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...     

分布式电源配电网络多目标优化重构方法研究

分布式电源配电网优化运行是配电网络高质量供电的基本需求,针对配电网络多目标优化过程中存在优化不彻底,效率低的问题,在分布式电源配电网络的辐射式结构基础上,利用遗传算法进行多目标优化,采用gamultiobj函数构建分布式电源配电网络的多目标优化目标函数,对性能参数进行在线优化,提升Pareto最优解的收敛性.最后在MA...     

基于多Agent联盟算法的含分布式电源配电网重构

提出基于多Agent的含分布式电源（DG）配电网控制新策略。新策略不仅具有良好的灵活性、扩展性和人机交互功能,而且利于Agent形成联盟,便于将多Agent联盟机制引入到含DG的配电网研究中,以配合相关算法解决特定配电网任务。以配电网络损耗为优化目标,利用求解多Agent联盟的蚁群算法求解最优Agent联盟,使形成的Agent联盟网损最小,对配电网进行重构。算例表明,采用的多Agent联盟算法和控制策略对求解配电网相关任务是有效的,具有很强的适应性和可操作性。     

基于改进MOBPSO算法的含分布式电源的多目标配电网重构

提出一种含多类分布式电源的多目标配电网重构模型。在重构时采用Pareto准则的多目标二进制粒子群优化(Multi-Objective Binary Particle Swarm Optimization, MOBPSO)算法,对算法进行了3点改进：基于环的编码方式用以降低不可行解的产生概率;动态变化的惯性因子和异步变化的学习因子用以提高算法的调节适应能力;在最优粒子的更新方式上提出小生境共享机制和比例选择算子相结合的策略。最后还给出了一种根据决策者偏好信息,从优化解集中选择相应重构方案的评价机制。算例结果表明：改进的MOBPSO算法在寻优效率和稳定性上均有提升;所提模型、改进算法以及评价机制互相配合,能够为决策者提供一种有效的配电网重构方案。     

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。     

分布式电源的配电网重构和电容器优化投切

综合考虑最优潮流、配电网重构和电容器优化投切,建立了计及分布式电源的配电网经济运行模型。鉴于模型的复杂性,采用结合最优潮流和改进蚁群算法的混合优化方法进行求解。该方法将最优潮流嵌入改进蚁群算法中,利用最优潮流求解考虑网络安全约束的分布式电源优化调度问题,利用改进蚁群算法优化配电网结构和电容器档位。为了提高蚁群算法的优化效率,建立含有局部搜索蚂蚁的混合蚁群,平衡蚁群算法的全局和局部搜索能力。通过对16节点和33节点的测试系统仿真,表明提出的模型和算法正确有效。     

基于门当户对遗传算法的配电网多目标主动重构研究

基于主动配电网的发展潮流,提出了一种基于改进遗传算法的主动配电网多目标重构模型。首先,将功率损耗、电压偏移和系统稳定裕度等指标融合到目标函数中,并引入判断矩阵法和线性加权法确定各个指标的权重和实现多目标函数的转化。其次,针对传统遗传算法的弊端,提出了基于"门当户对"原则的多种染色体交叉策略,丰富了种群进化方式的多样性,算法计算效率和寻优能力得到大大加强。最后通过设定临界值,实现主动配电网的自我感知和主动重构,提高配电网安全性和稳定性。仿真算例表明,所提出的模型和算法以及主动重构的理念符合当前主动配电网主动运行和主动控制的思路,具有较为广泛的应用前景。     

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。     

考虑多种分布式电源及其随机特性的配电网多目标扩展规划

为了增强新建配电网环网转供能力,提高供电可靠性,同时减小投资和运行维护成本,提出了一种分布式电源(DG)选址定容和多供电途径的网状新建配电网协调规划方法。该方法建立了考虑经济性、可靠性和稳定性的多目标优化模型,优化求解采用两层嵌套的粒子群算法。在规划中考虑了风电、光伏、燃气轮机、储能电池4种DG的选址和定容。针对输出功率不确定的DG,建立了概率模型,利用多状态系统理论,将随机性问题转化为确定性问题。最后以某开发区的实际配电系统为例,验证了所提模型和方法的合理性。     

分布式电源接入配电网的效益及重构优化策略

分布式发电技术是一种新型的、具有广阔发展前景的发电和能源综合利用方式。配电网重构是提高电网运行的经济性、供电质量和安全性的重要手段,也是充分发挥分布式发电效益的重要方法,因此,找到一种适应分布式发电特点的配电网重构模型是很有必要的。文章分析了分布式发电的优势与效益,论述了常见的配电网重构模型的构建方式,结合随机潮流与多目标优化理论提出了改进的配电网重构模型,并通过算例进行验证,获得了满足多目标需求的若干优化方案。     

含分布式电源的配电网综合优化重构

分布式电源(DG)的接入对配电网重构带来诸多影响,使含DG的配电网重构难以用传统模型来描述。为了充分发挥DG对配电网的有利作用,将DG视为可调度设备,建立了以网络开关组合、DG注入功率、DG位置为控制变量的配电网综合优化重构模型,采用量子进化算法(QEA),以网损最小为目标函数,对模型进行求解,降低了配电网的有功损耗。采用IEEE33节点测试系统进行仿真计算,结果表明了该方法是正确、有效的。     

