基于白鲸优化算法的配电网故障恢复方法

提出了一种基于白鲸优化（BWO）算法的配电网故障恢复方法。首先,建立光储、风储系统模型以及负荷模型,以故障后重要负荷损失量最小为目标函数,进行配电网的初步孤岛划分。其次,以网络损耗和开关操作次数加权求和最小为目标,采用BWO算法求解,获取孤岛划分与开关操作配合的故障恢复结果。然后,通过3种场景对比,验证了所提方法能够在不同故障时段获得配电网故障恢复的最优结果。最后,将BWO算法与二进制粒子群优化算法、灰狼优化算法的运行结果进行对比,验证了BWO算法寻优效果更好。     

计及微网对外供电的配电网可靠性评估

研究对象为含微网的配电网,微网由柴油机、光伏发电系统和负荷组成,考虑配电网故障时微网对邻近配电网负荷供电的行为,并分析此行为对配电网可靠性的影响。在传统时序模拟法可靠性评估算法的基础上,建立了负荷和光伏发电系统的时序波动模型、基于下垂特性的柴油机组复功率模型。微网对外供电区域的划分计及了有功无功平衡和系统电压/频率约束。提出了微网支撑率和微网支撑电力期望两个可靠性指标,并对改进的RBTS Bus6配电系统进行了可靠性评估,算例结果验证所提模型和算法的合理性。     

考虑用户负荷类型的含分布式电源的配电网可靠性评估

该文以含分布式电源的配电网可靠性评估为主要内容,首先研究居民、商业、工业的日负荷特性,建立反映用户用电特性的时序负荷模型。根据分布式电源的出力和负荷需求,建立储能协调运行模型。在此基础上,研究分布式电源的接入以及不同分布式电源出力对各类用户负荷可靠性的影响。最后,基于时序蒙特卡洛模拟算法,对IEEE RBTS BUS6-F1馈线改进系统进行可靠性计算。算例结果表明,分布式电源的接入能有效提高配电网可靠性,且分布式电源对于不同的用户负荷可靠性影响不同。     

计及风电波动影响的配电网可靠性评估

风力发电机(Wind Power Generation,WTG)被越来越多的接入到配电网中,这给配电网的可靠性评估带来了一定的影响.为避免牛顿-拉夫逊迭代法计算Weibull分布参数过程中出现的局部缺陷,先通过高斯-赛德尔法修正参数,然后利用蒙特卡洛算法对风力发电的随机风速进行模拟,建立WTG的出力模型.采用以自动隔离装置与手动隔离装置为边界的分块算法对IEEE RTS BUS 6系统的主馈线F4分块,然后对其进行可靠性评估,同时考虑了开关可靠性和风机的穿透率对配电网可靠性的影响,并采用全概率公式对接入风电机组后孤岛内负荷点的可靠性指标进行计算.算例验证了该方法的有效性.     

多源配电网主动孤岛恢复策略与动态组网潮流分析方法

多源配电网主动孤岛运行是极端条件下大范围电网故障时保障关键负荷供电、提升配电系统安全和可靠性的重要措施。为此,根据不同类型分布式电源及重要负荷的分布,以最小路径权值和最大重要负荷恢复量为目标,建立大停电初期的配电网孤岛黑启动方案的最优化模型,以保证关键负荷在尽可能短的时间内恢复。充分发挥BFGS信赖域算法收敛速度快、计算精度高的优点,提出多源配网主动孤岛黑启动组网过程动态潮流分析方法,利用动态潮流的频率与节点电压结果判断黑启动方案的可行性,实现多源配电网黑启动序列的有效性评估及方案优化。以改进的IEEE 33节点配电系统作为仿真算例,结果可以验证所提方法的有效性和创新性。     

