考虑分布式电源出力随机性的配电网无功优化策略

随着大量出力随机波动型的分布式电源并入配电网中,使得基于并联电容器等静态无功补偿装置的无功调节方式不能满足新的配电网络结构下的无功优化要求。提出了一种利用SVG动态无功补偿以稳定其并网点电压的无功控制策略,并详细分析了SVG容量的选取方法。在此基础上,提出了一种含有出力随机型及其他不同类型分布式电源的配电网无功优化策略,并利用改进的粒子群算法,充分验证了所提出方法的可行性及改进粒子群算法的快速有效性。     

计及分布式电源的配电网无功优化

在配电网中完成对分布式电源优化配置后,某些节点电压依然不够理想,故对含DG的配电网进行无功优化是必要的。针对标准粒子群优化算法的不足,提出一种新的方法。首先采用网损灵敏度分析法确定补偿节点,然后结合二次电流矩和序优化理论对该算法的初始粒子进行改进,最后将收缩因子和模拟退火操作引入到粒子速度更新中以增强种群的多样性。通过该混合算法对含有DG的IEEE33节点配电系统进行仿真分析,其结果表明该混合算法具有更好的收敛性和更强的全局寻优能力。     

包含分布式电源的配电网无功优化

将能够提供无功功率的分布式电源与传统的电压调节手段相结合,研究了包含分布式电源的配电网无功优化问题.利用基于聚类和竞争克隆机制的多智能体免疫算法实现无功优化,建立了无功优化问题的多智能体免疫模型.利用多智能体系统实现在寻优过程中动态改变抗原,在亲和度成熟过程中引入聚类竞争克隆机制和混合变异算子,以保存种群的多样性,同时...     

含分布式电源的配电网无功优化

为提高系统电压稳定性,在传统无功优化目标函数模型的基础上引入电压稳定L指标,将电压稳定L指标与最优潮流结合,建立了考虑网络损耗和系统电压稳定的配电网无功优化模型.在小生境遗传算法的基础上,对遗传算法小生境进行单纯形搜索,消除算法中存在的早熟收敛和开采能力不足的缺点,增强了算法的寻优能力.采用IEEE33节点算例分析表明,该算法优化效果良好,能有效降低有功网损,提高系统电压稳定性。     

考虑分布式电源的配电网优化规划

分布式电源（DG）的发展给配电网络规划带来了新的挑战。考虑负荷增长,从供电公司的角度,以DG接入投资、线路投资以及电网有功损耗最小为目标函数,建立了配电网节能减损的规划模型,充分利用配电网正常运行呈辐射状网络的特点,采用启发式方法对含DG的配电网进行规划,通过模糊评估算法分析了DG接入对配电网运行带来的影响,进而引入协调系数,对目标函数进行优化。算例计算结果验证了所提出的模型和算法的有效性。     

考虑电压稳定性的含分布式电源配电网多目标无功优化

建立考虑电压稳定性的含分布式电源配电网多目标无功优化模型,该模型兼顾有功网损、电压偏移指标和电压稳定指标3个目标函数。提出一种自适应多目标差分进化算法获取模型的Pareto最优解集,并采用灰色关联决策法提取出最优折中无功优化方案。以IEEE 33节点和IEEE69节点配电系统为算例进行仿真分析,结果验证了所提无功优化方法的有效性。     

考虑储能和无功补偿的主动配电网分布式电源规划

主动配电网(active distribution network,ADN)采用主动控制和管理措施,能够有效解决高渗透率分布式能源并网的技术难题。针对多类型分布式电源(distributed generation,DG)、储能和补偿电容接入ADN的综合最优配置问题,建立了考虑综合成本,平均供电可靠性和温室气体排放量的多目标模型,并采用一种改进的多目标粒子群算法进行优化求解。该算法通过引入遗传算子提高算法的全局寻优能力,避免算法进入早熟;在处理DG、储能和补偿电容定容问题时,通过外部档案更新和种群全局最优解的选取,提高多目标粒子群算法优化容量分配的能力。针对获得的非劣解集,采用基于信息熵的模糊决策技术得到不受决策者偏好影响的最终方案。算例选取IEEE-33节点配电系统作为仿真对象,证明了该算法具有良好的收敛特性和全局搜索能力。     