配电网中分布式电源配置多目标优化问题研究

为了充分考虑需求侧对电力资源的需求及使用效率,在含有分布式电源的配电网线路及经济效益规划中引入需求响应机制。首先分析了两类常见的分布式电源典型日效率特性曲线及两类用户的需求侧电能响应曲线,指出供需不平衡,传统方法难以实现削峰填谷的目的。为此计及价格和激励的需求响应,分析了分布式电源在电网中的约束条件,对配电网规划和电源的配置进行了研究,提出了更加合理的削峰填谷方案。     

含分布式电源的智能配电网的多目标优化调度

随着智能电网的建设,分布式电源越来越受到青睐,对配电网内各个分布式电源的优化调度也越来越重要。本文综合考虑了配电网的运行费用和环境效益,建立了含有柴油机、风力发电机、光伏发电单元和燃料电池等分布式电源的智能配电网优化调度模型。然后在满足各种约束条件的基础上,使用遗传算法求解了该模型。接下来给出相应算例计算了目标函数,通过分析计算结果,得出多目标优化调度模型的可行性与优越性。     

基于引力搜索算法的含分布式电源配电网重构

分布式电源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。以降低网损和缺供电量为目标,以可调度DG的有功输出和开关状态为优化变量,建立多目标协调优化的配电网络重构的数学模型。将引力搜索算法、Pareto最优解理论和模糊决策理论相结合,提出了求解上述模型的多目标混合优化方法,以实现配电网结构和DG出力的协同优化。通过对IEEE33节点测试系统的仿真结果,表明所提出方法能够实现DG出力和网络重构的综合优化和多目标优化,并且在全局寻优能力和收敛速度上表现出色。     

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。     

含分布式电源配电网重构的研究

为全面反映含分布式电源的配电网重构问题,建立负荷均衡度、系统网损及电压质量协调最优的含分布式电源配电网重构优化模型,在此基础上,利用模糊理论,将含DG配电网多目标重构问题转换成单目标优化问题。鉴于传统蝙蝠群体易聚集于局部极值,导致早熟,将混沌优化以及自适应调整策略融入到蝙蝠优化算法,提出了一种改进型多目标蝙蝠优化算法,并提出利用其对含分布式电源配电网重构模型进行求解,选取IEEE-33节点配电系统进行仿真,通过算例验证所提算法的良好实用性和适应性,并且验证所提模型的实际意义。     

考虑多个分布式电源接入配电网的多目标无功优化调度

坚强智能电网的建设促进了分布式电源(Distributed Generation,DG)并网技术的发展,DG并网对配网进行无功优化不仅能够提高电压质量、降低有功网损,还增加了配网运行的灵活性、经济性与安全性。以系统有功功率损耗最低与电压偏压量最小为双目标函数,建立无功优化模型。针对目前无功优化问题尚缺乏一种能兼顾求解的高效性与全局搜索最优性的方法,文中将一种新的启发式算法-鲸鱼优化算法(WOA)运用到电网无功优化调度中,对多个DG接入的IEEE 33节点系统进行无功优化仿真分析。研究表明DG并网增加了配网的稳定性,并且证明了WOA算法在解决此问题上的鲁棒性和有效性。     

基于DAPSO算法的含分布式电源的配电网重构

为了改善智能算法性能、提高寻优效率、满足网络辐射状和连通性约束,提出一种基于动态自适应粒子群优化(DAPSO)算法的含分布式电源的配电网络重构策略,用于求解重构的离散变量优化问题。动态自适应调整惯性权重和对速度进行变异,避免算法陷入局部最优,保持全局开拓和局部探索的动态平衡,加强算法的寻优性能。采用"解环"法,确保重构后网络为辐射型并保证网络的连通性。基于IEEE33和PGE69节点系统的仿真结果显示,DAPSO算法收敛速度快、全局寻优能力强、稳定性好,其寻优重构方案可有效降低网损,改善电压水平,优于其他方法的结果,具有很好的实用价值。     

考虑负荷随机性的含DG多目标配电网重构

配电网重构是分布式电源接入条件下提升电网运行经济性和分布式电源利用率的重要措施。分析了常见的配电网重构模型的构建方式,并结合多目标优化理论建立了含有总网损期望最小化与分布式发电量损失最小化两个优化目标的重构模型;考虑到实际中配网系统各节点负荷会有波动且负荷预测的准确程度有限,在模型的潮流计算中采用点估计法计算随机潮流,使重构结果对负荷的小范围随机波动具有较好的适应性。应用多目标差分进化算法对IEEE-33节点系统进行仿真,测试结果验证了所建模型的正确性和有效性。     

基于灰狼算法的多目标配电网重构

为了降低风电和光伏接入配电系统的有功网损以及提高开关利用率,首先建立相应的数学模型,该数学模型建立的基础是要满足两个条件目标,即网损最少和开关次数最少,并设置风电光伏接入配电网潮流计算的约束条件;然后在二进制的灰狼算法基础上设置外部存储空间,并修改收敛因子构建多目标优化算法,为了满足Pareto解集多样性和均匀分布方面的要求,求解过程中运用了拥挤距离测度和逐步淘汰方法;最后利用105节点配电系统进行仿真计算。结果表明：二进制灰狼算法具有较快的收敛速度;多目标灰狼算法可同时降低网损和开关动作次数,求出的7种方案皆可有效降低电网的经济运行成本。该研究结果具有实际应用价值,能为决策者提供多种重构方案。