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.     

基于改进粒子群算法的变电站两阶段优化选址

提出了一种基于带极值扰动改进粒子群优化算法的变电站选址两阶段优化规划方法。首先利用改进粒子群优化算法在规划区域大范围搜索寻优,获得一次候选站址;其次考虑地理因素,避开地理不可行区域,在需调整站址周边选取二次候选站址,利用模糊层次分析法量化评估地理要素对目标函数的影响。本方法改进了目标函数,综合考虑了变电站进线和出线的投资运行费用,使规划结果更客观合理。算例分析表明所提出的方法能很好地满足规划要求。     

基于改进粒子群算法的变电站两阶段优化选址

提出了一种基于带极值扰动改进粒子群优化算法的变电站选址两阶段优化规划方法.首先利用改进粒子群优化算法在规划区域大范围搜索寻优,获得一次候选站址;其次考虑地理因素,避开地理不可行区域,在需调整站址周边选取二次候选站址,利用模糊层次分析法量化评估地理要素对目标函数的影响.本方法改进了目标函数,综合考虑了变电站进线和出线的投资运行费用,使规划结果更客观合理.算例分析表明所提出的方法能很好地满足规划要求.     

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Voronoi图和改进差分进化算法的变电站规划优化

针对电网中的变电站选址定容规划问题,提出了一种基于Voronoi图和改进差分进化算法的变电站规划优化方法。首先构建了变电站年费用最小的规划模型,然后针对模型求解,通过Voronoi图划分变电站的供电范围,并对差分进化算法中的变异算子和交叉算子的动态调整方式进行优化以提高其寻优性能,采用改进后的差分进化算法进行站址寻优。最后通过具体算例验证了所提规划方法的有效性和优越性。     

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。     

大规模变电站多阶段规划优化实用方法

研究了针对大规模系统的变电站准动态规划优化方法。通过选取远景年、中间年或近期末年作为目标年,并以目标年变电站站址、站容作为规划期各阶段变电站待选站址、站容,对规划期逐年进行规划。采用基于变电站负载和出线数的启发式计算方法,合理计算各阶段中压线路运行费用和新增线路投资费用;研究并阐述了一种基于变电站及其供区单位负荷成本的多路径前推准动态规划法,确定了规划期逐年方案。为兼顾算法的寻优速度和搜索精度,可依据电网规模灵活设置各阶段保留的最优路径数,适合于大规模系统变电站动态规划。算例表明了方法的实用和有效。     

变电站站址两阶段优化规划的实用改进方法

针对变电站站址寻优这一专门问题，提出了变电站站址两阶段优化规划的改进方法，不仅实用而且求解算法简单。改进后的方法对新建变电站的上下级电网进行了整体优化，在发挥计算机功能的同时，还充分考虑了电力规划专家的经验和判断能力。实际应用表明，利用该改进方法求解出的变电站站址优化方案现实可行，可实现在现有电网基础上新建变电站后整体电网的经济属性和地理属性指标达到综合最优。     

基于改进定位策略的顶点加权Voronoi图高压变电站规划

针对大电网高压变电站规划的特点,提出一种改进定位策略的顶点加权Voronoi图高压变电站优化规划方法。有效考虑到采用最大空心圆定位策略时空心圆内负荷分布不均匀的情况,提出最大凸多边形负荷定位策略,使高压变电站在合理分布、电网构架趋于合理的同时,更能提高变电站的有效利用率。在考虑地理信息条件等因素对变电站合理选址的基础上,提出基于变电站容量的顶点加权Voronoi图,对高压变电站定容及供电范围进行优化规划,使高压变电站供电区域更加合理。通过某市部分区域的饱和负荷阶段220 kV变电站的优化规划结果表明本文方法对大区域大电网高压变电站规划具有特殊的优势,是对高压变电站优化规划的一种尝试。     