考虑可平移负荷和智能软开关的主动配电网故障恢复方法

在配电网发生故障后,主动配电网能够实现用户侧参与功率的实时供需平衡,满足故障后的负荷恢复。用户参与配电网的调度也是提升故障后负荷恢复比例的途径之一,可平移负荷具有较强的可控性,有效提升了主动配电网的灵活性,智能软开关等新兴可控设备的接入,也使负荷的快速供电成为可能。本文建立了考虑可平移负荷和智能软开关的主动配电网故障恢复模型,并考虑了负荷的重要性系数。通过改进的IEEE 33节点算例进行仿真分析,构建单一故障、多点故障、短时故障的场景,验证了本文所提出方法的有效性以及可控装置对故障后负荷恢复量的提升。     

配电网可靠性评估区间算法

提出一种利用区间算法评估复杂配电网可靠性的方法.为使网络简化,根据复杂配电网的特点,运用网络等值的方法通过进行向上等效和向下等效过程得到简单的辐射型网络.该算法对配电系统元件可靠性原始参数进行分析和处理,得到各元件的可靠性原始区间参数,在此基础上求出负荷点及系统的可靠性区间指标及停电经济损失区间值.应用该算法对RBTS-BUS2系统进行可靠性评估,结果表明该算法灵活、高效、有工程实用价值.     

基于CSP的含分布式发电孤岛划分模型及算法

DG的孤岛运行可作为供电恢复过程中提高供电可靠性的一种重要运行方式．在配电网发生故障时,为了及时制定出优化的孤岛划分方案,提出了含DG的孤岛划分模型和算法,以及基于约束满足问题模型,采用回溯算法对该约束满足问题进行求解,最后用算例验证了所提方法的有效性和优越性．     

基于卷积神经网络的含分布式光伏配电网静态等值

为提升含分布式光伏配电网静态等值的运行方式适应性,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的含分布式光伏配电网静态等值方法。考虑源荷不确定性及相关性,基于核密度估计和Copula函数生成光伏、负荷功率场景并计算配网潮流。针对各单一运行方式下的等值问题,构造含分布式光伏配电网的等值模型,采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)辨识变压器和线路参数。为提高模型参数计算效率,提出一种基于CNN的含分布式光伏配电网静态等值参数估计模型。在某省配电网算例下验证了所提方法的有效性。相较于其他方法,基于CNN的静态等值考虑了源荷功率的波动性及相关性,且提高了等值参数辨识效率,能够应用于静态等值参数的在线计算。     

面向有源配电网的DG与网架日前综合调度

为在日前时间尺度上解决有源配电网优化调度问题,实现网架结构与分布式电源(distributed generation,DG)出力的协调调度,采用改进模糊聚类分析对负荷-DG等值负荷曲线进行时段划分,根据DG出力优化值对分段结果进行动态调整;采用机会约束方法处理不可调度DG随机出力问题,采用二层规划模型处理网架结构与DG有功出力协调问题,建立日前协调调度模型.实验结果表明:网络重构与可调度DG的出力调整相互影响.调度DG出力能减少开关动作次数,延长开关设备的寿命;网络重构能增加DG的渗透率,提高能源利用效率,增强配电网消纳DG的能力.所提出的方法能够有效应对负荷变化,在提高配电公司经济效益的基础上,实现配电网资产与DG资源的综合利用.     

配电网可靠性评估区间算法

提出一种利用区间算法评估复杂配电网可靠性的方法．为使网络简化，根据复杂配电网的特点，运用网络等值的方法通过进行向上等效和向下等效过程得到简单的辐射型网络．该算法对配电系统元件可靠性原始参数进行分析和处理，得到各元件的可靠性原始区间参数，在此基础上求出负荷点及系统的可靠性区间指标及停电经济损失区间值．应用该算法对RBTS—BUS2系统进行可靠性评估，结果表明该算法灵活、高效、有工程实用价值，     

配电网可靠性评估贝叶斯网络区间算法

提出一种基于贝叶斯网络的配电网可靠性评估区间算法。为计及元件可靠性参数的不确定性,引入区间数运算法则,基于贝叶斯网络的双向推理模式,计算负荷点和系统的区间可靠性指标并辨识其薄弱环节。通过RBTS母线2等算例系统的可靠性评估和分析,证实算法的正确性和有效性。     

