主动配电网无功电压全局优化控制策略

针对分布式能源接入对配电网电压水平及控制策略产生的影响,提出适用于主动配电网的无功电压全局优化控制策略。基干建立的无功电压全局优化控制模型,提出目标函数及符合主动配电网特征的约束条件,运用遗传算法求解目标函数,得到能够优化馈线上各个无功源的无功输出和可调变压器分接头档位位置的全局优化控制策略。该策略帮助实现主动配电网无功潮流的合理分布,在提高网络电压质量以及降低线损方面有一定的实用性。     

配电网降低线损措施分析

分析了目前国内配电网线损状况,总结了目前所采用的降低线损的措施。并针对电力市场化后,配电网经济运行所面临的新问题进行了分析。采取提高供电电压、合理布局、采用灵活配电系统等措施,是降低城市配电网络总损耗的有效手段,可达到最大限度地降低网损,并维持电压质量,实现良好的经济效益。     

配电网降低线损的误区研究

传统上认为提高配电网运行电压可以降低线损.首先分析了线路损耗和运行电压之间的关系,并得出了以下结论:配电变压器处于重载运行时,提高运行电压可以降低线路损耗;配电变压器处于轻载运行时则相反.然后推导了确定最小线损运行电压的方法.最后通过现场试验验证了此方法的有效性和实用性.     

配电网络经济运行电压的确定

一般认为,提高配电网络的运行电压,可以降低线损(铜损),其中并非如此,本文分析了运行电压对铜损和铁损的影响,进而推导了定量分析运行电压经济性的计算公式。 配网的经济运行电压,主要取决于负荷的静态电压特性,即取决于负荷(I、P、Q)随电压变化而变化的相对速率。测算结果表明,配网的经济运行电压一般均在额定电压以下,因此,在保证用户供电电压质量的前提下,应尽量降低配电网络的运行电压,以降低线损。     

基于负荷平衡的含分布式发电配电网重构研究

提出以负荷平衡为目标的含分布式发电配电网重构方法,将负荷平衡指数作为目标函数,通过改进自适应遗传算法来寻求配网的最佳结构,进一步提高其计算效率并且克服了传统遗传算法(GA)在配电网重构中应用时产生大量不可行解的不足.计算结果表明,该方法不仅可以达到平衡负荷、降低网损的目的,而且对提高节点电压质量也有一定的支撑作用.最后以IEEE33节点为例,验证了该方法的可行性.     

含分布式发电以提高供电电压质量为目的的配电网重构研究

提出了含分布式发电以提高节点电压为目标的配电网重构方法,将电压平衡指数作为目标函数,提出以环路为基础的编码方法,通过改进自适应遗传算法来寻求配电网的最佳结构,克服了传统遗传算法(GA)在配电网重构时产生大量不可行解的不足,同时通过简化配电网结构,减少了GA染色体的长度,从而进一步提高其计算效率.计算结果表明该方法不仅可...     

基于模糊贴近度的主动配电网无功优化配置策略研究

分布式电源接入比例的增加使得主动配电网中电压波动性增大、潮流分布不合理的现象越来越突出,为了有效提高主动配电网的供电质量,优化潮流分布,本文详细探讨了主动配电网的多目标无功优化问题。以电容器组的接入位置和投入数量作为优化变量,选取网络损耗和电容器组运行投资成本这两个目标建立数学模型。基于遗传算法对目标函数进行优化,并得到相应非劣解。在通过遗传算法仿真得到的若干组解中计算每组解对应的模糊贴近度,最终找到贴近度最大对应的那组解即为最优配置。算例表明,基于模糊贴近度所确定的电容器组优化配置方案降低了网络的有功,提高了电压质量,具有较好的优化效果。     

基于无功补偿调整的配电网线损计算分析

线损已成为衡量电力系统完善化程度和运行管理水平高低的一项综合性技术经济指标,降损已成为电力系统研究的一个方向。无功补偿点的合理选择,能够有效地维持配电网的电压水平,提高电压稳定性,是降低网损、提高电压的一种投资少、回报高的方案。本文对配电网无功补偿进行了原理性分析,分析无功补偿点的合理选择、补偿方案的优化确定,为配电网降低线损提供经济有效的科学参考。     

高压无功补偿装置

针对10kV配电网对降低线损、提高功率因数和电压质量的要求,考虑到传统补偿装置的不足之处,提出一种全新的补偿原理,并提供了实现该原理的装置。     

配电网线损分析及优化软件的研究

以改善电压、降低损耗、提高经济效益为目的，应用改进的退火选择遗传算法对负荷进行实时优化，对运行中的配电网进行线损分析并提出无功补偿的控制策略。文中结合农村配电网的特点，考虑了变压器铁耗的影响。模拟测试表明该软件计算准确，无功算法寻优能力强、效率高，性能良好。     

基于蚁群算法的配电网故障定位与隔离

蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法,该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。通过建立适当的数学模型,基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题。该文将蚁群算法用于配电网故障定位方面的研究,并通过实例证明了该算法的可行性和高效性。     

基于改进遗传算法的电力系统机组优化组合

用遗传算法解决电力系统机组组合及机组间的负荷分配问题。在简单遗传算法基础上,提出了将自适应遗传算法应用于机组优化组合。该算法的交叉率随种群中的最大适应度值和每代种群的平均适应度值的变化而自动改变;变异率随适应度值和进化代数的变化而自动调节。通过对算例的计算分析表明,该算法与简单遗传算法相比具有更高的精度和收敛度。     

