基于K-means聚类粒子群算法的多点PV-DG日前分配计划EI北大核心CSCD

针对光伏分布式电源(PV-DG)将大量接入配电网的场景,提出了基于K-means聚类粒子群算法(PSO)的PV-DG日前出力优化算法。该算法通过K-means聚类法根据PV-DG依次接入不同配电网的节点每小时网损的分析对节点进行分类,结合设计的分配公式初始化并网节点的PV-DG出力,将此出力作为初始化粒子引入粒子群优化算中。将分时系数自回归滑动平均(ARMA)模型预测方法与常规ARMA预测方法进行了比较,仿真结果表明分时系数ARMA模型预测方法提高了预测精度;并将K-means聚类的粒子群算法与粒子群算法及模糊粒子群算法分别进行了比较,对比结果说明提出的优化方法进一步降低了网损。     

基于K-means聚类粒子群算法的多点PV-DG日前分配计划

针对光伏分布式电源(PV-DG)将大量接入配电网的场景,提出了基于K-means聚类粒子群算法(PSO)的PV-DG日前出力优化算法。该算法通过K-means聚类法根据PV-DG依次接入不同配电网的节点每小时网损的分析对节点进行分类,结合设计的分配公式初始化并网节点的PV-DG出力,将此出力作为初始化粒子引入粒子群优化算中。将分时系数自回归滑动平均(ARMA)模型预测方法与常规ARMA预测方法进行了比较,仿真结果表明分时系数ARMA模型预测方法提高了预测精度;并将K-means聚类的粒子群算法与粒子群算法及模糊粒子群算法分别进行了比较,对比结果说明提出的优化方法进一步降低了网损。     

计及分时电价的5 G基站光储系统容量优化配置方法

随着第5代移动通信技术（5G通信）的迅速发展,5G基站数量不断增加,5G通信耗电量大、用电成本高的问题日益突出。为此,提出了考虑光伏和储能接入的5G基站光储系统优化配置方法,以提高5G基站运行的经济性。首先,考虑5G基站负荷情况和配电网分时电价,建立了5G基站光储系统的经济调度模型;然后,通过量子粒子群优化算法计算典型日内5G基站光储系统的最小综合成本,以此确定光伏和储能的最优接入容量;最后,通过算例证明合理配置光伏和储能容量可以提高5G基站系统的经济性。光伏和储能容量的配置受储能成本和峰谷电价差的影响较大,且光储系统所能带来的经济效益随峰谷电价差的增大和储能成本的降低而增大。     

计及分时电价的5G基站光储系统容量优化配置方法

随着第5代移动通信技术(5G通信)的迅速发展,5G基站数量不断增加,5G通信耗电量大、用电成本高的问题日益突出。为此,提出了考虑光伏和储能接入的5G基站光储系统优化配置方法,以提高5G基站运行的经济性。首先,考虑5G基站负荷情况和配电网分时电价,建立了5G基站光储系统的经济调度模型;然后,通过量子粒子群优化算法计算典型日内5G基站光储系统的最小综合成本,以此确定光伏和储能的最优接入容量;最后,通过算例证明合理配置光伏和储能容量可以提高5G基站系统的经济性。光伏和储能容量的配置受储能成本和峰谷电价差的影响较大,且光储系统所能带来的经济效益随峰谷电价差的增大和储能成本的降低而增大。     

基于改进遗传算法的电力无线专网4G、5G基站布点规划优化方法

在电力4G无线专网中引入5G,进行4G、5G融合组网,对提高电力业务通信效率具有重要意义。首先阐述了5G在电力系统中的应用及4G、5G组网方式。然后,综合考虑电力自有业务、电力业务通信需求、电力基站建设成本、基站运行成本,构建了电力无线专网4G、5G基站布点优化模型,对4G、5G基站进行优化布点。其次对遗传算法中编码、初始化种群操作进行优化设计和改进,大幅减少算法迭代次数,提高收敛速度,降低了模型的求解复杂度。最后基于改进模型对电力4G、5G基站布点优化模型进行求解,可以快速给出4G、5G基站优化方案,满足电力通信覆盖率和经济性等要求。仿真算例验证所提模型、改进算法的合理性和有效性。     