油田配网临时变电站规划的研究

以负荷分散、供电半径大的油田配电网为研究对象,提出一种平面中位法和模拟退火算法相结合的变电站规划方法。分析规划区域的负荷分布,通过直观法近似地给定变电站的初始位置和变电站供电范围的初始值,应用模拟退火算法能跳出局部最优解的特点,对给定变电站位置的供电范围进行全局寻优;最后应用平面单中位方法确定对应其最优供电范围的变电站位置。将供电范围寻优和变电站位置的确定交替进行,直到变电所位置变化很小,收敛得到最优变电站规划方案。算例分析表明,该算法进行配网变电站规划,能快速度得到有实用价值的近似最优规划方案。     

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。     

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。     

改进仿电磁学算法在多目标电网规划中的应用

提出基于仿电磁学(electromagnetism-like mechanism,ELM)算法的高容错性多目标电网规划方法。为提升算法的性能,引入被动聚集思想对基本模型的全局寻优能力进行了改善。采用自适应权重、自适应变异和精英策略等措施来改善仿电磁学算法的收敛性。针对电源规划、变电站布点和负荷需求均已知的电网规划,将反映电网经济性和可靠性指标的多目标函数转化为求电网规划最小耗费的单目标模型。对一个18节点系统进行了十进制编码,计算结果证明了该算法能有效地解决电网规划这类含离散变量的大规模组合优化问题和提高规划方案的综合满意度。通过与遗传算法、基本ELM的仿真对比,改进的ELM模型在寻优效率和容错性方面具有明显优势。     

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。     

基于差分粒子群算法的变电站选址定容规划

针对标准粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)易陷入局部最优,差分进化算法(differential evolution,DE)后期收敛速度慢的缺点,提出差分粒子群算法(differential particle swarm optimization,DEPSO)将二者进行混合优化,提高群体的收敛速度和全局寻优能力,并应用于配电网变电站规划。在变电站选址数学模型中结合Voronoi图来确定变电站供电范围和规划容量,继而校验变电站实际负载率,简化计算过程,提高搜索效率。通过某市城区远期规划实例验证得知该算法正确有效,可以满足城区配电网的规划要求。     

考虑负荷特性互补的综合能源系统站网协同规划

针对现有综合能源系统规划研究中缺乏科学有效的站址优化方法,且在能源站供能范围划分过程中未能考虑负荷特性的问题,提出一种考虑负荷特性互补的能源站网协同规划方法。首先,基于综合能源系统站网规划间的相互作用分析,提出能源站布点、供能范围划分及管网布局交替优化思路;其次,基于能源站供能半径范围,提出新建能源站数量确定方法,并结合蜂窝网络拓扑特征,提出初始站址确定方法;进而,考虑负荷特性互补,提出了综合能源站供能范围划分评价指标及划分方法;再次,针对道路上的管网布局问题,提出基于Kruskal算法的管网优化方法,结合线性优化模型实现负荷与道路管网接入方向的优化;继而,提出了负荷等效能矩计算方法及基于等效能矩的站址优化方法;最后,通过算例验证所提方法的合理性和有效性。     

A new algorithm for power distribution system planning

In this paper, an attempt has been made to develop a new algorithm for distribution system planning. The proposed algorithm does not require prior knowledge of candidate substation location and can automatically select location of a substation, the optimal feeder configuration and the optimal sizes of branch conductors while satisfying constraints such as current capacity, voltage drop and heuristic rules. Several algorithms are proposed for distribution systems planning. A generalized algorithm is developed for obtaining the optimal feeder path and the optimal location of substation on minimum loss criterion. Heuristic rules are incorporated in the above algorithm. Another algorithm is for branch conductor optimizations. Modified load flow method is also presented in the paper, which can handle composite load models. The load flow algorithm is used for solving radial distribution networks (RDN) and branch conductor optimization algorithm. The load flow algorithm and branch conductor optimization techniques are used as subroutine in the generalized distribution systems planning algorithm. Through numerical example the validity of proposed method is verified.