含分布式电源的配电网故障定位研究

近年来随着大规模分布式电源并入配电网,配电网的功率和电流方向发生了改变,影响了当前配电网中应用最为广泛的传统三段式电流保护。针对此问题,沿用远方控制的馈线自动化技术的思路,依托于终端馈线设备FTU,在标准粒子群(PSO)算法的基础上构建了二进制粒子群算法模型来实现配电网故障定位,并使用MATLAB进行仿真算例验证。结果证明该算法具有稳定性高、容错性能强等优点。     

含分布式电源配电网的前推回代潮流算法中PV节点处理方法

随着智能电网的不断发展,越来越多的分布式电源(distribution generator,DG)接入配电网中,DG在潮流计算中多数可看作PV节点,因此如何快速有效地在潮流计算中处理DG PV节点显得尤为重要。为此,在补偿前推回代潮流算法的基础上,提出了潮流计算中处理PV节点的方法,该方法对网络中PV节点进行迭代优化,使PV节点的电压幅值和有功输入量在迭代过程中与给定值保持一致,从而提高了算法效率。该方法实现简单,可移植到其他潮流算法中。算例结果验证了该方法的有效性。     

混合型粒子群算法在含分布式电源配电网重构中的应用

针对蚁群算法面临收敛速度慢与粒子群算法易陷入局部最优的问题,将蚁群算法和粒子群算法相融合,生成了新的混合型粒子群算法,具有较高的收敛速度与全局搜索能力,将其用于含分布式电源的配电网重构。最后以IEEE33节点配电网作为算例进行仿真。结果验证了算法的可行性和有效性。     

大停电后含分布式电源的电网分区及负荷恢复方案

含有分布式电源(Distributed Generation,DG)的电网在发生大停电事故后,为提高系统恢复效率,一般将电网进行合理分区,并采用分区并行恢复的方案。首先运用灰色决策理论选取了各分区的黑启动电源,结合最短路径快速算法(Shortest Path Faster Algorithm,SPFA)搜索各黑启动电源到待恢复节点的最优恢复路径;然后据此建立了兼顾恢复时间性和安全性的最优分区多目标优化模型,并采用多目标粒子群优化算法(Multi-objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)对模型进行了求解。基于所得的最优分区方案,以构建初步网架为目标,结合遗传算法对各分区内的负荷恢复问题进行了优化。IEEE 30节点算例验证了所提方案的有效性。     

基于DAPSO算法的含分布式电源的配电网重构

为了改善智能算法性能、提高寻优效率、满足网络辐射状和连通性约束,提出一种基于动态自适应粒子群优化(DAPSO)算法的含分布式电源的配电网络重构策略,用于求解重构的离散变量优化问题。动态自适应调整惯性权重和对速度进行变异,避免算法陷入局部最优,保持全局开拓和局部探索的动态平衡,加强算法的寻优性能。采用"解环"法,确保重构后网络为辐射型并保证网络的连通性。基于IEEE33和PGE69节点系统的仿真结果显示,DAPSO算法收敛速度快、全局寻优能力强、稳定性好,其寻优重构方案可有效降低网损,改善电压水平,优于其他方法的结果,具有很好的实用价值。     

含分布式电源和电动汽车的配电网重构

为改善现有相关研究存在的不足,在包含有DG和EV的配电重构中,提出一个同时考虑网络损耗和节点电压偏移最小的重构模型,以期避免算法陷入局部最优为目标。在分布式电源和电动汽车接入电网为对象,将拉丁超立方采样和牛顿拉夫逊法结合起来对概率潮流进行求解,满足配电网安全运行等约束条件下建立配电网重构模型,随后采用将混沌理论引入到自适应粒子群算法中进行模型求解。在IEEE-33节点系统中进行了仿真分析,仿真结果验证了本文模型和方法的有效性。     

