隶属函数与欧氏距离相结合的配电网优化重构EI北大核心CSCD

基于模糊数学隶属函数和空间欧氏距离,提出一种配电网多目标优化重构方法。从降低网络有功功率损耗和提高系统静态电压稳定性2个角度,建立配电网多目标优化重构模型,得到可同时降低网络有功损耗、提高线路功率传输裕度、减少节点电压偏移的重构方案。采用隶属函数将不同属性、不同量纲的多个目标转换为单目标满意度,再与欧氏距离相结合确定整体模糊满足度,将复杂多目标优化问题简化为单目标问题,避免了传统多目标问题权重选择的不准确性。采用改进开关状态更新、自适应惯性权重的二进制粒子群算法,综合分析满足约束条件、目标函数达到综合最优的重构结果。通过IEEE 33节点系统仿真,结果表明该方法的可行性和有效性。     

隶属函数与欧氏距离相结合的配电网优化重构

基于模糊数学隶属函数和空间欧氏距离,提出一种配电网多目标优化重构方法。从降低网络有功功率损耗和提高系统静态电压稳定性2个角度,建立配电网多目标优化重构模型,得到可同时降低网络有功损耗、提高线路功率传输裕度、减少节点电压偏移的重构方案。采用隶属函数将不同属性、不同量纲的多个目标转换为单目标满意度,再与欧氏距离相结合确定整体模糊满足度,将复杂多目标优化问题简化为单目标问题,避免了传统多目标问题权重选择的不准确性。采用改进开关状态更新、自适应惯性权重的二进制粒子群算法,综合分析满足约束条件、目标函数达到综合最优的重构结果。通过IEEE 33节点系统仿真,结果表明该方法的可行性和有效性。     

计及风电不确定性的混合储能系统优化配置研究

为减小风电并网产生的不利影响,提高风电消纳空间,在含风电出力的主动配电网中增设混合储能系统,并对其进行优化配置.考虑风电随机出力对潮流的影响,建立风电、储能系统接入配电网后的数学模型.以有功网损、电压偏差以及总投资费用最小为目标,引入机会约束建立储能系统优化配置模型.在此基础上,以IEEE 33节点配电网络为算例,通过改进灰狼算法对模型进行求解,得到储能系统的最优配置方案.仿真结果表明,所提模型和算法能有效地对储能系统进行配置,提高整体经济性和安全性,同时提高系统的风电消纳能力.     

基于AGSO-BAS融合算法的含风电配电网无功优化

为提高含风电配电网运行的经济性和稳定性,以配电网网络损耗和系统节点电压偏差为综合优化目标,综合考虑各类约束,建立了含风电配电网无功优化模型。针对AGSO算法全局搜索性能好和BAS算法对初值敏感的特点,提出了AGSO-BAS混合算法,以提高算法的优化性能。利用AGSO-BAS混合算法对模型进行求解,并采用工程实例进行仿真分析,结果表明,AGSO-BAS混合算法优化后配电网网损和电压偏差分别降低了110.84 kW和0.411 p.u.,各节点电压均在规定范围内,优化效果好于其他方法,验证了该模型和求解方法的正确性。     

量子粒子群算法在配电网重构中的改进和应用

针对传统算法容易早熟收敛、计算效率低下等缺点,文章提出一种改进量子粒子群算法,并将其应用于含分布式电源的配电网重构问题.文章综合考虑配电网的经济性和可靠性,以有功网损和电压稳定性指标作为目标函数建立配电网重构模型,并对传统算法在全局收敛性、收敛速度和编码策略等方面进行了改进.引入遗传算法中的锦标赛选择策略,扩大种群多样...     

考虑柔性可控资源的主动配电网动态无功优化方法研究

大规模分布式电源和储能等柔性资源的接入给配电网无功电压控制带来了新的挑战。提出了一种考虑柔性可控资源的主动配电网动态无功优化控制方法，以分时电价为基础，通过协调分布式新能源、储能系统以及无功补偿设备的综合出力，构建考虑柔性可控资源的无功优化模型。以系统有功功率损耗和系统电压偏差最小为目标函数，并通过改进粒子群算法进行模型的优化求解。最后，通过仿真算例验证了所提方法的合理性和有效性。所提方法能够在保证系统安全稳定运行的前提下充分挖掘柔性可控资源的潜力，提高系统运行的经济性。     

