基于微粒群优化算法的电力系统动态无功优化

根据系统负荷曲线变化趋势按单调性将一天的预测负荷曲线划分为若干(小于24)个时段，并将动作次数约束还原为经济成本，将它与网损费用等之和作为目标函数，并考虑了各种运行约束条件，采用微粒群优化算法进行计算，该算法收敛速度较快。与静态无功优化模型相比表明，该无功优化模型更适合给定的地区电网，优化后全天的网损略有增大，但变压器抽头调节次数以及电容器组投切次数明显减少。     

地区电网感性无功补偿优化配置方法

提出地区电网进行感性无功补偿优化规划的思路和方法,建立了兼顾电压质量、投资成本和运行费用全网优化的地区电网感性无功补偿模型,以解决由于小水电等分布式电源大量接入时在小运行方式下地区电网无功过剩电压偏高的问题。结合某地实际电网,进行了感性无功优化计算,比较了所提方法与工程估算法、平均功率因数法等方法的结果。仿真结果表明,按照优化方案进行感性无功补偿配置后,该地区的无功电压水平显著改善,取得了较好的经济效益和社会效益。     

考虑降低暂态电压失稳风险的动态无功优化配置方法

为了降低系统动态负荷尤其是电动机负荷比重越来越大带来的电网暂态电压失稳风险,提出了一种考虑降低暂态电压失稳风险的动态无功优化配置方法。综合考虑动态无功补偿装置的安装地点和容量,使得系统暂态电压失稳的风险最小和动态无功补偿的成本最小。该方法首先通过暂态电压失稳风险指标和灵敏度指标确定关键故障集合、动态无功补偿的候选节点,然后将各个动态无功补偿装置的容量作为变量引入烟花优化算法中求解。为了减少优化过程的时间,在优化算法中增加了一个火花筛选的环节。IEEE39节点算例仿真结果表明,该方法与仅考虑动态无功补偿装置地点的优化方法相比,在相同的无功补偿成本下能更好地降低暂态电压失稳风险。     

基于免疫PSO的新能源配电网无功多目标模糊优化

考虑分布式能源的间歇性和随机性对配电网电压的影响,用模糊数表征分布式电源出力不确定性和负荷功率的波动性,构建配电网多目标模糊无功优化模型,提出分布式电源和无功补偿装置输出无功功率的协同优化方法。以有功网损最小和电压偏差最小为目标函数,并将目标函数和约束条件模糊化,根据其隶属度函数形成模糊适应度函数,再将两目标通过最大满意度法转化为单目标,最后利用免疫粒子群算法进行求解,从而确定在负荷功率模糊波动下具有不同模糊出力水平的分布式电源和具有不同运行方式的无功补偿装置输出无功功率的最优值。以IEEE33配电网系统为算例,验证了所提出的模型和算法的可行性和有效性。     

计及分布式电源精确特性的配电网动态无功优化

提出一种精确计及分布式电源DG特性的配电网动态无功优化的有效方法.根据不同类型DG的运行控制方式,用二阶锥松弛适当处理PQ、PV、PI和PQ(V)4种类型DG的并网潮流约束,将非凸的交流潮流方程近似地转化为凸的二阶锥约束,并通过设置优化目标函数驱使松弛误差趋近于0,把配电网的动态无功优化问题转化为凸的混合整数二阶锥规划...     

多负荷水平下配电网电容器优化配置算法

提出了多负荷水平下的配电网电容器优化配置算法。首先,在大负荷水平下,根据节点补偿容量上限确定无功补偿初始解;然后,基于各初始解采用解析法求得中小负荷水平下使系统损耗最小的电容器投切容量,实现了各补偿点电容器在不同负荷水平下的有效配置;最后应用遗传算法对无功补偿可行解进行逐代优化,求得最优无功补偿方案。IEEE 33节点系统算例验证了该算法的有效性。     

