分布式风力优化配置与线路损耗及电压稳定研究

考虑了分布式能源接入对电压稳定性和线路损耗的影响,针对配电系统电压稳定性和线路损耗问题深入研究,提出了一种基于混合整数线性规划(MILP)的分布式风力配电模型,为高效整合可再生分布式能源提供支持。为了最大化配电网中可再生分布式风力接入的多目标技术效益,考虑了优化运行、实施自适应功率因数控制(PFC)方案及OLTC分接头运行,针对含风电的分布式电源优化配置问题,提出一种新的辐射状配电系统LPF公式,并与一般潮流模型进行验证。案例研究表明,所提出的优化模型能够有效提高电压稳定性并降低线路损耗,从而推动可再生能源在配电网中的普及。     

基于配电网络规划的优化算法的研究

针对配电网络具有闭环结构和开环运行的特点,计及网络的辐射性,提出了在冗余配电网初始网上形成辐射状配电网的并行随机搜索算法;在此基础上与单亲遗传算法相结合,并对单亲遗传算法的染色体、选择、基因突变环节进行改进,形成基于配电网络规划的优化算法,提高算法的全局寻优概率和收敛速度。     

基于阻抗式电气距离的配电负荷中心计算方法

本文提出采用阻抗式电气距离计算方法，求解一个时间断面下配电网的负荷中心。具体做法是基于潮流计算结果，在电源注入功率、电源电压、网络损耗和负荷总量不变的前提下，将配电负荷求和构建等效负荷，在电源与等效负荷间建立一条虚拟线路，此线路损耗等于潮流求解的配电网总损耗，根据稳态功率传输原理求解虚拟线路阻抗和等效负荷电压。此虚拟线路阻抗就是电源到负荷中心的距离。准确的负荷中心将对配电网重构、无功优化调度和经济运行等配电网在线优化运行技术产生积极地推动作用。     

基于静止无功补偿装置的配电网经济运行优化

配电网络在分配无功补偿总容量时，忽略了对补偿位置的电压约束，导致配电网有功损耗占比较高、配电线路功率因数较低。提出基于静止无功补偿装置的配电网经济运行优化方法。根据配电线路无功潮流和网损下降值，确定静止无功补偿装置补偿位置，选取功率因数、线损、运行电压、补偿当量4个运行经济指标，计算指标运行最优时的无功补偿总容量，将配电网无功负荷平衡、补偿容量极值、补偿位置电压极值作为约束条件，合理分配无功补偿总容量，最小化有功损耗，获得最大无功补偿经济效益。选取有15个补偿节点的10 kV城市配电网，设置对比实验，结果表明，设计方法降低了有功损耗占比，提高了配电支路功率因数，相比三种经典方法，配电网网损值最低，减少了电能损失费用。     

径向配电网中的电容器配置分析

电容器可以有效减少无功损耗,提升配电网电能质量。为了解决电容器的优化配置这一非线性混合整数优化问题,该文提出一种基于遗传算法的模因算法。通过应用分层结构的种群,借助局部寻优过程,能够在保证计算结果可靠性的同时优化计算效率。最后通过一个9节点的典型配电网络对该算法进行了测试,验证了其良好的实用性。     

基于空间GIS的配电网络存储模型研究

在配电网管理系统中,配电网络的存储结构是进行多种配电网络分析和计算的基础。本文中提出一种基于空间GIS的配电网络存储模型,并详细说明了模型中的图元和图形对象的存储结构。     

基于小波网络的配电网空间数据库故障诊断方法

在进行配电网空间数据库建模中,需要对空间数据库进行优化检测和诊断,提高配电网的稳定运行能力,提出基于小波网络的配电网空间数据库故障诊断方法。构建配电网空间数据库的分布模型,采用高维特征分解方法进行配电网空间数据库的特征量化分解,结合小波网络学习方法进行配电网空间数据库故障状态特征提取,根据故障特征的聚类性进行配电网络空间数据库的结构重组和故障特性辨识,结合模糊统计分析方法,实现对配电网空间数据库的故障智能诊断。仿真结果表明,采用该方法进行配电网空间数据库故障诊断的准确性较好,分辨能力较强,提高了配电网空间数据库的稳定性。     

浅析网络重构方法提高配电系统可靠性

本文提出一种通过网络优化重构来提高配电系统可靠性的概念,建立了以可靠性指标最优为目标函数的数学模型。根据配电网络的特点,首次将Tabu搜索方法应用于网络重构的寻优。结果表明,Tabu搜索方法非常适合于求解配网重构问题,配网重构也能有效提高系统可靠性。     

基于图论的煤矿井下高压供电网络优化

矿井高压供电网络大部分负荷集中在配电线路的末端,目前的配电网优化方案不能完全适用于矿井配电网。针对该问题,提出了一种基于图论的煤矿井下高压供电网络优化方案,分析了矿井供电网络的特征,详细介绍了应用图论中的最短路径法优化井下高压供电网络的过程,并给出了某矿井下高压供电网络的优化结果。优化前后的矿井高压供电网络潮流计算结果表明,该优化方案可有效提高矿井供电网络的电压质量。     

基于ArcGIS的配电网拓扑分析的实现

配电管理系统是城市电力系统的重要组成部分,配电管理需要完成停电分析、潮流计算、负荷预测等各种分析.如何在ArcGIS中,正确描述和建立配电网的拓扑关系,并在此基础上进行各种高级拓扑分析是急需解决的一个问题.在ArcGIS环境下,提出了一种基于关联关系的拓扑结构的建立方法,并采用遍历算法进行拓扑分析.这种方法简单灵活,不仅适用于配电网络的拓扑结构分析,还可以广泛应用于给排水网络、热力燃气网络等领域,具有很强的实用性.     

