基于进化策略法的电压无功分区中枢点选择

基于灵敏度方程,论述了电压无功分区控制中的可控性问题,指出不选取中枢点的电压无功分区控制系统是不完全可控系统。给出了中枢点选取的原则,并采用进化策略法进行中枢点的选择。该法从群体出发搜索而非一个起始点,故可使搜索越过函数谷峰来寻找最优点;利用目标函数信息引导搜索方向,无需导数信息,可以处理非平滑、非连续、不可导函数的优化问题;对不同类型变量采用不同变异函数,应用概率转移规则引导搜索,而不是确定性原则,在处理大规模系统组合优化时有着明显的优越性。IEEE 39节点标准系统的枢纽点选取结果和传统算法结果一致,检验了方法的有效性。     

基于免疫-中心点聚类算法的无功电压控制分区

针对传统分区方法电气距离定义的缺点,提出一种新的电气距离即空间电气距离.依据系统中各节点之间无功电压变化关系,将系统各节点映射到一个多维空间中,节点之间的空间距离便是其电气距离,依据此距离将各节点进行归类,从而把无功电压控制分区问题转化为数学上的空间聚类问题.针对无功电压控制分区的特点并借鉴聚类算法,提出免疫-中心点聚类的无功电压控制分区算法并将其运用于IEEE 118节点系统,对分区结果进行分析并与其他算法结果比较,验证所提出的算法的准确性和可行性.     

基于云模型的线性网络二级电压控制分区及中枢点识别

提出了利用云模型并以线性网络中节点电压实部与节点注入电流无功部分之间的线性灵敏度为基础实现二级电压控制分区.提出了考虑优化对象预处理的中枢母线优化选择方法,并由人工智能优化算法实现.把每个待分区负荷节点从无功源控制空间经云运算形成对应云滴,通过概念提升,由云模型的模糊性与随机性解决了电压分区的软划分问题.将节点负荷权重与可控性相结合进行优化预处理并由改进粒子群算法实现,增强了优化结果的可信度,提高了全局寻优的效率.经IEEE 39节点输电网络仿真测试,验证了所提方法的有效性.     

基于映射分区的无功电压控制分区算法

在应用传统聚类算法对电网进行无功电压控制分区时,存在可伸缩性不强的缺点,且分区结果难以保证被控节点与对它控制最灵敏的无功源节点属于同一个分区.文中提出一种基于映射分区的无功电压控制分区算法,首先在电气距离的基础上通过凝聚的层次聚类算法得出最优分区数和无功源节点所在的分区号,然后通过映射分区算法确定被控节点的分区.该方法不依赖于状态估计结果,而仅基于网络的拓扑结构和参数.应用所述方法分别对IEEE 39节点、IEEE 118节点系统和福建电网进行了分析计算,分区结果表明该方法可以保证被控节点与对它控制最灵敏的无功源节点属于同一个分区,计算速度快,占用内存小.     

基于无功/电压控制的电网优化分区方法

电网合适的区域划分有利于无功功率的就地平衡和控制节点电压,因此需对电网进行分区.基于区域无功与电压关系,以无功电源节点为初始节点,应用最大-最小电气距离法合并相邻节点形成初始分区.根据得到的初始分区,再次应用最大-最小电气距离法合并或解裂各初始分区以致最终得到合理分区.应用所提分区方法进行分区,可保证各区域内无功电源节点对负荷节点有较强的电压控制能力,以及无功电源节点与由其进行补偿的负荷节点之间均有较强的电气耦合性,这符合无功功率宜就地平衡的原则.通过IEEE 30节点系统验证了本方法的可行性、合理性和正确性.     

基于无功／电压控制的电网优化分区方法

电网合适的区域划分有利于无功功率的就地平衡和控制节点电压,因此需对电网进行分区。基于区域无功与电压关系,以无功电源节点为初始节点,应用最大-最小电气距离法合并相邻节点形成初始分区。根据得到的初始分区,再次应用最大-最小电气距离法合并或解裂各初始分区以致最终得到合理分区。应用所提分区方法进行分区,可保证各区域内无功电源节点对负荷节点有较强的电压控制能力,以及无功电源节点与由其进行补偿的负荷节点之间均有较强的电气耦合性,这符合无功功率宜就地平衡的原则。通过IEEE 30节点系统验证了本方法的可行性、合理性和正确性。     

计及分区动态无功储备的无功电压控制模型与方法

当前电网无功电压自动控制算法未能很好地提高系统电压稳定性。以电压控制分区动态无功储备作为系统电压稳定性的量度,提出一种无功电压控制优化模型。通过计算各分区关键节点的电压-无功曲线得到无功源的有效无功储备,以故障下无功源出力的最大变化量作为各分区最小无功储备,将分区动态无功储备作为目标函数和约束条件加入优化模型中,以达到在保证电压稳定裕度的同时减少系统有功网损和实现电压控制的目的。IEEE 118节点系统的仿真结果和在某实际电网自动电压控制系统中的应用表明,所提出的模型与方法是有效的。     

电力系统无功电压控制分区研究综述

将电网划分成若干个子区域进行控制,可以节省计算时间,提升控制效率和效果,改善电压稳定性,防止电压崩溃。介绍了无功电压控制分区概念、电网分区原则及无功电压控制分区方式和方法。从基于灵敏度电气距离采用启发式方法、聚类方法分区,基于复杂网络理论的分区等方面对现有的分区方法研究进行综述,阐述了各种方法的优缺点,并指出了未来研究及发展方向。     

