基于博弈论的变电站规划研究

针对城市电网变电站规划问题,提出一种基于博弈论的混合算法。该算法将博弈理论与渔夫捕鱼算法(fisher fishing,FF)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)相结合,设置两个子群和两个博弈策略(FF算法、PSO算法),构建相应的博弈收益矩阵,由加权Voronoi图划分变电站的供电范围,校验其负载率,再以变电站规划年最小费用为适应度函数。两个子群通过博弈收益矩阵周期性地选择和更换搜索策略,在可行解空间内快速寻优。FF算法搜索盲目性过大,收敛较慢;PSO算法易陷入局部最优解。提出的算法将二者进行混合优化,可以取长补短,收敛速度比FF算法快,求解精度比PSO算法高。通过对某市中心城区的规划实例分析,验证了所提算法能够有效解决变电站规划问题。     

考虑储能的变电站优化规划

基于储能在电网的巨大应用前景,本文研究了储能对变电站优化规划的影响。在确定了储能控制策略的基础上,建立了考虑储能的变电站规划模型。再根据是否含有已建变电站,分别利用常规Voronoi图和结合专家经验的负荷矩最小方法产生初始站址。最后通过作加权Voronoi图的方法,根据规划地区内是否受到储能的调节,分别对新建变电站进行优化规划。     

基于加权Voronoi图的变电站优化规划

针对变电站优化规划这一城市电网规划工作中的重要环节,提出了一种基于加权Voronoi图的变电站规划方法,可以最终完成对变电站数量、容量、站址及供电范围的优化。该方法首先给出一种确定新建站容量组合的数学模型,并采用整数规划的优化技术同时得到其最优解和几组次优解。进而,根据是否含有已有站,分别给出利用常规Voronoi图法及综合考虑规划区域地形特点、区域面积和负荷分布情况的坐标几何方法产生初始站址。在此基础上,通过对Voronoi图进行加权来考虑负荷分布不均匀、各站额定容量和负载率不同对变电站供电范围的影响,进行变电站供电范围的整体优化,并确定新建站站址。实际算例表明,所提出的方法能够较好地满足变电站规划工作的要求。     

基于初始站址冗余网格动态减少的变电站规划

针对变电站规划中初始站址对规划结果影响大的问题,提出了一种能自动寻找优良初始站址的简捷有效的新算法.首先,根据可能的变电站个数对规划区域进行冗余网格划分,并以各网格中心作为候选变电站初始站址;然后,基于变电站就近供电原则和舍弃小负载率变电站方法,动态减少变电站个数,找出对应不同变电站个数规划方案的初始站址;最后,引入距离权重因子以便考虑负荷分布不均对变电站负载率的影响,运用交替定位分配法求解各规划方案的站址和站容,并从中选择优化的变电站规划方案.算例表明所述方法可以稳定快速地得到合理的规划结果.     

基于引入模拟退火思想的改进粒子群算法的电动汽车充电站最优规划*

未来电动汽车的大规模发展,需要建设大量的充电站,充电站的合理布局对充电站投资者和用户具有非常重要的意义。文中提出了一种计及交通道路结构、车流信息及用户成本的电动汽车充电站最优规划模型。采用加权Voronoi图对待规划区进行服务区域划分,对传统粒子群算法引入模拟退火思想,并且对惯性权重更新机制做出改进。使用加权Voronoi图和引入模拟退火思想的改进粒子群算法相结合优化充电站的建设位置和容量配置。算例分析验证了规划模型和算法的正确性和实用性。     

基于改进灰狼算法的变电站多阶段升压规划优化方法

针对变电站多阶段规划问题,给出了3种不同升压模式下变电站全寿命周期成本计算方法,并建立了中间年变电站建设时机与建设模式联合优化模型,进一步提升了规划方案经济效益。同时,针对多阶段规划中问题传统智能算法求解收敛速度慢、运算时间长等问题,将灰狼算法引入规划领域,并通过增加交叉变异等环节对其进行了改进。最后,将改进后的灰狼算法应用于变电站多阶段规划模型的求解中,并将其与进行对比,得出改进灰狼算法在求解此类问题时具有一定优势的结论。     

一种求解配电网多阶段规划的改进遗传膜算法*

对于中长期的配电网规划问题,为动态地考虑负荷在规划水平年内的变化情况和DG的大量接入,采用多阶段方法对含DG的配电网进行DG的选址定容和网架的扩展规划。结合电力系统全寿命周期管理理论,建立了以全寿命周期成本现值和最小为目标函数的配电网多阶段规划模型。针对上述模型求解的复杂性,提出了一种基于膜间交流重组、反余切-指数自适应交叉换位以及反正切-指数自适应变异改写等进化规则的改进遗传膜算法。采用有向图的邻接矩阵表示方法进行解对象编码,使得优化过程中无需解码,并提出一种通过操作节点入度来快速产生可行初始解和一次性修复所有不可行情况(即孤点、孤链和环)的方法。IEEE 54节点算例结果表明改进遗传膜算法具有收敛速度快、全局搜索能力强以及稳定性好等优点。     

考虑综合能源站用电需求不确定性的配电网变电站机会约束规划

在能源互联网的发展背景下，综合能源站成为了高效清洁的终端用能载体。针对综合能源站用电需求的不确定性，提出了一种基于机会约束规划的配电网变电站规划方法。首先，基于综合能源站的各组成部分，分析了综合能源站作为能源配置中心在配电网中的多能互补特性和用电需求的不确定性；其次，构建了考虑综合能源站用电需求概率分布的配电网变电站机会约束规划模型，并给出了变电站规划中机会约束的检验方法；然后，采用层次性改进的加权Voronoi图算法对变电站规划模型进行求解；最后，通过算例分析验证了所提方法的实用性。     