基于CAPSO的含分布式电源的配电网动态重构

对含分布式电源的配电网重构进行了研究,考虑配电网系统中各节点上的不同种类型负荷的不同占比和分布式电源日出力波动引起的日负荷变化,使用KMeans聚类算法对总的变化的日负荷进行时段划分,更具客观性;使用"解环"的重构策略,在满足动态重构的约束条件下以综合运行总费用最低为目标,使用较标准粒子群优化算法寻优性能更强的自适应惯性粒子群优化算法(CAPSO)进行配电网动态重构,得到最优重构策略,并用IEEE33节点系统进行了仿真验证。     

含有分布式光伏的配电网分区及主导节点的选择

分布式光伏在配电网中的渗透率越来越高,电压集中控制变量维数多、控制过程复杂等问题促进了电压分区控制研究的发展。考虑到电压分区控制中主导节点选择的指标单一,首先基于电气距离的凝聚层次聚类算法对配电网进行聚类分区;然后综合考虑技术性指标和经济性指标,采用基于目标相对占优策略的粒子群算法对主导节点选择的多目标模型进行求解;最后通过改进的IEEE33配电网算例来仿真验证该分区方法的有效性和主导节点选择的合理性。     

含分布式电源的配电网节点电价计算方法北大核心CSCD

节点电价作为重要的价格信号,对量化分布式电源的贡献和指导配电网的规划建设有着重要作用。以光伏为例,从分布式电源提高供电可靠性的角度出发,基于长期增量成本法提出了计及分布式电源的配电网节点电价计算方法。该方法以初始节点电价作为孤岛划分原则,并根据具体用户类型,采用序贯蒙特卡洛模拟法对负荷点可靠性指标和单位停电损失进行同步求解。针对经济寿命超过物理寿命的情况,对元件投资时间进行了修正,保证投资成本的有效回收。通过RBTS-BUS6系统算例分析表明,所得节点电价能够反映节点供电可靠性水平以及用户类型,基于节点电价的孤岛划分原则更能发挥分布式电源的作用,减少节点电价的同时平衡区域电网发展。     

含有分布式电源配电网重构算法的研究

分布式电源(Distributed Generation,DG)发展很迅速,对配电网络的各个方面产生不可忽视的影响。为充分发挥分布式电源对配电网优化的有利作用,提出了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)和变邻域搜索(Variable Neighborhood Search,VNS)二者的混合算法。根据含有分布式电源配电网络的特点,分布式电源视为可调度的模型,以配电网网损最小为主要目标函数。将二进制粒子群优化算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)和变邻域搜索算法相结合,对网络开关开合状态和分布式电源输出功率同时优化,达到降低配电网网损的目的。通过算例IEEE69节点系统的仿真表明,该算法能够快速收敛到全局最优解,适合优化含有分布式电源的配电网。     

计及分布式电源局部调压能力的10 kV配电网低电压治理方法

为了充分利用分布式电源局部调压能力治理10 kV配电网的低电压问题,提出了一种利用分布式电源改善电压的方法。根据配电网5种典型运行案例的节点电压,利用模糊聚类分析对配电网中节点进行二次分区,并利用改进的粒子群算法在分区内优化配置分布式电源和无功补偿设备。计及分布式电源和无功补偿设备的输出电流以及有载调压变压器变比的影响,推导出了计算节点电压变化量的公式以及基于电流的电压灵敏度分析矩阵,并提出了基于灵敏度分析矩阵的电压控制策略。以存在"低电压"问题10 kV配电网为例,对所提出的方法进行了分析和验证,结果表明了所提方法的可行性和有效性。     

基于二进制量子粒子群算法的含分布式电源配电网重构

配电网重构是一个复杂的非线性组合优化问题。为了克服基本优化算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的二进制量子粒子群算法(BQPSO),对含分布式电源(DG)的配电网重构模型进行求解。通过引入遗传算法的交叉操作和变异操作来避免早熟来提高算法的全局搜索能力,改进了算法的性能。并且选择了适当的不可行解处理方式来提高了算法的计算效率。最后通过对IEEE33节点配电系统进行仿真,验证所提算法在求解重构问题时得到的解更好,收敛速度和全局寻优能力都有提升。     

计及分布式电源的配电网供电可靠性研究

首先分析了分布式电源接人配电网的方式、作为等效电源的模式、配电网孤岛运行方式以及它们对配电网供电可靠性的影响,然后根据供需平衡原则,提出配电网孤岛划分策略,在此基础上,建立了计及分布式电源影响的配电网供电可靠性分析计算模型,最后通过对一典型配电网的仿真计算,说明该模型的合理性与有效性.以计算结果表明,分布式电源接入配电网后,可以大大提高配电网供电的可靠性.     

