考虑负荷随机性的含DG多目标配电网重构

配电网是城市电力系统网络中的重要一环,配电网重构是提高分布式电源接入条件下电网运行的经济性和供电能力的重要措施,而建立一种适应负荷随机性和提升分布式电源利用率的配电网重构模型是很有实际意义的。分析了常见的配电网重构模型的构建方式,论述了点估计法计算随机潮流的方法和步骤,提出了总网损期望最小化与分布式发电量损失最小化两个优化目标,结合多目标优化理论提出了改进的配电网重构模型。算例表明,通过提出的模型可以获得满足多目标需求的若干优化方案。     

计及低碳效益的分布式发电优化配置

首先对电力系统各个环节进行低碳分析,针对配电网分布式发电DG(distributed generation)优化配置问题,提出了低碳费用、电压安全、有功网损这三个评估配电网效益的重要指标,在此基础上建立分布式发电多目标优化配置模型,应用最大满意度法将多目标规划转化成单目标规划问题,并用模拟植物生长算法PG-SA(plant growth simulation algorithm)对上述模型进行求解。算例表明该模型确定的分布式电源在配电网的位置和容量可有效减少碳排放、提高系统运行电压,降低有功网损。     

考虑负荷随机性的含DG多目标配电网重构

配电网重构是分布式电源接入条件下提升电网运行经济性和分布式电源利用率的重要措施。分析了常见的配电网重构模型的构建方式,并结合多目标优化理论建立了含有总网损期望最小化与分布式发电量损失最小化两个优化目标的重构模型;考虑到实际中配网系统各节点负荷会有波动且负荷预测的准确程度有限,在模型的潮流计算中采用点估计法计算随机潮流,使重构结果对负荷的小范围随机波动具有较好的适应性。应用多目标差分进化算法对IEEE-33节点系统进行仿真,测试结果验证了所建模型的正确性和有效性。     

基于博弈论的多目标配电网重构

提出了一种基于博弈论的多目标配电网重构模型,该模型充分考虑了风电和光伏发电的出力不确定性,以降低配电网有功损耗、均衡负荷过载和减少开关操作次数为综合优化目标。将3个目标函数视为不同的博弈者,并考虑各目标之间存在的相互制约关系,加入"后评价"选择机制,构建了合作博弈联盟模型探讨目标间可能存在的联系,并采用改进萤火虫算法对模型进行求解,利用适应度值的大小确定最终重构方案。IEEE 33节点配电网的测试结果表明,所用算法能够快速找到多目标重构博弈模型的均衡解,验证了在加入分布式电源的情况下,网络重构能明显改善配电网的各项指标。     

含分布式电源配电网重构的研究

为全面反映含分布式电源的配电网重构问题,建立负荷均衡度、系统网损及电压质量协调最优的含分布式电源配电网重构优化模型,在此基础上,利用模糊理论,将含DG配电网多目标重构问题转换成单目标优化问题。鉴于传统蝙蝠群体易聚集于局部极值,导致早熟,将混沌优化以及自适应调整策略融入到蝙蝠优化算法,提出了一种改进型多目标蝙蝠优化算法,并提出利用其对含分布式电源配电网重构模型进行求解,选取IEEE-33节点配电系统进行仿真,通过算例验证所提算法的良好实用性和适应性,并且验证所提模型的实际意义。     

含分布式电源的智能配电网的多目标优化调度

随着智能电网的建设,分布式电源越来越受到青睐,对配电网内各个分布式电源的优化调度也越来越重要。本文综合考虑了配电网的运行费用和环境效益,建立了含有柴油机、风力发电机、光伏发电单元和燃料电池等分布式电源的智能配电网优化调度模型。然后在满足各种约束条件的基础上,使用遗传算法求解了该模型。接下来给出相应算例计算了目标函数,通过分析计算结果,得出多目标优化调度模型的可行性与优越性。     

基于改进CPSO算法的含随机负荷配电网重构

随着分布式新能源的接入,电动汽车等随机负荷的广泛应用,如何进行配电网重构是系统面临的重要课题。考虑到风力光伏发电以及电动汽车等随机负荷,同时在满足电力系统安全稳定运行的条件下,以配网运行最优成本为目标,确定最优经济性的开关组合方案。针对配电网重构这一复杂的非线性组合优化问题,提出了一种改进的混沌粒子群优化(CPSO)算法。通过建模及仿真计算,在IEEE33节点系统中对比粒子群算法,验证了在配电网动态分时重构问题中,优化了网络结构,得到了最佳效益,具有较好的实际应用和理论指导意义。     

考虑分布式电源出力调整的多目标配电网重构

配电网重构可以提高配电网运行的经济性和安全性,而分布式电源(Distributed Generator,DG)加入配电网直接影响潮流分布,对配电网重构将产生较大影响。考虑到DG对配电网重构的影响,以开关状态、DG出力为优化变量,建立了以网络损耗、负荷均衡化率最小为目标函数的多目标优化模型。将生成树、蚁群算法和遗传算法相结合,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。该方法利用基于生成树原理的蚁群算法对配电网结构进行优化,保证蚂蚁路径满足网络拓扑约束,有效提高了可行解的数量;采用Pareto最优遗传算法对分布式电源出力进行优化,可获得满足多目标需求的若干优化方案。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。     