基于蚁群禁忌搜索混合算法的配电网重构

介绍了以最小化配电网网损为目标函数,以网络拓扑约束、潮流约束、运行约束以及辐射状约束为约束条件,在基本蚁群算法基础上的改进型蚁群禁忌混合算法在配电网重构中的应用,在IEEE 69节点系统的计算中,蚁群禁忌混合算法与禁忌算法相比提高了优化效果,从而证明了蚁群禁忌混合算法的实用性。     

基于改进蚁群算法的车辆路径优化

针对基本蚁群算法易陷于局部最优解及道路交通流易产生拥塞等缺陷,提出了一种改进蚁群算法。结合实时交通信息,以时间最短建立了动态路径规划的目标转换模型,应用改进蚁群算法求解车辆最短路径,对于求解过程中出现局部最优解,引入了随机蚂蚁这一概念,同时基于Greenshields模型处理了正反馈以及个体最优策略造成的拥塞现象。     

基于蚁群算法的配电网网架优化规划方法

蚁群算法是一种求解组合优化问题的新型通用启发式方法，该方法的主要特点是正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索。配电网网架优化规划是一个复杂的非线性组合优化问题。本文将蚁群算法用于配电网网架优化规划问题的研究，建立了网架规划的数学模型，该模型以线路的年综合费用和过负荷征罚费用之和最小为目标函数，并在此基础上设计了相应的算法。算例证明了该算法在配电网网架优化规划中应用的可行性和有效性。     

一种低压电力线载波通信路由方法

低压电力线载波通信信道常常表现出噪声干扰强、信号衰减大、时变性强,直接影响电力线载波通信的范围,降低电力线载波通信的可靠性.文中通过分析低压电力线网络拓扑结构,提出了一种基于Q学习和改进蚁群系统融合的电力线载波通信路由方法.首先采用Q学习算法对电力线网络进行全局搜索得到各路径上信息素初始值;然后利用蚁群算法正反馈收敛机制以及改进后自适应调整搜索策略得到最优路由.将文中算法与两种蚂蚁系统算法进行仿真对比,结果表明,文中算法能更快地建立起网络中主节点到各从节点的路由,并能根据通信信道的变化动态的维护路由,具有很强的抗毁性和自愈性,提高了低压电力线载波通信的可靠性.     

集中抄表系统载波路由算法的研究

集中抄表系统路由算法是整个系统可靠性的重要保障,算法的优劣也影响抄表的效率.文章提出一种洪泛法和蚁群算法相结合的动态组网路由算法,路由建立时使用洪泛法,路由维护时使用蚁群算法.新算法具有动态、抗干扰性强、稳定高效等优点.文章通过建模分析和现场测试证明,该算法适合基于电力线载波通信的集中抄表系统.     

基于并行遗传蚁群算法的组播路由调度算法

组播是将信息从源节点同时发送到网络中多个目的节点的通信方式,这是网络规模日益增大,信息流量增大的必然结果.组播路由是用一点到多点的方式传送信息,组播路由问题已被证明是NP-Complete问题.文中结合遗传算法GA和蚁群算法ACA的优点,提出了一种并行的遗传蚁群算法GACA,并把该算法应用到求解组播路由问题中.GACA算法利用遗传算法的快速性、随机性、全局收敛性产生求解问题的初始信息素分布,通过选择,交叉,变异等遗传操作产生一组新的个体,然后再利用蚂蚁算法群体并行性、正反馈性、求解效率高的特点,实现组播路由优化选择.仿真实验结果表明,该算法不但实现了组播路由的全局优化,而且在时间效率上优于现有的组播路由算法.     

带免疫的蚁群算法用于电力系统无功优化

针对电力系统无功优化具有非线性、多变量、多约束、多目标的特点,提出带免疫的蚁群优化算法。通过对连续的控制变量进行编码,实现了蚁群算法在函数优化问题上的应用。引入蚂蚁分工机制,可以大大减少每只蚂蚁的搜索空间,降低蚁群算法求解问题的难度。引入免疫算法的思想,可以避免在搜索过程中出现早熟,提高了蚁群算法的搜索效率。以IEEE-14节点系统为算例,比较分析基本算法与带免疫系统算法的计算结果,从而验证改进蚁群算法的有效性。     

基于风险度评价和改进蚁群算法的配电网网架规划

提出一种基于风险度评价和改进蚁群算法的配电网灵活规划方法.将规划年的预测负荷、电价及导线价格等参数的变化由原来的离散状态转变为多场景区间,从而将电网规划中的单一不确定性问题转化为多个确定性问题.在求解不确定性问题时,提出一种基于云模型的改进蚁群算法,通过定性关联规则推理对蚁群算法中信息素参数ρ和信息素强度Q进行定性控制和动态选取,根据算法进化情况自适应更新支路信息素,有效克服了传统蚁群算法易陷入局部最优解及收敛速度慢的问题.应用改进蚁群算法,依次获得各个场景的规划方案,并以风险度最小为标准确定鲁棒性最优的规划方案,实现电网的灵活规划.算例分析验证了所提方法的有效性.