基于矩阵算法的主动配电网交直流混合网络供电恢复策略研究

考虑到直流输电技术的发展,直流配电应用于配电网中是未来配电网的研究重点。本文为解决主动配电网交直流混合网络的供电恢复问题,提出含直流配电线路的主动配电网供电恢复方案,当交流配电线路出现故障时,考虑直流侧配电线路网损、换流器以及分布式电源影响下的供电恢复方案;当直流配电线路出现故障时,考虑转换直流侧运行方式或让失电的直流负荷转入计划孤岛运行模式,以保证直流侧重要负荷的持续供电,分别提出交流侧和直流侧约束条件,并在约束条件下选取网络损耗、线路末端电压越限节点个数以及开关操作次数作为指标构建目标函数,依据矩阵算法对供电恢复过程的不同恢复方案进行大数据分析与处理,得出最优方案。通过改进的IEEE 123节点算例证明,提出的方案能够有效的解决主动配电网的供电恢复问题。     

基于网络编码的线性多跳网络最优功率分配

在瑞利衰落环境中,提出一种基于物理层网络编码的双向线性多跳网络最优功率分配方案。在系统中断概率一定的条件下,以最小化系统总功率为目标,利用凸优化理论获取各节点的分配功率。数值结果显示,该方案能得到各节点的最优发送功率,并且随着节点数目或者路径损失因子的增大,节省的系统总功率越多。     

基于改进选择性BPSO算法的配电网降损重构研究

为了降低配电网的有功功率损耗以及提高开关利用率,利用Sigmoid函数对二进制粒子群优化(BPSO)算法中的粒子位置更新进行改进,并通过添加修改曲线的参数对函数进行选择,提出了一种改进选择性二进制粒子群优化(IS-BPSO)算法来求解配电网降损重构问题.该算法以降低配电网的功率损耗为目标,有效地控制粒子的变化速率并提高种群的收敛性.通过33母线和94母线的配电网测试系统进行仿真模拟,结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和全局寻优能力.     

配电网无功优化软件的设计

关于优化配电网的质量问题,针对目前配电网无功补偿普遍缺乏合理的无功规划,导致运行电压较低及较大的线损的问题,迫切要求改善现有配电网无功优化的现状,为有效地提高现有无功补偿装置的效率,提升配电网运行电压以及降低线损。结合配电网绝大部分线路是放射状的实际情况,以辐射型网络潮流的分层前推回代算法分析计算配电网的潮流,在潮流结果的基础上根据无功精确矩确定无功补偿点及补偿容量,通过重复多次计算得到最优方案。通过vb6.0软件建立电网拓扑模型,结合理论分析,并进行仿真。仿真结果证明,补偿效果较好,软件已在韶关市配电系统中得到试用,并具有良好的实用性,无功优化效果良好。     

与无线自组网相结合的配电通信网络延伸方案

针对配电通信网络存在网络盲区的问题,提出一种与无线自组网相结合的配电通信网络延伸方案;介绍了常用的无线自组织网络、WIA网络结构及性能分析、配电通信网络延伸方案的三层结构。该方案利用无线自组织网络的多跳性和自组织性,实现了盲区终端数据的回传。实际应用结果表明,该方案不但成本低、功耗低,且具有数据传输时延短、安全性高等优势。     

基于复杂网络的城市公交网络抗毁性分析*

以国内四个城市公共交通系统为研究对象,对由停靠站点构建的公交网络拓扑结构进行了计算和分析。在此基础上提出了公交网络的抗毁性测度——最大连通子图的相对大小和网络效率,并考察了公交网络在不同攻击模式下的抗毁性。结果表明,公交网络具有对随机攻击的鲁棒性,同时又具有对选择攻击的脆弱性。网络的可靠性是由一些关键节点（公交枢纽站点）的稳定性决定的,应当切实保障这类站点的正常、高效运行。     

改进遗传算法的公交线网优化研究

公交是一种主要的城市公共交通工具,针对现有城市公交线网设计时普遍存在缺乏层次性规划的问题,提出了改进遗传算法的公交线网优化方法。首先对当前城市公交线网优化的研究现状进行分析,然后设计相应的城市公交线网优化数学模型,采用改进遗传算法对城市公交线网优化数学模型进行求解,并通过引入动态惩罚系数确定适应度,以调整收敛速度;通过自适应机制确定交叉概率和变异概率,以调整搜索空间。最后采用具体算例对本文方法的性能进行分析。结果表明,这个方法不仅可以找到更优的城市公交线网优化方案,而且求解的效率得到了明显提升。     

全局优化径向基函数网络方法的设计及应用

针对径向基神经网络（RBFNN）中隐层单元中心及输出层权值向量难以有效确定的问题,论文提出了一种基于进化思想的解决方案.以进化算法中的模式定理为理论依据,运用分治策略思想,将隐层中心的最优化过程和输出层权值向量的最优化过程并行处理,提高了算法效率.最后将设计的整体进化径向基神经网络应用于数据的分类,以UCI数据库中的iris和wheat数据集为测试物料,采用该文提出的进化方案得到最优中心和权值向量,测试表明相对于RBFNN运用聚类办法确定中心和最小二乘确定权值的方法以及支持向量机其检出率能提高20％.