考虑分布式电源的配电网络重构

随着分布式电源在电力系统的广泛应用,考虑分布式电源的配电网络重构具有更实际的研究意义。提出基于Metropolis准则的群搜索优化算法,并对接入分布式电源的配电网络进行重构。Metropolis准则能够辨别局部寻优时产生的错误搜索方向,更换方向后重新搜索,从而避免了在局部最优点附近进行的搜索。算例结果表明分布式电源的接入提高了电能质量和系统运行的经济性,并验证了算法的可行性。     

含分布式电源的配电网综合优化重构

分布式电源(DG)的接入对配电网重构带来诸多影响,使含DG的配电网重构难以用传统模型来描述。为了充分发挥DG对配电网的有利作用,将DG视为可调度设备,建立了以网络开关组合、DG注入功率、DG位置为控制变量的配电网综合优化重构模型,采用量子进化算法(QEA),以网损最小为目标函数,对模型进行求解,降低了配电网的有功损耗。采用IEEE33节点测试系统进行仿真计算,结果表明了该方法是正确、有效的。     

考虑多个分布式电源接入配电网的多目标无功优化调度

坚强智能电网的建设促进了分布式电源(Distributed Generation,DG)并网技术的发展,DG并网对配网进行无功优化不仅能够提高电压质量、降低有功网损,还增加了配网运行的灵活性、经济性与安全性。以系统有功功率损耗最低与电压偏压量最小为双目标函数,建立无功优化模型。针对目前无功优化问题尚缺乏一种能兼顾求解的高效性与全局搜索最优性的方法,文中将一种新的启发式算法-鲸鱼优化算法(WOA)运用到电网无功优化调度中,对多个DG接入的IEEE 33节点系统进行无功优化仿真分析。研究表明DG并网增加了配网的稳定性,并且证明了WOA算法在解决此问题上的鲁棒性和有效性。     

考虑风光无功调节的配电网分布式电源双层规划

分布式电源(distributed generation, DG)作为配电网运行优化中关键一环,其合理的调控策略可以有效提高新能源渗透,减少电压波动,并降低网络损耗,因此在规划阶段,应充分考虑DG无功出力,最大限度发挥DG互补能力。本文建立了以经济性和稳定性为目标的含DG控制模型的双层配电网规划模型,在上层中以最小年综合费用为目标对DG位置容量进行决策,下层计算电压偏差最小化时的DG控制策略,使用粒子群算法对该模型进行分层求解,求得年费用和电压波动最优的DG安装位置和容量,并在IEEE 33节点算例中验证了该模型能够有效提高源网协同控制能力,发挥DG调节作用。     

分布式电源的配电网重构和电容器优化投切

综合考虑最优潮流、配电网重构和电容器优化投切,建立了计及分布式电源的配电网经济运行模型。鉴于模型的复杂性,采用结合最优潮流和改进蚁群算法的混合优化方法进行求解。该方法将最优潮流嵌入改进蚁群算法中,利用最优潮流求解考虑网络安全约束的分布式电源优化调度问题,利用改进蚁群算法优化配电网结构和电容器档位。为了提高蚁群算法的优化效率,建立含有局部搜索蚂蚁的混合蚁群,平衡蚁群算法的全局和局部搜索能力。通过对16节点和33节点的测试系统仿真,表明提出的模型和算法正确有效。     

计及分布式电源无功出力的ISFLA算法配电网无功优化

针对含分布式电源的配电网无功优化的特点,将分布式电源的无功调节能力和传统无功调压手段相结合,研究了考虑分布式电源无功调节能力的配电网无功优化模型和算法。针对分布式电源出力的随机性,采用场景概率的决策方法计算分布式电源的出力情况和对应无功功率极限,以网损最小和节点电压越限惩罚作为目标函数。提出了基于免疫蛙跳算法(ISFLA)的无功优化算法,该算法通过在混合蛙跳算法(SFLA)的算法框架中引入克隆选择算法(CSA),在蛙群混合后选择较优解进行克隆、变异和选择,克服了SFLA局部搜索能力弱的特点。利用改进IEEE33节点系统作为算例仿真分析,结果验证了模型及算法的有效性。     