基于Stackelberg博弈的配电网分布式光伏低碳化消纳方法

为促进配电网分布式光伏发电功率就地消纳,缓解弃光、电压越限等问题,提出了一种利用交易电价和低碳农业用电设备进行就地消纳的方法,构建了低碳化源荷协调双层优化模型。上层模型以光伏发电和农业园区方整体综合收益最大为目标,通过Stackelberg博弈模型,确定最优交易电价和各园区时移消纳功率;下层模型综合考虑低碳农业用电设备的低碳效益、配置数量等信息,以不同计量时段的最大低碳消纳效益为目标,农业园区控制就地消纳违约率,确定可时移负荷的优化控制方案和不同园区的最大低碳消纳效益。配电网仿真结果表明,采用交易电价和可时移低碳负荷消纳模型后,配电网分布式光伏就地消纳情况得到改善,弃光电量减少,电压质量得到改善,光伏发电和农业园区方综合收益均得到提升。     

基于萤火虫-变邻域搜索算法的含分布式电源配电网重构

为全面的反映含分布式电源配电网重构的问题,本文建立网系统网损、负荷均衡及电压质量协调最优的含分布式电源配电网重构优化模型,能够比较实际、科学的反映配电网网络结构调整问题。在此基础上,应用自适应权重系数法,明确各目标函数的权重组合方案,将含DG配电网多目标重构问题转换成单目标优化问题。鉴于传统萤火虫算法具有容易早熟、过度依赖控制参数的缺陷,提出了FA算法与变邻域搜索相结合的混合优化算法,并利用其对含分布式电源配电网重构模型进行求解,选取IEEE-33节点配电系统进行仿真,通过算例验证所提算法的良好实用性和适应性,并且验证所提模型的实际意义。     

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。     

考虑风光的两阶段配电网动态重构方法

由于传统的控制手段已不能抵抗高渗透率分布式电源对电网的冲击,需要对含分布式电源的配电网动态重构问题展开研究。针对传统配网重构中考虑分布式电源不足、过程复杂耗时和实用性较低等问题,提出了基于生物地理学算法的含分布式电源配电网动态重构两阶段优化策略,建立了以全时段网损最小和开关操作总次数最少为目标的多目标优化模型。首先运用整数型环网编码方法以降低变量维数,对配电网进行时段初步划分,运用夹逼策略对优化区间进行“列举”操作,得到初步优化方案。在此基础上,考虑开关操作总次数约束,对其进行时段的二次优化,最终确定动态重构的开关动作时刻及组合。通过算例验证了该动态重构方法能够在保证操作次数较低的同时,达到减少配电网有功损耗、提高节点电压稳定性的目的。     

计及分布式电源输出特性的有源配电网重构方法

针对含分布式电源的配电网重构算法将分布式电源等效为恒功率因数输出模型,未考虑节点电压变化对分布式电源无功出力影响的问题,提出一种考虑分布式电源不同输出特性的配网重构方法。首先对分布式电源进行分类并建立等效模型,该模型充分考虑了节点电压对分布式电源无功出力的影响,能够根据节点电压确定不同属性的分布式电源无功出力。再使用自适应烟花算法对配网重构进行寻优求解,对重构后的系统网损和节点电压进行对比分析。含分布式电源的IEEE 33节点典型测试系统的仿真结果对比验证了所提模型的有效性和真实性。     

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。     

基于多目标优化模型的分布式电源选址方案研究

分布式电源接入配电网是智能电网的关键。分布式电源接入配电网的位置及所注入的容量会对电网的损耗和电压的稳定性产生影响。采用多目标优化模型研究分布式电源优化选址问题。在综合考虑电压稳定的两类指标以及电网损耗的基础上,建立了多目标的优化仿真模型。同时,利用多岛遗传算法进行全局寻优求解,提高了全局最优解的可能性。对于多目标优化的可行解,运用Pareto最优解分析理论,使模型更具有实际工程意义。最后,采用配电网的标准算例对模型及算法进行了验证。表明,该模型具有优异的优化效果,有助于工程的实际应用。     

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。     

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。     

三相不平衡有源配电网鲁棒动态重构

考虑配电网的三相不平衡运行和注入功率不确定性可以提高网络重构方案的优化效果和应用价值。首先,对考虑不确定性的分布式电源和负荷注入功率进行仿射数建模,划分重构时段,以有功网损最优为目标函数,基于三相Distflow潮流方程建立含不确定性预算的配电网两阶段鲁棒动态重构数学模型。为高效求解该模型,引入最佳等距分段线性逼近法对模型进行精度可控的线性松弛,并使用列约束生产算法迭代求解。采用标准化配电测试系统验证所提鲁棒动态重构模型的可行性和有效性,通过控制不确定性预算可进一步调节重构方案的保守性和鲁棒性。     

接入光伏、风电的上海中原地区配电网重构研究

分布式电源的接入,对配电网的安全运行产生影响。文中基于配电网简化模型和分布式电源出力模型,建立了接入光伏、风电的配电网多目标实时重构模型。该模型在系统重构间隔内,选取系统网损、电压质量和均衡负荷为综合目标,考虑光伏、风电接入的运行安全为约束,采用整数型分区编码和无效解判断策略,大幅降低了变量维数。对上海中原地区的配电网进行分析,得到了各时段的重构方案,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于改进引力搜索算法的配电网多目标优化重构

在含分布式电源(distributed generation,DG)的配电网重构中,综合考虑网络经济性、电能质量以及供电可靠性等因素,通过基于模糊满意度的多目标处理方法将多目标函数进行归一化处理,将精英策略思想引入到万有引力搜索算法中,并采用此改进引力搜索算法对问题进行求解。以IEEE 33标准节点系统为例进行网络重构,仿真结果表明,多目标重构后系统的网损有较大的降低,同时节点电压质量和供电可靠性也得到提高,从而验证了所提算法的有效性和可行性。对比其他算法,所提算法有效避免了结果陷入局部最优解,提高了算法的稳定性且具有较强的寻优性能。