基于图模一体化技术的配电网可靠性评估

数字电网发展对配电网规划提出了更高的要求,一种基于图模一体化技术的配电网可靠性评估方法,可在提高电网规划人员工作效率的同时,增强配网可靠性评估的可视化和提高精准化水平。该方法依托图模一体化技术,以可缩放矢量图形(Scalable Vector Graphics,SVG)作为可视化交互对象,将待规划馈线SVG模拟的规划内容映射至公共信息模型(Common Information Model,CIM)中,再进行解析,并构建配网拓扑数据模型。基于拓扑模型采用故障扩散遍历算法对规划态配电网的馈线和负荷点的可靠性指标进行求解。最后,通过模拟某地区的配网馈线规划改造,得出待规划馈线规划前后可靠性指标的变化,证明方法的有效性与实用性。该方法能有效提高规划人员对各类配网规划工程可靠性评估的效率,为配电网分析、配电网规划方案评估、配电自愈工程建设的效益评价等工作提供重要的支持。     

基于自适应的配电网分布式电源优化配置研究

针对分布式电源接入配电网引起的电压越限和电能质量下降等问题,提出了一种具备自适应特性的分布式电源优化配置方法. 建立了光伏、风电两种典型分布式电源的数学模型,分析其功率输出特性. 构建了同时考虑发电成本、环境成本、有功网损折算成本三项指标的分布式电源优化配置模型. 针对多目标函数和多约束条件的优化配置模型,应用自适应粒子群算法求解,实现学习因子和惯性权重自适应调整以提高算法的寻优性能,由此得到分布式电源的最佳接入位置和容量. 最后,以IEEE33节点配电系统为例进行仿真验证. 结果表明,自适应粒子群算法与传统粒子群算法和混沌粒子群算法相比,求解得到的优化配置方案可达到更好的供电可靠性和经济性要求.     

基于模拟法的县级电网可靠性优化方法

为提高电力系统的供电可靠性,应用模拟优化算法对一个县级电网进行供电可靠性评估,通过建立合理的数学模型和Matlab软件编程,计算和分析配电网络中各负荷点的可靠性指标,简化配电网络的结构,并提出完善供电可靠性的具体对策。     

等效随机静风荷载的模型及其参数确定

本文首先考虑脉动风力的随机过程性，确定了脉动风力作用下结构随机风振效应的最大惯性力，导出了随机风振系数的概率分布函数；在此基础上，同时考虑平均风力的随机性、脉动风力的随机过程性及其对结构的随机动力效应，提出了等效随机静风荷载的模型、合理地假定了相应的概率分布函数并确定了与荷载设计标准对应的分布参数，从而为结构抗风可靠性分析提供了方便、实用的风荷载模型．     

基于EMD的短期风速预测混合模型

为了让风电电力系统在并网时能够平稳运行,降低因系统波动带来的经济损失,同时提高风电电力系统的竞争能力,找到一种稳定准确的风速预测方法有着重要且现实的意义。在机器学习的方法中,基于反向传播算法调整权值的BP神经网络是最常用也是最有效的方法之一。尽管BP神经网络拟合非线性序列的能力很强,但是在调整权值的过程中收敛速度慢,同时十分容易陷入局部最优值,为有效解决这两个可能出现的问题,将遗传算法(GA)用于优化神经网络。在此基础上,考虑到风速序列的间歇性、非平稳性以及差异性等特点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)、遗传算法(GA)和BP神经网络的短期风速预测模型EMD?GA?BPNN,通过和其他几种模型的横向对比,验证了此模型在短期风速预测效果上的可靠性与优势。     

基于蚁群算法的配电网优化规划

提出了一种考虑电网可靠性的配电网规划模型,采用前推后代迭代法进行潮流计算,利用经典的故障模式后果分析法计算电网缺电成本,基于蚁群算法提出了一种适合于配电网的优化规划方法。通过对某算例的计算和分析,验证了本文方法的有效性。