计及分布式电源出力特性的配电网无功优化

随着分布式电源在配电网中渗透率的逐渐增加,其出力特性对配电网运行的影响也在逐渐加大。针对含分布式电源的配电网在优化时将分布式电源等效为恒功率模型,没有考虑其输出随节点电压和注入电流变化而变化的特性导致的难以得到实际运行中最优解的问题,提出了计及分布式电源输出特性的配电网无功优化方法。对于遗传算法在求解时易陷入局部最优解的问题,采用了多种群遗传算法进行优化求解,并在IEEE 33节点配电系统上进行验证,结果证明了所提方法的有效性。     

计及分布式电源的配电网无功潮流优化研究

随着分布式电源大力发展,为提高电压质量和减小系统网损,对含分布式电源的配电网无功潮流优化意义重大.本文介绍了各种分布式电源在配网中的相关模型,对含DG(distributed generation)的配电网模型进行适当的分析,提出含DG的配网无功补偿方式,并给出了分布式电源并网后配电网无功潮流计算方法,最后应用标准的I...     

含分布式电源的配电网无功优化研究综述

大量的分布式电源(distributed generation,DG)接入电网,改变了配电网的潮流分布,对系统网络损耗、可靠性等产生了巨大影响,研究含DG的配电网无功优化对于提高电网安全稳定与经济性能具有重要意义。因此对该课题近年所取得的研究成果进行综述,介绍了无功优化的意义和含DG的配电网多目标无功优化模型的建立,指出了含DG的配电网无功优化问题的主要难点,同时介绍了对DG出力不确定性的处理方法和多目标函数的求解方法,最后概括了现代智能优化算法在含DG的配电网无功优化中的应用,并对无功优化研究前景做了展望。     

计及分布式电源的配电网无功组合优化方法

无功优化是配电网运行中的重要内容,有效的无功优化方法对配电网的高效运行意义重大。提出了利用DG以及电容器组的配合实现配电网无功优化的两阶段方法,在第一阶段配置电容器组,在第二阶段配置DG。提出了配置DG以及电容器组的数学模型,分析了含有电容器组和DG配电网有功损耗的计算方法,并且详细地给出了求解过程。并结合实际配电网给出了无功优化的组合优化方案。在最大、最小负荷情况下,利用所提出的方法,对配电网进行了无功优化。通过实际电网计算结果的分析和比较表明,配电网的有功损耗明显下降,电压水平明显改善,所提出的DG和电容器组的组合优化方法,可以适应配电网无功优化的需要。     

含分布式电源的DEIWO算法配电网无功优化

针对含分布式电源的配电网无功优化的特点,提出一种将入侵杂草算法与差分进化算法相结合的混合求解算法。该算法将一组初始可行解进行繁殖、空间扩散,当达到环境允许的最大值时,通过引入竞争机制,选取适应度较高的部分个体,再通过变异、交叉、选择,最终保留最佳个体。该算法既利用了入侵杂草算法结构简单、参数少和鲁棒性强的优点,又通过结合差分进化算法,克服其易陷入局部最优,精度不高的缺陷。以IEEE33节点系统进行仿真分析,并与传统的入侵杂草优化算法进行比较,结果表明该算法具有较强的全局搜索能力以及较高的收敛精度,能够有效地减少功率损耗。     

考虑网络动态重构的分布式电源选址定容优化方法

以投资周期经济收益最高为目标,基于二阶锥规划提出了一种考虑网络动态重构的分布式电源选址定容优化方法。首先,针对闭环设计的配电网结构,提出计及联络线和分段开关状态的拓展DistFlow潮流模型,并基于此建立了考虑网络动态重构的分布式电源配置优化模型。引入"虚拟支路电压"的概念对模型进行线性化处理,提出了基于"有功流"的辐射形拓扑线性约束方法,同时配合电流、电压变量替换和二阶锥松弛,建立了统一优化模型的二阶锥形式。采用添加辅助电压约束的方法,解决了对含电压上限约束时二阶锥模型松弛不紧致的问题。在IEEE标准算例中测试了算法的有效性,结果表明,考虑网络动态重构可以提高电网对分布式电源的消纳能力,同时提升分布式电源投资周期内的总体经济效益。