含分布式电源的配电网三阶段协同优化调度

针对含分布式电源配电网的实际运行情况,根据主动配电网的设备调度时间尺度和调节次数,建立一种基于日前阶段、日中阶段以及实时阶段的配电网三阶段优化调度流程,解决分布式电源出力不确定性的影响。在日前阶段,采用配电网动态重构,依据分布式电源出力预测的持续分量进行网络拓扑结构变换。在日中阶段,采用列和约束生成算法处理分布式电源出力的不确定性,建立配电网的鲁棒优化模型,对有载调压变压器、分组投切电容器档位进行再调整,确定下一级在线控制的分布式电源和储能的运行基点。在实时阶段,建立时间解耦的储能平抑分布式电源出力不确定性模型,利用分布式电源和储能可以快速响应特点,在实时风光场景下进行根节点功率波动的平抑。改进的IEEE33节点算例验证了所确定模型的有效性。通过多时间尺度的协调调度,可以有效降低分布式电源出力不确定性带来的影响,提高配电网运行稳定性。     

基于改进简化粒子群算法的含DG的配电网无功优化

分布式电源(Distributed Generation,DG)并网能够有效支撑电网,增加电网运行的灵活性,对含DG的配电网进行无功优化能够有效提高电能质量,降低网损,保证配电网安全、稳定、经济运行。为此,建立了以有功网损最小为目标函数的数学模型,同时,为保证节点电压和DG无功出力在各自允许范围内,分别建立了节点电压越限罚函数和DG无功出力越限罚函数。针对基本粒子群算法易早熟、收敛精度差、迭代后期收敛速度慢等问题,给出了一种惯性权重和学习因子动态变化的简化粒子群算法。该算法舍去粒子速度项,使惯性权重随迭代次数呈指数函数变化,学习因子随迭代次数呈正弦函数变化。以含DG的IEEE33节点配电系统为例进行无功优化分析,结果表明:DG能增强电网运行的稳定性,所提算法具有较好的优化性能。     

基于解析优化二分法的配电网分布式电源准入容量计算

以电压不越限作为约束条件,将传统的解析法与二分法相结合,有效规避了2种算法各自缺点,提出了用于DG准入容量计算的解析优化二分法。将所提出的方法应用于改进的IEEE 33节点系统。算例表明：该算法在不需要额外增加网络参数的情况下,有效地降低了二分法迭代次数;在保证计算精度的同时,提高了计算速度。     

计及合环约束的分布式电源与配电网联合优化

针对分布式电源(DG)出力不稳定以及线路负荷波动大对电网造成的不利影响,提出了一种计及合环约束的分布式电源与配电网联合优化模型。上层模型考虑线路拓扑重构,对DG进行选址定容;下层模型计及DG出力的时序特性,动态调整线路拓扑,进一步提升对于DG的接纳,并且优化线路的运行。同时,在重构的过程中考虑合环电流约束以确保方案的可行性,并采用二阶锥松弛将原问题转换为混合整数二阶锥规划。最后,在MATLAB环境下通过cplex求解器,以IEEE33节点模型为例开展仿真分析,验证了所提方法的有效性。     

基于多目标沙猫群算法的含风光储配电网无功优化

针对现有智能优化算法在求解配电网无功优化时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于多目标沙猫群算法(MOSCSO)的含风光储配电网无功优化方法.MOSCSO融合了多目标算法中外部储存集的更新和选择机制,具有较好的全局寻优能力,而沙猫群算法(SCSO)特有的搜索和攻击的种群更新方式保证了其具有较快收敛速度和较好寻优能力.建立储能设施(ESS)作为控制变量的IEEE 33节点系统数学模型,应用MOSCSO进行仿真验证.结果表明,本文所提方法在平衡风光发电系统的同时能够降低网损和提高电网稳定性,通过与传统算法比较,验证了MOSCSO在无功优化模型上的有效性和稳定性.     

基于改进遗传算法的含分布式电源配电网重构

以运行时网络损耗最小为目标建立含DG配网重构的模型,采用考虑种群约束的编码规则改进遗传算法,简化了环网判断过程,提高了求解效率,有效实现了全局最优搜索,并防止了过早收敛.     

DG间歇性和负荷波动性配电网的无功优化

分布式电源的间歇性和负荷的波动性会造成系统潮流波动,给配电网无功潮流优化控制带来困难.针对这一问题,提出了一种能够处理随机潮流的区间无功优化方法.首先结合配电网的特点,使用区间前推回代法计算随机潮流,然后建立了区间无功优化模型,使用PSO算法求解模型,最后引入区间数综合排序法比较适应度.算例结果表明,该方法可以在DG出力不确定及负荷波动的情况下,给出合理的优化方案,验证了模型的有效性和正确性.     