农村配电网无功补偿最佳优化配置

针对目前农村配电网规划存在无功补偿方式及补偿点选取盲目情况。通过详细分析和综合比较目前常用的几种无功补偿方式,得出农村配电网无功补偿的最佳方式。对当前一些无功补偿最佳配置点寻优算法进行利弊分析,结合所选取的补偿方式提出的一种按管理区域划分的分区改进型遗传算法,并进行无功的最佳优化。采用该算法对IEEE30节点系统和实际配电供电网络系统进行验算,结果表明该算法既具有收敛速度快、稳定性好和可控性强优点,同时在改善无功补偿效果上优势明显,具有一定的实际应用价值。     

多负荷水平下的配电网无功优化规划方法

针对目前多负荷水平无功优化方法计算相对复杂,实用难度较大等不足,提出了结合免疫算法和最优覆盖理论的配网无功优化规划的新方法。该方法通过改进的免疫算法,在最大负荷水平下获得无功最优补偿点和总补偿容量;运用聚类分析思想处理历史负荷数据,简化和统一数据量;根据最优覆盖原理,考虑折算生成各补偿点的无功需求概率分布曲线,以降损和提高电容利用率为目标,最终实现各补偿点的电容分组配置。实际配网应用中的良好效果,充分验证了所提方法计算便捷,配置实用的优点。     

智能配电网无功优化应用研究

无功优化是降低网损、提高电压质量的重要措施,分析了分散调压和无功优化的差异,构建了一种智能配电网无功优化系统,将潮流计算与灵敏度分析相结合,形成无功优化最优控制策略,实现全网电压无功优化,同时,对无功补偿设备进行实时监控。     

基于BPA与OPF的电网无功优化研究

对电网主网无功优化中的补偿容量进行了研究,通过对无功优化的算法进行分析比较,最终决定运用遗传算法进行无功优化,并结合某省电网的主网的实际数据,使用BPA潮流计算程序以及OPF无功优化程序进行无功优化的计算,确定了补偿设备的补偿容量,对优化效益进行了分析。     

0.4kV配电网无功补偿多点配置研究

针对低压配电网无功补偿问题,建立了以最小网损为目标函数的无功补偿优化模型,运用改进内点法对优化模型进行求解.并对在配变低压侧根部一点配置补偿装置无法解决的低压配电网网损等现象,提出了在配变低压侧三相线路上多点分布配置无功补偿装置的优化方式,先以所有负荷节点做为待补偿点用改进内点法对模型进行求解,得到理想配置方案后,考虑到补偿的经济性及检修方便等因素,选定几个最终补偿点进行无功补偿装置配置.对实际的低压配电网进行了分析计算验证方法的可行性和实用性.     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化

无功优化是保证系统可靠运行的重要措施,针对配电网无功优化的特点,提出一种基于局部电压稳定指标分区与改进粒子群算法相结合的配电网无功优化方法。首先计算系统负荷节点的局部电压稳定指标,根据电压稳定指标大小将负荷节点进行排序,选取排序在后的一部分负荷节点作为候选补偿点集合,结合电气距离将其分区;然后借助改进粒子群算法获得系统最佳补偿点位置与无功补偿量;最后在MATLAB中用IEEE33节点系统进行仿真验证,仿真结果表明,由局部电压稳定指标与电气距离相结合的方法可以缩小寻优范围,得到的候选补偿区合理有效,改进粒子群算法初始化粒子多样性更好,具有更快的收敛速度。     

城市配电网无功优化及网络重构的研究

依据配电网实际结构，分别建立了无功优化和网络重构的数学模型，开发了相应的计算机实用软件。无功优化部分研究了考虑电容器成本以及不考虑电容器成本时的无功补偿配置方案，并进行了经济效益分析，考虑了配电网负荷的变化，给出了补偿装置随负荷变动的投切表；网络重构部分研究了配电网络在某一负荷状态下如何确定其最优结构，给出了负荷变化以后网络中联络开关的具体操作表。应用于具体算例，结果表明本文的方法是切实可行的。     

基于粒子群算法的含光伏电站的配电网无功优化

对于含光伏电站的低压配电网,电压等级降低了,输电线路上的电压降不仅受无功功率的影响,有时有功功率引起的电压波动更加明显.由于有功和无功引起的电压变动分量是代数和的关系,因此无功补偿在一定程度上可以弥补有功功率变动造成的电压波动问题.以系统运行成本最优为目标函数,包括采用补偿措施后减小的配电网功率损耗费用和加装无功补偿装置的费用2个部分,建立含光伏电站配电网的无功补偿优化数学模型.该模型考虑了光伏电站并网逆变器的无功调节能力,采用改进的多组织粒子群算法对规划模型进行求解,通过算例分析验证了该模型与算法的可行性和有效性.     