基于改进均值聚类随机粒子群算法的变电站LCC规划

基于设备全寿命周期成本(LCC)建立了配电网变电站选址定容新模型,模型统筹考虑了规划方案的初始投资成本、运行维护成本、故障成本、废弃成本,在满足安全、效能的前提下使得规划模型在全寿命周期内经济性最优。提出一种将均值聚类与随机粒子群算法相结合的改进粒子群算法对上述规划模型进行求解,该算法克服了粒子群优化算法(PSO)的早熟现象。通过规划实例验证了该文所提模型和方法正确性和有效性,其规划结果科学、可行,具有更高的实用价值。     

基于LCC和改进粒子群算法的配电网多阶段网架规划优化

市场环境下,配电网规划方案全寿命周期经济性变得越来越重要。基于设备全寿命周期成本建立了配电网多阶段网架及开关布置规划新模型,模型同时考虑了规划方案初始投资、运行维护成本、停电成本、报废成本;在满足各阶段负荷发展需求的条件下,以规划项目全寿命周期经济性最优为目标函数确定不同支路的建设时间;建立了配电网停电成本计算模型,该模型反映了停电频率、停电持续时间及停电电量对停电成本的综合影响。提出一种将均值聚类与随机粒子群算法相结合的改进离散粒子群算法对上述模型进行求解,该算法克服了基本粒子群算法的"早熟"问题。该规划方法使得规划方案不仅满足全寿命周期经济性最优,而且兼顾一定的可靠性水平。规划实例验证了上述模型和方法的正确性和有效性。     

计及供电可靠性的多目标分布式电源选址定容方法

现有分布式电源选址定容方案优化目标单一,难以兼顾分布式电源接入的经济性和对配电网可靠性性的影响。本文提出了计及供电可靠性的多目标分布式电源选址定容方法,基于含分布式电源配电网孤岛的划分,采用对偶抽样序贯蒙特卡洛模拟法计算配电网可靠性指标。结合分布式电源运行成本和配电网网损等经济性指标,建立了多目标分布式电源选址定容优化模型,采用粒子群优化与非支配遗传排序协同进化算法(CPSO-NSGA)进行模型求解。给出了在IEEE33节点标准系统中的算例,验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于移动用户接入控制的5G通信基站需求响应

第五代蜂窝通信(5G通信)基站的能耗增长迅猛,将成为未来重要的电力负荷。优化基站的用能模式,尤其是通过多基站集群的协调运行来对移动用户进行接入控制,能在降低基站用能费用的同时,为电网提供可观的需求响应能力,注入新灵活性资源,实现通信运营商和电网的双赢。该文探究了5G通信规模化应用背景下,基于移动用户接入控制的5G通信基站需求响应。具体地,该文建立根据集群中各基站实时电价差异来调整用户与基站连接关系的基站群成本优化模型,并为快速求解该优化模型,提出一种启发式算法,将原问题分解为能量优化子问题和通信连接优化子问题,并基于实际的基站覆盖范围和信道特征阐明求解问题的稀疏性特征,降低模型的求解复杂度。两个子问题之间相互迭代求解直至收敛,以此获得局部最优解。最后通过算例验证了模型和算法的可行性。     

考虑微电网群和系统经济运行的配电网储能优化配置

针对不同的配电网运行情况,考虑微电网群的运行策略以及子微网的协作运行对配电网的影响,建立了配电网储能配置的选址和定容两阶段优化模型。其中,第一阶段的选址模型在日运行时间尺度上,以配电网系统运行成本最小为目标,利用GAMS软件求解储能的位置、个数以及充放电策略;第二阶段的容量优化模型以年作为时间尺度,以配电网中储能投资运行维护年成本最小为目标,利用嵌套储能寿命计算的粒子群算法在MATLAB软件中求解。算例证明在不同的运行场景下,考虑微电网群和系统经济运行的配电网储能优化配置方法可以有效减少配电网的运行成本和储能的投资维护成本,提高系统经济性。