基于城市能源互联网的配电网规划优化研究

传统配电网规划方法忽略了分布式电源接入配电网前后功率值的变化,导致其规划后建设投资成本较高。为此,提出基于城市能源互联网的配电网规划优化方法。首先,计算分布式电源接入配电网前后的发电功率值,通过功率值对比分析分布式电源接入配电网前后负荷变化,确定城市能源互联网对配电网影响因素。随后,基于该影响因素建立负荷预测模型,预测配电网在城市能源互联网影响下的负荷变化。最后,设置电力供需平衡、潮流容量、电压和电流等约束条件,建立配电网规划优化模型。仿真结果表明：该配电网规划优化方法的预测区域负荷准确度高,功率预测性能与实际值相差极小,并且该方法可降低配电网规划建设投资和经营的总成本,实现配电网规划的合理化。     

含多个分布式电源的配电网重构

提出了一种含多个分布式电源的配电网重构算法,该算法在已知分布式电源容量的情况下可以确定各孤岛系统的最优供电范围,利用改进支路交换法对剩余网络进行重构优化,使停电负荷最少且网损最小．根据重构时得到的开关影响因子,修正孤岛划分方案,从而获得全网络的优化．通过IEEE33节点算例验证了该方法对含多个分布式电源的配电网故障恢复的正确性．     

基于分布式电源的配电网综合效益评估

综合考虑了配电网的经济性和可靠性,从电力负荷、燃料价格、上网电价的不确定性以及环境污染治理的价值几个方面,分析了配电网的经济性效益和可靠性效益,然后分析分布式电源接入对配电网综合效益的影响,最后以上海市为例说明考虑分布式电源时配电网的综合效益波动,表明分布式电源接入配电网虽然目前不会带来综合效益的大幅增加,但在节省成本和环境保护方面具有着很大的研究意义.     

基于混沌遗传算法的配电网无功补偿优化

将遗传算法应用于配电网无功优化,介绍了混沌遗传算法的具体步骤,并将该算法对IEEE30节点系统进行了无功优化计算,将结果与遗传算法得到的结果进行比较,表明混沌遗传算法应用于无功优化是合理可行的。     

接入分布式电源的输配电网协调无功优化

随着新能源技术的发展,越来越多的分布式电源接入配电网,增强了输配电网的耦合性,也加大了电力系统电压越限风险。为了解决该问题,提出一种输配电网协调无功优化控制方法。首先,利用主从分裂法完成输配网解耦计算;其次,利用二阶锥规划法求解配电网无功优化子问题,利用改进的遗传算法求解输电网无功优化子问题;最后通过IEEE14节点系统和IEEE33节点系统构成的算例进行仿真,验证了该方法的有效性。     

基于改进模拟退火算法的配电网无功优化方法

采用改进的模拟退火优化算法对配电网进行无功优化计算,针对配电网无功优化问题建立优化计算的数学模型。以调节无功补偿容量、补偿点分布、变压器分接头位置为手段,实现无功优化目的。对实际配电网优化计算结果表明,该方法可有效降低系统网损,保证各节点电压稳定,提高电力系统运行的安全性和经济性。     

基于谱图理论构建快递应急配送网络

基于现行快递配送网络,引入快递网络图模型,构建一种快递应急配送网络,即环形放射状应急配送网络。在考虑到构建成本的前提下,运用谱图理论相关理论,论证了所构建的网络符合应急网络的要求。     

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。     

基于模糊理论和遗传算法的神经网络权值优化

基于遗传算法的神经网络权值优化的研究和应用,已经得到了很大的发展.但是现有的算法仍存在一些缺陷,容易陷入局部解且收敛缓慢.为此结合模糊理论提出了一种改进的遗传算法来实现神经网络的权值优化,并用实例证明了此算法的可行性和有效性.     

基于改进禁忌搜索算法的配电网无功补偿优化规划

针对现阶段中国配电网无功补偿问题,提出了一种改进邻域搜索范围的禁忌搜索算法来确定并联电容器的安装位置和补偿容量,以此提高电压质量和降低系统有功损耗.采用电压合格目标函数搜索满足电压约束条件的初始解,使之在电压可行范围内寻优,然后以减少的有功网损最大为目标函数,从而得到全局最优解,并以未来24 h负荷预测曲线为背景确定了电容器的投切时刻.算例表明,提出的改进算法是可行和有效的.     

考虑需求响应的主动配电网协调调度策略研究

需求响应作为削峰填谷的一种重要资源,在主动配电网调度策略中的作用越来越突出。文章建立了基于需求响应的电力系统双层调度模型。上层模型是包含基于激励的需求响应的系统动态经济调度模型,下层模型是基于价格的需求响应的协调模型。改进的IEEE30节点系统仿真结果表明,文章提出的模型可以充分调动需求响应参与削峰填谷的积极性,降低主动配电网总运行成本。     

Calculation of the Water Distribution Networks Based on the Theory of Slow Transient Flow

Urban water supply network is a modern urban survival and development of the infrastructure of a city, and its normal running conditions have important significance. The actual hydraulic process in the variable- load water distribution networks can be treated as the slow transient flow which belongs to the unsteady flow. This paper analyzes the multi-loops network slow transient model based on graph theory, and the link flow matrix is treated as the variables of the discrete solution model to simulate the process of the slow transient flow in the network. With the simulation of hydraulic regime in an actual pipe network, the changing laws of the flow in the pipes, nodal hydraulic heads and other hydraulic factors with the passage of time are obtained. Since the transient processes offer much more information than a steady process, the slow transient theory is not only practical on analyzing the hydraulic condition of the network, but also on identifying hydraulic resistance coefficients of pipes and detecting the leakage in networks.     

基于模糊决策的P2P流量优化

在研究优化P2P网络流量的过程中,通过对P2P网络的特殊性质的分析,确定其速度、时间、跳数I、SP数以及占用带宽比为流量优化的切入点,并引入模糊数学优化理论的思维,对这些参数进行模糊数学分析,在传统优化方法基础上通过模糊优化的方法达到对P2P网络流量进行优化的目的.