考虑需求响应影响的含分布式电源的配电网多目标协调规划

分析了考虑需求响应影响的含分布式电源(DG)的配电网多目标协调规划问题,建立了以DG综合投资成本(包括DG安装及运行维护成本、购电综合成本、需求响应运行成本、网络损耗成本和环境效益)最小为目标的模型,综合考虑网络系统安全约束和需求响应运行约束条件,实现DG位置和容量的协调规划。利用自适应粒子群算法对IEEE33节点系统进行求解,算例结果表明,该模型能有效提高可再生能源的利用率,提升含DG的配电网规划的经济性。     

基于粒子群优化算法的配电网重构和分布式电源注入功率综合优化算法

随着分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中安装比例逐年增加,配电自动化应加强对DG的优化调度功能,发挥DG对配电网优化的有利作用。配电网重构是配电网优化的重要措施,DG联网后,DG注入配电网功率直接影响配电网重构结果。为使配电网性能达到整体最优,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的配电网重构和DG注入功率综合优化算法。该算法根据PSO并行计算的特点,采用PSO和二进制粒子群优化算法(binary particle swarm optimization,BPSO)相结合的方式,对转换开关状态和DG注入功率2种控制变量同时处理,达到配电网网损、电压偏差最小的目的。将DG作为可调度设备,对配电网重构和DG注入功率进行综合优化,提高了含DG配电网的电能质量和供电可靠性。将该算法应用到3馈线配电系统,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

分布式发电对配电网继电保护及自动化的影响

大量分布式发电的并网运行将深刻影响现有配电网络的结构、以及配电网中短路电流的大小、流向及分布,由此给配电网的运行与控制带来多方面的影响.针对基于断路器的三段式电流保护、基于重合器等自动化电器的馈线保护以及基于FTU的配网自动化保护方案,探讨了分布式发电对配电网继电保护以及自动化的影响.     

含分布式电源的配电网优化运行研究

针对分布式能源大规模接入配电网带来的配电网规划和电能质量等问题,进行配电网优化运行研究。从分布式电源给配电网带来的影响出发,对配电网重构技术、分布式电源位置和容量优化及滤波器选型和位置优化三个角度进行了综述,同时分析总结配电网优化运行的建模方式和约束条件,并围绕多目标非线性且多约束的组合优化问题求解算法进行了梳理归纳,对配电网优化运行做总结与展望。     

基于免疫遗传算法的含分布式电源配网规划

大量分布式电源的接入使配电网规划更加复杂.在限制分布式电源接入总量和考虑多种约束的基础上,建立以配网年费用最小为目标函数的规划模型.针对该模型的特点,采用一种新型免疫遗传算法( IGA)对配电网扩展规划进行优化.该算法综合了免疫系统和遗传算法的优点,可实现群体收敛性和个体多样性间的动态平衡,具有良好的全局收敛能力.分别...     

主动配电网的分布式电源优化规划方案研究

主动配电网(ADN)模式是一种可以优化利用分布式能源资源的技术解决方案。在评估主动配电网的分布式电源接入方案时,计及分布式电源的发电效益成本以及其对电网运行影响的基础上,考虑分布式电源的减排指标,构建主动配电网低碳优化目标函数模型。在各指标权重赋值时,为避免造成人为主观性过强,根据1-9标度法,通过一致性校验形成判断矩阵,得到合理的权重系数。其次,为体现各指标变化趋势并具有一定区分度,采用隶属度函数对各指标值进行隶属化,将各自的效益值隶属化后与对应的权重加权。最后,基于遗传算法对IEEE14节点算例开展方案分析,得出分布式电源的优化规划方案,结果表明所提出的低碳优化模型合理有效。