基于改进蚁群算法的配电网电容器优化配置研究

提出一种改进蚁群算法求解辐射状配电网电容器优化配置问题,以系统的有功功率损耗费用和电容器的购买、安装和维护费用之和最小为目标函数,建立优化模型。以IEEE33节点系统为算例进行仿真分析,验证了算法的可行性和有效性。     

基于门当户对遗传算法的配电网多目标主动重构研究

基于主动配电网的发展潮流,提出了一种基于改进遗传算法的主动配电网多目标重构模型。首先,将功率损耗、电压偏移和系统稳定裕度等指标融合到目标函数中,并引入判断矩阵法和线性加权法确定各个指标的权重和实现多目标函数的转化。其次,针对传统遗传算法的弊端,提出了基于"门当户对"原则的多种染色体交叉策略,丰富了种群进化方式的多样性,算法计算效率和寻优能力得到大大加强。最后通过设定临界值,实现主动配电网的自我感知和主动重构,提高配电网安全性和稳定性。仿真算例表明,所提出的模型和算法以及主动重构的理念符合当前主动配电网主动运行和主动控制的思路,具有较为广泛的应用前景。     

考虑DG及负荷时序性的多目标配电网重构与DG调控综合优化规划

为解决分布式电源（distributed generation,DG）出力及负荷的时变性给实际配电网调度所造成的不利影响,使配电网的优化规划方案更加切实可行,提出了一种基于配电网重构和DG选址定容结合的多目标粒子群动态优化模型,该模型以配电网有功损耗、电压偏差及经济成本为优化目标,考虑负荷及DG出力的时变性,对配电网络重构和DG调度进行综合优化求解。通过基于随机森林模型（random forest,RF）及长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型的混合预测模型对配电网负荷及DG出力进行预测。采用经帕累托最优理论改进的粒子群算法得到配电网重构及DG调控的帕累托最优解集并利用模糊隶属度函数法来确定帕累托最优解集中的最佳配电网调度方案。基于IEEE 33标准测试系统设计多个算例进行仿真分析,结果表明,所提考虑负荷及DG出力时序性的配电网重构和DG调度联合优化模型可显著改善配电网络运行的经济性和稳定性。     

考虑风力发电随机性的配电网重构

针对含风力发电的配电网系统建立风力发电机和负荷随机模型.采用提出的粒子群引导的最小生成树算法对配电网进行重构,引入随机潮流分析风力发电机随机出力对配电网的影响,并以有功损耗期望值和静态不安全概率评价重构方案的优劣,获得合理的重构方案.该重构算法综合了粒子群优化算法和最小生成树算法的优点,避开了粒子群优化算法在优化过程中产生的大量无效解,引导生成树向目标函数最优方向发展.算例仿真结果表明,文中采用的方法不仅可以降低系统有功损耗,而且有效地解决了风力发电随机性对系统稳定性的影响.     

基于博弈论的多目标配电网重构

提出了一种基于博弈论的多目标配电网重构模型,该模型充分考虑了风电和光伏发电的出力不确定性,以降低配电网有功损耗、均衡负荷过载和减少开关操作次数为综合优化目标。将3个目标函数视为不同的博弈者,并考虑各目标之间存在的相互制约关系,加入"后评价"选择机制,构建了合作博弈联盟模型探讨目标间可能存在的联系,并采用改进萤火虫算法对模型进行求解,利用适应度值的大小确定最终重构方案。IEEE 33节点配电网的测试结果表明,所用算法能够快速找到多目标重构博弈模型的均衡解,验证了在加入分布式电源的情况下,网络重构能明显改善配电网的各项指标。     

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。     

考虑源荷侧随机性的分布式电源优化配置

考虑源荷侧不确定因素,建立计及投资收益、网络损耗和电压偏差的多目标配置模型,应用半不变量法和Gram-Charlier级数计算系统概率潮流.对灰狼优化算法进行改进,将多目标搜索机制和概率潮流融入算法寻优过程中,提出一种内嵌概率潮流的多目标灰狼优化算法对模型求解.PG&E-69节点系统仿真结果表明,多目标求解算法可以为决...     

基于BPSO和育种算法的配电网重构

分析了配电网络运行时的特点,在满足运行和安全约束的前提下,将目标函数设定为以系统有功功率损耗最少,并针对二进制粒子群算法的缺点,加入了育种算法,采用育种算法和BPSO算法相结合的混合算法对配电网进行了重构.对IEEE33节点系统进行配电网重构求解的算例表明,提出的混合算法在降低迭代次数地同时,提高了计算效率和速度,对配电网重构是有效的.     

