兼顾抗毁度的含风电配电网多目标重构

为了通过配电网重构提高供电可靠性,从网络保持连通性及抵御破坏能力的角度,引入网络抗毁度指标作为配电网重构的一个新目标函数。通过有权网络的边权值和节点位置重要度求解网络抗毁度,同时考虑风电出力的随机性和间歇性,对该指标进行修正。建立了兼顾抗毁度的含风电配电网多目标重构模型,并采用改进和声搜索算法来求解此模型。给出了多目标重构的帕累托最优解集,供决策者根据实际情况选择。通过对33节点系统的算例分析,验证了所提模型求解方法的有效性与合理性。     

计及电网可靠性与经济性的配电网重构模型及其分步优化算法

在配网重构研究中,考虑兼顾电网可靠性与经济性的分步优化算法。选取了系统平均停电频率、平均供电不可靠率2个因素表征可靠性,同时考虑传统重构中的有功网损的因素。建立多目标优化函数,并构造新的表征模型,运用层次分析法进行不同指标量纲的归一化处理,形成归一化的目标满意函数。其中,在重构前期只考虑网络有功损耗因素,在重构后期考虑网络可靠性因素。IEEE33、69节点系统验算结果表明,所提模型能较好兼顾电网可靠性与经济性因子,优化了重构目标,验证了模型的有效性。     

考虑可靠性约束的舰船电力系统故障重构策略

网架重构是舰船电力系统发生故障时恢复供电的有效措施。考虑到舰船电力系统的特殊工况,故障重构时有必要考虑重要负荷的供电可靠性和电能质量,为此提出了一种考虑可靠性约束的舰船电力系统故障重构策略。利用图论建立了供电可靠性与电网拓扑之间的关联模型,并通过深度搜索算法遍历重要负荷节点的所有供电路径。基于二阶锥规划建立了故障重构凸优化模型,并进一步通过多面体逼近算法将模型转化为混合整数线性规划问题以加速求解。通过系统仿真并对比分析,结果表明所提出的算法能快速获取全局最优解,所得到的故障重构策略能保证重要负荷的电能质量与供电可靠性。     

基于杂草算法的含分布式电源的配电网重构

随着社会不断发展,保证供电的可靠性和质量的要求越来越高。分布式电源(Distributed Generator以下简称DG)接入配电网将直接改变潮流分布,而网络重构通过改变开关的开合状态以提高供电的可靠性和经济性。以降低网损和电压分布指数为目标,将杂草算法(Invasive Weed Optimization Algorithm以下简称IWO)、Pareto最优解理论和模糊决策理论相结合,提出了求解上述多目标模型的优化算法。并利用IEEE33节点系统进行仿真验证算法的有效性和实用性。     

配电网优化重构方法研究与应用

以含分布式发电的配电网为重构对象,研究内容主要为网络优化智能决策重构。网络优化重构主要目的是减少网络损耗、平衡负荷和提高电压质量等,旨在提高供电可靠性和经济性。以最小网络损耗和负荷平衡为目标函数,基于潮流算法利用改进粒子群算法对网络进行重构优化。首先对这些分布式发电的节点进行特殊处理,使潮流方法能够适应含有DG的配电网,利用含DG的标准节点网络作为算例,验证了配网重构算法的准确性、有效性和实用性。     

基于引力搜索算法的含分布式电源配电网重构

分布式电源接入配电网将直接改变潮流分布,而网络重构通过改变开关的开合状态以提高供电的可靠性和经济性。以降低网损和缺供电量为目标,以可调度DG的有功输出和开关状态为优化变量,建立多目标协调优化的配电网络重构的数学模型。将引力搜索算法、Pareto最优解理论和模糊决策理论相结合,提出了求解上述模型的多目标混合优化方法,以实现配电网结构和DG出力的协同优化。通过对IEEE33节点测试系统的仿真结果,表明所提出方法能够实现DG出力和网络重构的综合优化和多目标优化,并且在全局寻优能力和收敛速度上表现出色。     

基于模糊多目标协调优化的配电网络重构研究

配电网络重构通过改变开关的开合状态以提高供电的可靠性和经济性。建立以网损最小、馈线负载均衡指标最小、开关操作次数最少多个目标协调优化的配电网络重构的数学模型。引入模糊隶属度函数对各目标进行模糊化处理,根据模糊集理论的最大最小法则,将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题。应用禁忌算法对该配电网络重构模型进行优化求解。对某个69节点配电网络系统,比较分析了四种不同的优化方案,仿真结果验证了所提出模型和求解方法的正确有效。     

基于改进和声搜索算法的含分布式电源的配电网重构

采用改进和声搜索算法(Improved Harmony Search Algorithm,IHSA)求解含分布式电源的配电网重构问题。该算法在基本和声搜索算法中引入随机位置更新操作、反向学习技术、小概率变异机制、修正音调微调概率等策略,增强了算法的开采与勘探能力,提高了全局寻优能力,避免了算法过早收敛的问题。把分布式电源以PQ和PV两种方式进行处理,对IEEE33节点系统进行网络重构,并与基本和声搜索算法进行对比,仿真结果证明了文中所提IHS算法具有更佳的性能,能够有效的解决含分布式电源的配电网重构问题。     

基于改进二进制粒子群算法的配电网多目标重构

配电网重构作为配电自动化系统的一个重要组成部分,能够有效提高配电网运行的经济性和可靠性。提出以网络有功网损和网络电压偏移构建配电网重构的多目标数学模型,根据系统初始状态将各指标归一化处理,利用权重系数法将多目标重构问题转化为单目标问题。为克服二进制粒子群算法容易陷入局部最优而难以跳出的问题,将非线性动态调整的惯性权重系数引入到粒子速度更新公式之中,以提高二进制粒子群算法的全局搜索效率和收敛速度。算例结果验证了所提方法的有效性。     