基于无功电压满维灵敏度的大规模风电场电网VCA方法研究

提出一种包含大规模风电场电网的VCA（电压控制分区）方法：将风电场最经常出现工况的功率作为其在潮流计算中注入功率,求出该工况下包含所有节点耦合信息且计及PV耦合的无功电压满维灵敏度矩阵;利用定义的电气距离使电源节点和负荷节点同步参与聚类分区过程,一次性得到分区结果,优于传统只对负荷节点进行分区再人为将电源节点归并的方法。采用风电场最常出现的工况功率,分区结果可以适应于风电场的大部分出力工况。通过对包含大规模风电场的IEEE39节点系统进行了动态分区,验证了该方法的可行性。     

基于向量相似度的无功电压分区方法的研究

以电力网络无功电压灵敏度为基础,提出基于向量相似度理论的无功电压分区新方法。首先,在分区前,利用广义Tellegen定理计算出网络中每个节点相对于其他节点的无功电压灵敏度,并形成电压无功灵敏度矩阵;其次,利用向量相似度数学方法计算灵敏度矩阵各列的相似度,由此定义了新的电气距离,形成电气距离矩阵;最后,建立模糊相似矩阵,利用模糊聚类理论划分电压控制区域。IEEE-30系统和IEEE-118系统仿真结果表明所提分区方法的准确性和合理性。     

基于分区思想的城市高压电网无功优化

充分利用电力系统分区思想,根据并联电容器组间的相关系数将城市高压网划分为小的独立优化单元,从而将一个大的电力系统分解为多个子系统.在各个子系统中利用传统的成熟算法进行计算,大大减少了在线计算时间.以在线负荷预测为依据,确定当前时刻往后24h内的并联电容器组和变压器分接头状态.所提算法在两个算例上进行了分析验证.     

基于二级电压控制的河南电网分区和主导节点选择

划分控制区域和选取主导节点是二级电压控制的基础.针对河南电网,基于谱系数平均距离法和模糊C均值聚类算法( FCM),提出了一种电压控制区域的综合划分方法.利用一种考虑节点可控性和代表性加权的目标函数,给出了主导节点的选取方法.仿真计算验证了该方法的有效性.研究成果可为河南电网的二级电压控制提供一定的理论依据.     

基于社团结构理论的电网无功分区及主导节点选择方法研究

传统无功分区和主导节点选取算法大多基于电网的无功电压灵敏度和聚类分析算法,往往存在分区内部无功不平衡和主导节点过于集中的问题。依据复杂网络理论中的社团结构划分算法原理,提出了基于连边相似权的电力系统网络建模,并引入电网无功平衡度来构造新的社团结构模块化指标以改进分区无功平衡性。利用复杂网络拓扑结构中节点度和节点介数等特征量改进了无功分区内主导节点选择指标和方法,提高主导节点选择的准确性。最后对IEEE-39节点网络进行无功分区和主导节点选择的算例分析,验证了所提指标和算法的有效性。     

基于灰色关联度的紧急无功电压分域方法的研究

针对电力系统电压紧急状态,提出了基于灰色关联度的紧急电压分域方法。该方法以广义Tellegen定理形成的灵敏度矩阵为基础,将系统快速形成以故障电压节点为中心的无功电压控制域。利用灰色关联度方法对已划分无功电压控制域的边缘控制节点进行取舍处理,搜寻与划分区域相连的控制节点,并计算出每一个控制节点与之相连节点的灰色关联度,按照灰色关联度的取值判定控制节点的取舍,从而克服了阈值选取的不合理性引起的分域不准确性。IEEE-30系统算例表明:该方法形成的紧急无功电压域具有简捷性与快速性,符合电力系统实际。     

基于磁控电抗器的变电站无功电压控制

针对当前广泛应用的动态无功补偿装置不适合无人值守变电站的运行环境,根据磁控电抗器平滑调节容量的原理,研制了基于磁控电抗器的动态无功补偿装置.结合现场实际运行情况,设计了以电压为控制目标的最优控制方法,装置快速响应电力系统无功需求,提供电压支撑.进行了基于Matlab/Simulink的仿真研究,仿真结果表明了该装置抑制...     

基于粒子群算法的变电站电压无功综合控制

变电站电压无功综合控制的作用是在负荷和电压波动情况下向用户提供合格的电能,降低网损。近年来已开发出许多电压无功综合控制优化算法。根据负荷预测,全局规划,寻求最优控制策略,是较先进的一种方法。文章阐述在负荷预测精度不断提高的基础上,如何建立变电站电压无功控制的求解模型,利用改进的粒子群算法求取变电站电压无功最优控制策略。对实例的计算结果表明,利用该算法得出的控制策略与传统方法相比控制效果更优,且能提高系统的安全性和经济性。     

基于遗传算法的变电站电压无功综合控制

采用常规方法进行变电站电压无功控制时,往往使二次侧电压过于接近边界而导致系统承受负荷波动的能力大大下降,成为系统安全运行的隐患.该文在负荷预测的基础上把遗传算法应用于变电站电压无功控制,使主变中流过的无功功率及主变二次侧电压偏移最小.首先建立无功电压控制的求解模型,针对其计算空间过大的特点,引入遗传算法在全局范围内求最优解.对实例计算结果表明,所提算法较传统方法能更有效地搜索到最优控制策略,并使二次侧电压合格裕度有较大增加.     

基于遗传算法的变电站电压无功综合控制

采用常规方法进行变电站电压无功控制时 ,往往使二次侧电压过于接近边界而导致系统承受负荷波动的能力大大下降 ,成为系统安全运行的隐患。该文在负荷预测的基础上把遗传算法应用于变电站电压无功控制 ,使主变中流过的无功功率及主变二次侧电压偏移最小。首先建立无功电压控制的求解模型 ,针对其计算空间过大的特点 ,引入遗传算法在全局范围内求最优解。对实例计算结果表明 ,所提算法较传统方法能更有效地搜索到最优控制策略 ,并使二次侧电压合格裕度有较大增加