN)中优化潮流、减小网损的重要手段,有必要在规划阶段进行考虑。为此,在电源规划中计及网络重构,以年综合费用最小为目标函数,除传统分布式电源(DG)规划约束,还考虑了风电和光伏发电的运行约束、重构次数限制约束,以及DG的渗透率约束,并针对风速、光照和负荷的不确定性,给出了"风—光—负荷"的不确定场景集,建立了主动配电网中计及网络重构的DG鲁棒优化模型。同时,针对模型特点,利用双层优化方法对其进行分解,并采用粒子群优化(PSO)算法和二进制粒子群优化(BPSO)算法分别对上、下两层规划模型进行求解。最后,采用IEEE 33节点系统对模型进行算例仿真,分析了网络重构和鲁棒性对DG规划方案、系统经济性及可靠性的影响,验证了该模型的有效性。     

采用时段动态划分和分层优化策略的配电网重构

为更好地处理配电网动态重构中重构时刻、开关操作费用、降损效果之间的平衡问题,提出了采用时段动态划分和分层优化策略的配电网重构方法。首先利用功率矩法进行重构时段动态划分,该划分方法可控制最大重构次数;然后利用免疫算法进行分层优化,第1层优化用以网损最小为目标,采用传统静态重构优化方法确定各时段内不考虑开关动作次数限制及操作费用的开关动作方案,并将该开关动作方案作为第2层优化的搜索空间,且第2层优化中加入了开关动作次数限制及操作费用约束,根据方案运行费用最低原则确定最优重构方案。算例结果验证了该方法的有效性。