基于改进加权Voronoi图算法的有源配电网变电站规划

针对未来规划区域面临大规模分布式电源(DG)接入及多样性负荷的场景,提出了一种基于改进加权Voronoi图算法的有源配电网变电站规划方法。首先,将负荷特性引入DG置信容量评估方法中,分析不同负荷特性与DG出力特性对DG置信容量的影响。其次,建立考虑DG置信容量的有源配电网变电站规划数学模型。继而,提出基于改进加权Voronoi图算法的变电站规划方法,具体改进包括:在Voronoi图一次迭代中,根据供电范围划分情况不断调整原定权值,实现加权Voronoi图算法的层次性改进;根据网供负荷在DG方向大量减少的情况调整Voronoi图在DG方向的权值,实现加权Voronoi图算法的方向性改进。最后,通过实例说明所提方法的科学性和实用性。     

计及分布式电源渗透率变化的变电站动态扩展规划

针对规划区域在不同发展阶段分布式电源(DG)渗透率由低到高变化场景下的源网荷协调匹配问题,提出了一种有源配电网变电站动态扩展规划方法。首先,考虑变电站滚动投入效应及规划期内剩余价值差异,建立了一种计及DG渗透率的变电站动态扩展规划模型。其次,考虑负载均衡度和DG置信容量对变电站供电范围划分的影响,提出了加权Voronoi图算法的罚函数、凹凸性和方向性改进方法。然后,提出了基于遗传算法和启发式算法的有源配电网变电站动态扩展规划求解方法,得到有源配电网变电站建设顺序。最后,通过实例说明了所述方法的科学性和实用性。     

基于改进加权Voronoi图和遗传算法的变电站规划

针对城市电网规划中的变电站规划优化问题,提出一种基于改进加权Voronoi图和遗传算法的规划算法(improved weighted Voronoi diagram-genetic algorithm,IWVD-GA)。通过改进定权重和引入变权重对加权Voronoi图进行改进,并利用元胞自动机(cellular automata,CA)动态生成改进加权Voronoi图,在生成过程中,权重可根据变电站负载率和供电半径约束动态调整,使供电范围的划分过程可控且更为合理。通过交替定位算法(alternate location algorithm,ALA)对新建站的位置和供电范围进行局部深度寻优,通过遗传算法进行全局寻优,实现了变电站规划优化。为解决CA在元胞个数较多的情况下,在每个演化过程都需要对所有元胞进行判定而导致计算速度较慢的问题,根据元胞状态改变发生在扩张边界的特点,确定需要进行判定的元胞,有效减少了元胞判定次数。算例结果验证了所提算法用于变电站规划的有效性。     

基于小生境渔夫捕鱼算法的变电站规划

针对渔夫捕鱼算法容易陷入局部最优的不足,提出了一种共享适应度的小生境策略来提高基本渔夫捕鱼算法的全局寻优能力,并应用于解决配电网络变电站规划。由个体之间相互距离进行聚类组成小生境种群,并在生成的不同小生境种群内运用渔夫捕鱼算法进行寻优,在进行目标函数计境种群内利用共享机制改变个体适应度进一步提高群体全局寻优能力。通过实际算例分析,证明了所提方法能较好地解决变电站选址定容问题。     

基于改进遗传算法的变电站巡检机器人路径规划

变电站巡检机器人的路径规划是一个复杂的组合优化问题。与经典的TSP问题不同,变电站巡检线路中各坐标之间并不具备完全的连通性,传统的优化方法难以解决此类问题。为此,文中提出一种改进遗传算法用于巡检路径规划,采用拓扑图对机器人工作环境进行建模,然后采用特殊的交叉算子、自适应变异算子和淘汰算子,对每一代被淘汰的个体进行逆转变异并将产生的新个体重新加入种群,随迭代次数调整变异概率,从而对连续的规划空间直接进行寻优。仿真结果表明,该算法在巡检机器人路径规划中与模拟退火算法、传统遗传算法和基于个体相似度改进的自适应遗传算法(ISAGA)相比,得到的路径平均长度分别缩短了4.9%、8.3%和3.1%,并且具有更好的收敛性和稳定性,在实际的巡检任务中能够起到更好的效果。     

基于粒子群优化的加权伏罗诺伊图变电站规划

针对变电站规划问题,提出一种基于粒子群优化的加权伏罗诺伊图(weighted Voronoi diagram,WVD)变电站规划方法,在变电站数量和容量组合确定的情况下,对变电站的位置和供电范围进行优化。根据变电站及负荷分布的特点,给出全新的权重计算方法,其权重可自适应调整,从而形成基于加权伏罗诺伊图的变电站规划方法。该方法在保证算法收敛的同时,使变电站的位置及供电范围更合理。利用粒子群优化算法的全局搜索特点,实现了基于粒子群优化的加权伏罗诺伊图(particle swarm optimization-weighted voronoi diagram,PSO-WVD)变电站选址及供电范围规划。算例结果表明所提方法无论在变电站站址的确定方面,还是在变电站供电范围的划分方面都比单一方法可靠、合理。     

计及分布式电源的乡村地区变电站动态升压规划

针对当前低密度负荷地区分布式电源(DG)渗透率不断提高、规划期内变电站电压等级过渡缺乏技术支撑的问题,提出了一种乡村地区有源配电网变电站升压改造规划模型.首先,针对35 kV变电站提前退役升压等情况,提出了35 kV变电站在原有站址升压改造或者在新址新建等场景的全寿命周期成本折算等年值的度量方法.其次,以规划期整体全寿...