考虑不确定性影响的微电网优化重构

考虑到微电网中分布式能源出力和负荷不确定性的影响,提出一种基于云理论的随机框架对其进行处理,利用云模型将微电网不确定性的模糊性和随机性转换为定量的形式。建立了以网络损失最小和供电质量最优为优化目标的微电网重构模型,同时利用一种基于模糊理论的综合评价方法对多目标函数进行了处理,并提出一种改进的大爆炸算法对模型进行求解。最后以33节点微电网标准模型作为案例研究,仿真结果证明了所提优化模型和算法的有效性及实用性。     

基于改进生物地理学算法计及可靠性的配电网重构

配电网重构是一个多目标、多约束条件的非线性优化问题。在重构过程中,文章综合考虑了系统的经济性和可靠性因素。建立了Pareto多目标重构模型,并运用一种改进的生物地理学优化算法来处理配电网重构问题,避免了加权多目标优化算法解决此类问题而过分依赖个人主观经验的情况。另外,Pareto多目标数学模型的引入使算法更具有实际的工程意义。通过IEEE33节点系统的仿真结果验证了算法的可行性。     

基于小生境技术的Pareto多目标配网重构

配电网重构可以提高配电网运行的安全性、经济性和供电质量,对于当前国内配电自动化系统建设和应用具有重要意义。该文提出一种基于小生境技术的多目标配电网最优重构遗传算法,将安全约束作为目标之一,得到Pareto最优解集,实现了真正意义上的多目标优化;提出了基于相似个体交叉和( 2 +2 )选择机制的小生境并行进化技术,改善了遗传算法的全局收敛可靠性和收敛速度。最后用算例说明了该方法的应用。     

主动配电网多目标网络重构研究

本文提出了一种适用于主动配电网的多目标网络重构混合进化算法。选择目标函数为网损最小、供电可靠率最高,并在约束条件中考虑了分布式电源(DG)的出力约束,在可靠性计算中考虑了主动配电网中DG的计划孤岛作用;算法首先利用最优流模式算法(OFP)得到接近最优的局部最优解,再利用树形结构编码单亲遗传算法(TSE-PGA)搜索最优解;提出了适用配电网重构的TSE-PGA对应的移位、重分配操作算子;用改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的非支配排序策略对迭代过程的个体进行排序,最终得到Pareto前端解集。选择改进TPC 84节点算例验证所提出的混合进化算法,与其他算法的结果进行比较,证明了该算法的优越性。     

提高系统可靠性的配电网络多目标重构区间方法

提出了基于可能度概念的区间数大小比较通用数值计算方法。将区间分析应用于提高配电系统可靠性的措施中,提出并实现了以提高系统可靠性为目标的配电网络重构的区间方法。区间算法以特定的系统可靠性指标或系统停电损失费用与网损费用的加权和作为综合评价值,以综合评价值减少的可能度最大化为目标函数。算法考虑可靠性参数与网络动态变化的不确定因素,采用三相区间潮流和区间可靠性算法,进行隐含并行寻优,不仅求得了优化的网络结构,并且给出了网络结构的优化程度,最大可能地降低决策风险。算例分析表明该算法实用、有效。配套软件成为配电系统规划及运行的灵活、易用的工具。     

基于适应性权重遗传算法的配电网多目标综合优化

针对配电网多目标综合优化问题的复杂性,以及网络重构、电容器投切的离散控制变量优化问题,基于遗传算法从全局角度来求解此优化问题,研究了网络重构、电容器投切的编码方案,以及两者的综合编码方案,并研究给出合理的选择、交叉、变异以及保留操作策略。针对线损、电压质量以及线路负载多目标的各个目标权重难以确定问题,进一步引入适应性权重遗传算法,随着遗传代数的进化,算法自适应地给出各个目标权重。仿真算例验证了所提算法用于配电网多目标综合优化的合理性。     

计及配电网经济性与可靠性的电池储能系统优化配置

经济性和可靠性是储能系统优化配置过程中必须考虑的2项指标,但往往不能同时达到最优。为协调二者之间的矛盾,建立了同时考虑经济性和可靠性的多目标电池储能系统优化配置模型。首先针对目前含储能元件系统,可靠性评估方法复杂、计算速度慢的现状,提出了一种含储能系统及分布式电源（distribution generation,DG）的配电网可靠性简化计算方法,量化储能配置后对配电网可靠性提高所做的贡献,得到持续供电时间增量及持续供电电量增量2个指标。然后,以配电系统的年净收益最大、配电系统故障时储能系统持续供电时间与供电电量最大为目标,建立了电池储能系统多目标优化配置模型,并采用改进的强度帕累托算法求解该多目标优化模型的帕累托前沿。最后对IEEE-33节点配电系统进行仿真计算,验证了所建模型的可行性及有效性。     

计及不确定性的配电网模糊优化重构

实际配电网的负荷变化具有不确定性,使得配电网重构难以用传统的模型来描述。为此,提出根据负荷变化的模糊特性,建立以供电质量最优和网络损耗最小为目标的模糊化多目标配电网重构模型。采用量子进化算法对模型进行求解,以提高配电网络的经济性和供电质量;计算过程中采用支路前推回代法得到通应度函数的模糊区间,并通过区间评价函数进行模糊区间的比较来衡量方案的优劣。采用含分布式电源的IEEE33节点测试系统进行仿真计算,证明该方法的有效性。