一种基于潮流追踪的电力系统无功补偿方法

提出了一种旨在改善电力系统无功传输和降低有功网损的无功补偿点选择和补偿容量确定方法。该方法通过无功潮流追踪,获得负荷无功功率的传输路径,结合无功流动与支路有功网损的关系,定义了节点的网损分摊系数,进而根据系数的大小选择无功补偿点;推导了网损分摊系数对负荷无功功率的近似表达式,结合网损优化的近似模型,推导出了各补偿点最优补偿容量的计算公式;通过39节点测试系统,验证了该方法的有效性。所提出的网损分摊系数的物理概念清晰,计算便捷,据此进行的无功补偿对改善无功分布和降低网损均有较好的效果。     

采用改进温湿度变量策略的夏季短期负荷预测方法

为了充分考虑温度和湿度变量对夏季电力负荷的综合影响,提出一种改进的基于温湿度多形式变量的夏季短期负荷预测方法。首先通过分析夏季气象因素对负荷变化的影响,构造了三种不同形式的温湿度变量作为模型输入变量。然后根据周特性变化对负荷进行分层,对各层负荷建立基于LASSO回归的预测模型,并通过枚举搜索求解算法对输入变量进行选择,优化预测模型。最后通过计算剩余变量对应的系数从而进一步估计出各时段负荷的分布。算例结果表明该方法能有效提高模型的预测精度及鲁棒性。     

10 kV配电网的无功优化计算

采用基于逆流编号法的前推回代法和改进的遗传无功精确矩混合算法来计算电力系统网络潮流,为此,提出一个10 kV配电网无功优化的数学模型.优化计算分两步进行:先以无功二次精确矩确定无功补偿点,然后用改进遗传算法来确定补偿点的补偿容量,避免了遗传算法可能产生的随意性和盲目性,寻优方向明晰,收敛速度加快.这样的无功优化计算,能更有效地提高配电网的电压合格率,降低网损,得到最佳的投资回报效益.     

吉林省电力系统无功规划优化

根据吉林省电力系统的现状和发展需要,指出了吉林省电网（以下简称省网）无功规划优化的必要性,介绍了采用的电网无功规划优化的方法,叙述了省网主网２００１年及２００５年无功规划优化的计算条件及计算结果,并建议在省网主网实行无功补偿的基础上,再对各地区供电网进一步进行无功补偿,以达到全网无功优化的目的。     

电力系统无功功率的最优分布--等网损微增率准则和最优网损微增率准则的接合

电力系统无功功率的最优分布包括无功电源的最优配置和无功功率负荷的最优补偿,但二者缺乏内在联系,因此在进行无功功率的最优分布时必须反复迭代,计算工作量大.构造目标函数将二者建立联系,并详细阐述了该目标函数对等网损微增率和最优网损微增率接合的意义.通过算例验证了其合理性和有效性.     

基于深度强化学习的配电网多时间尺度在线无功优化

含分布式电源的配电网存在潮流建模不精确、通信条件差、各无功补偿设备难以协调等问题,给配电网在线无功优化带来了挑战.文中采用深度强化学习方法,提出了一种多时间尺度配电网在线无功优化运行方案.该方案将配电网在线无功优化问题转化为马尔可夫决策过程.鉴于不同无功补偿设备的调节速度不同,设计2个时间尺度分别对离散调节设备和连续调节设备进行优化配置.该方案能够实时追踪配电网状态,在线决策无功调节设备的优化方案,且不依赖精确的潮流模型,适用于复杂多变、通信条件差的部分可观测配电网.最后,通过算例验证了所提方法的有效性和鲁棒性.