电力系统配网有功无功协调自动优化系统设计

为解决电力系统配网发电调度不合理与运行安全问题,为此提出电力系统配网有功无功协调自动优化系统.构建优化数学模型及其约束条件.实验结果表明,该系统协调了优化方向上的成本与网损矛盾,实现综合效益最大化,根据充放电功率与电荷状态、有载调压变压器与补偿电容器组的档位自动调整情况,说明该系统具有安全稳定的运行性能.     

配网结构优化及配网自动化探讨

随着时代发展,人们对电力要求越来越高,加强配网线路的改造施工管理,对于配电网线路的安全运行具有十分重要的意义。本文对配网结构优化以及自动化策略进行分析和探讨,旨在促进电网运营水平不断提升。     

低压配网中TSC型动态无功补偿装置的设计与应用

文章根据广东省肇庆市端州区配网的实际情况，对现有配网无功补偿装置的特点进行了分析，重点阐述了TSC型动态无功补偿的原理和系统设计，并对该装置的投切方式和保护进行了介绍。最后总结了TSC型动态无功补偿装置在肇庆市的应用。     

高速公路电动汽车充换电站的建设实践

电动汽车充换电站是发展电动汽车所必须的重要配套基础设施之一。探讨高速公路电动汽车充换电站的充电模式和建设规模,实践出一套在高速公路建设电动汽车充换电站的典型技术方案。详细介绍高速公路充换电站的充换电系统、配电系统、监控系统和配套设施等组成部分。探索高速公路电动汽车充换电站的运营模式,使充换电站得以顺利运营。     

配网变压器二次侧继电保护优化方案

随着社会经济的持续发展,对配网供电稳定性和安全性要求也在持续提升。在此背景下,一方面,推动自动化系统渠道传统变压器二次侧继电保护已成为必然趋势;另一方面,智能电网的建设与发展也促使配网运行更加智能化。基于此,本文分析说明配网变压器二次侧继电保护的作用,并结合当前配网变压器二次侧继电保护缺陷,合理提出继电保护改进优化方案。另外,基于配电变压器差动保护原理及二次侧接线要求,从数字化控制、数字化运行以及数字化保障3个角度介绍智能电网背景下配电变压器二次侧数字化继电保护。     

配网自动化建设对供电可靠性影响

社会的快速发展和经济的迅速增长,在给人们带来便利生活的同时,也使人们对生活质量的要求越来越高。电能是人们日常生活所离不开的能源,对供电是否可靠这一问题也成为了人们关注的话题。在此种形势下,电能的配网自动化技术需要不断进行改进,使人们对供电可靠性达到满意程度。本文从配网自动化基本含义,结合国内外的配网自动化建设现状,针对配网自动化建设过程中存在的问题,提出了相关解决对策。     

计及风力发电的配电网动态无功优化研究

风力发电的随机性增加了配电网无功优化的困难程度,在对风力发电随机特征进行分析的基础上,以配电网总有功损耗最小为目标,建立了计及风力发电影响的配电网动态无功优化数学模型,并将改进后的退火蚁群算法应用于该优化模型的求解。建立IEEE33节点配电网系统仿真计算实例,通过与其它优化模型及方法的对比分析验证了本动态优化模型及蚁群求解方法的有效性和优越性。本研究成果可为风力发电在配电网的接入及其无功优化提供有效的技术指导和参考。     

改进粒子群算法在无功优化中的应用

针对电力系统无功优化的特点,本文提出以有功网损最小为目标函数,以负荷节点电压质量和PV发电机节点无功出力为罚函数．以有功功率和无功功率为约束条件的数学模型,并应用改进的粒子群算法对无功优化问题进行求斛。该算法在权重系数和不活动粒子两方面进行改进,有效地解决了进化过程中陷入局部最优和搜索精度差的缺点。最后,将改进后的粒子群算法应用于IEEE14节电力系统进行无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性。     