配电网分布式电源双层优化配置与运行

基于分解协调原理建立配电网分布式电源双层规划模型,上层选址模型模型应用系统各节点有功网损灵敏度指标确定分布式电源安装位置,下层配置模型以分布式电源投资收益、有功网损和电压指标为目标函数,采用多目标灰狼优化算法对下层模型进行求解得到最佳配置容量,以PG&E-69节点配电系统为仿真算例。仿真结果表明双层模型得到的规划结果均衡了投资收益与系统运行经济性和安全性,且从不同负荷水平分析规划结果符合负荷需求发展趋势。     

基于改进灰狼优化算法的配电网动态重构

为了更好地解决含分布式电源(DistributedGeneration, DG)的配电网重构问题,建立了考虑负荷需求与DG出力时变特性的配电网动态重构模型。首先采用K-means++聚类算法对日负荷进行时段划分。然后以系统损耗、电压偏离量为目标函数,并利用改进灰狼优化算法进行寻优计算。针对传统灰狼优化算法中存在的初始种群分布不均、缺少全局交流、容易陷入局部最优等问题,在生成初始种群时引入tent映射,增强初始种群的均匀性。引入合作竞争机制,提高个体间有效信息的利用率。在灰狼种群位置更新时引入自适应惯性权值,以满足不同时期的寻优要求。最后通过算例分析,验证了该算法的可行性与优越性。     

采用改进细菌觅食算法的含分布式电源配电网动态重构

为了提升配电网运行的经济性与分布式电源的利用率,提出了一种兼顾经济性与电能质量的含分布式电源的配电网动态重构方法。本文建立以网络损耗最小、开关操作次数最少为优化目标的运行费用模型,并对网络损耗和电压偏差两个系统运行性能指标进行归一化处理,形成配电网运行综合性指标。通过设定该指标的最大标准差,进而确定重构时段。最后采用改进细菌觅食算法求解该模型。通过以IEEE33节点系统为例进行仿真计算,仿真结果表明了本文所提方法的可行性和有效性。     

计及三相不平衡的有源配电网重构

针对单相光伏的大量接入引起配电网运行的三相不平衡、线路有功损耗增大问题，提出以有功损耗和三相不平衡度为目标函数，构建基于三相电流注入法的配电网动态重构模型，采用大M法对节点电压方程进行松弛，避免断开线路的约束条件对模型的影响，并采用多边形内近似法将非线性约束线性化。通过修改的IEEE 33节点配电系统的分析计算，验证了算法的有效性，提高了算法的求解效率和求解精度。     

考虑动态重构的主动配电网多目标双层优化调度方法

提出一种考虑网架动态重构的主动配电网双层优化调度模型。模型上下层的优化目标均为运行费用最小和系统快速电压稳定性最优,下层优化目标是上层优化目标的组成部分,通过定义相同目标函数实现上下层决策变量的协同优化。模型上层决策变量是各个重构时段内的网架结构,采用基于基本环路的网架十进制编码方式,提高网络重构的求解效率。模型下层的决策变量是各主动管理时段内分布式电源出力、补偿电容器、静态无功补偿器的投切、OLTC动作情况,实现主动配电网的最优调度。采用IEEE 33节点配电系统验证所提方法的有效性。仿真结果表明,所提动态重构方法能大大提升网络重构的求解效率,所提双层优化模型能有效降低配电网运行费用,同时提升系统电压稳定性。     

基于多目标粒子群算法的高维多目标无功优化

提出一种高维多目标电力系统无功优化模型。相比于传统的电力系统无功优化模型,该模型能够在无功优化中同时兼顾系统的有功损耗、电压水平、静态电压稳定性以及供电能力。针对已有的求解多目标无功优化模型的算法应用于求解所提模型时存在的局限性,进一步引入一种基于帕雷托熵的高维多目标粒子群优化算法并加以改进,使得该算法能够有效求解高维多目标优化问题。最后,利用IEEE-39节点系统验证了所提模型和求解算法的正确性和有效性。仿真结果表明,在传统的多目标无功优化模型中引入系统供电能力,能够在不恶化其他目标函数优化效果的情况下,使系统的供电能力得到提高。