配电网无功优化控制研究

设计了无功优化控制系统的软件体系结构，建立了动态无功优化数学模型。提出的高压配电网无功优化控制基于现有地调自动化系统，在母线负荷预测的基础上，利用遗传算法求解整个电网的无功优化问题，得到的优化结果为各个变电站VQC的合理限值。该方法将全局优化与VQC分散控制的优点结合起来，克服了各变电站无功、电压就地最优控制的弊端，节电效益显著。在某地区电网的应用中验证了该系统和方法的有效性，经过优化计算，在满足电压约束和控制设备动作次数限制的条件下，降低了电能损耗，有功损耗比优化前下降约3％。     

基于细菌菌落算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化具有非线性,多控制变量,多约束条件,连续变量和离散变量混杂的特点,针对现有算法或容易陷入局部最优解或收敛速度慢的缺点,提出了一种细菌菌落(bacterial colony optimization,BCO)优化算法,将BCO优化算法首次应用于电力系统无功优化问题。BCO算法将问题的解空间视为细菌培养液,在其中放置单个或少量细菌个体,模拟细菌菌落的生长进化过程,该算法本身具有进化机制,并且提出了一种新的结束准则。BCO算法通过繁殖适应度高的个体,死亡适应度低的个体,可以尽快的获得适应度更优的个体,从而可以避免算法陷入局部最优解,同时也加快了收敛速度。用BCO算法对IEEE14节点标准测试系统进行无功优化计算,实验结果表明,细菌菌落(BCO)优化算法较其他算法具有较强的全局寻优能力,且收敛速度快,鲁棒性好,可以作为求解电力系统无功优化问题的一种新途径。     

农网电压及无功优化控制系统的研究

随着电力调度自动化程度的不断提高,通道可靠性的增强以及变电站设备遥控功能的不断成熟完善,建立基于调度自动化监控与数据采集系统的全局无功电压优化集中控制系统己经成为可能。本文在分析和对比国内外无功优化研究情况的基础上,结合调度自动化系统的发展,开发了“农网电压及无功优化控制系统”,最终达到全网电压无功优化运行控制的目的。     

电力系统无功优化的柯西粒子群算法

针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出了柯西粒子群算法,并首次将其应用于电力系统无功优化问题.柯西粒子群算法是基于柯西分布的期望和方差均不存在的原理,对每一代粒子的全局极值进行柯西变异,以此来增加种群的多样性,扩大全局最优粒子的搜索区域,以尽快获得适应度更优的个体,从而可以避免算法陷入局部最优解,同...     

基于随机自适应粒子群算法的电力系统无功优化

无功优化是保证电力系统安全经济运行的有效手段,是提高电力系统电压质量的重要措施之一。本文首先介绍无功优化的一般数学模型,然后重点分析粒子群优化算法的组成结构与工作原理,进而提出一种改进的粒子群优化算法。该算法采用随机自适应策略,能够对当前所产生的局部最优值进行变异,再重回粒子群算法中搜寻全局最优值,从而可以有效改善传统粒子群算法求解电力系统无功优化问题时存在的收敛精度不高、容易陷入局部最优等不足,一定程度上提高了粒子群算法的寻优能力。最后,通过在IEEE 30节点上进行仿真实验比较,结果表明该算法是可行和有效的,达到了提高供电质量、降低线损的目的。     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用及研究

该文阐述了将遗传算法应用于电力系统无功优化模块中,目的是可以有效地降低电力系统网络有功损耗．提高系统的电压合格率．从而降低电力网络运行费用,提高供电质量。     

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。     

粒子群优化算法精度和收敛性改进及应用

当前电网配电系统动态无功功率优化中,粒子群算法的精度和收敛性较低。提出一种基于粒子和惯性权重优化的改进粒子群算法。此算法首先调节粒子的状态,然后采用S曲线拟合来优化惯性权重在粒子群算法里的搜寻能力。最后,用此最优的学习策略来提高粒子群优化算法的收敛性。通过仿真验证,提出的基于粒子状态和惯性权重优化的粒子群改进算法比传统的粒子群优化算法具备更好的收敛性。此算法在电网配电系统中运行中产生的误差较小。