基于分布式发电的10kV电网无功优化关键算法的研究与实践

阐述了无功优化理论,介绍了无功优化的数学模型,提出了采用粒子群优化算法对含分布式发电的配电网进行无功优化的研究思路,并用算例进行仿真分析,得到了最终的优化方案。     

楼宇型分布式能源系统设备容量和运行策略优化研究

设备容量优化和运行策略优化是分布式能源系统设计,运行的关键问题。为实现分布式能源系统的经济效益,能效水平和环境效益最大化,针对楼宇型分布式能源系统建立了相对普适化的物理模型和数学模型,以粒子群优化算法和线性规划相结合,采用两阶段优化方法计算系统的最优容量配置,并给出运行策略。以某写字楼的分布式能源系统为例,得到最优的系统设备容量和全年逐时运行策略,并采用遍历法验证计算结果的准确性。优化的分布式能源系统与传统供能系统相比,费用年值降低7.79%,年总能耗降低24.18%,污染物排放量减少了62.77 %。     

分布式发电机组经济效益评估模型

根据风电、太阳能、燃气轮机等分布式发电机组的特点,建立了分布式发电机组经济效益评估模型,用于优化配置微电网的发电设备。以某实际微网系统典型日负荷为算例进行仿真,结果验证了该评估模型的有效性。     

基于Tabu-PSO的含分布式发电配电网重构

针对分布式发电对配电网重构的影响,对包含分布式发电的配电网进行数学建模;应用改进的粒子群优化算法提高算法的搜索速度;把分布式发电作为并网节点上的功率值为负的负荷。研究结果表明,对含有分布式发电的配电网优化重构后,系统的网损有较大降低,系统电压有所提高。     

基于特征筛选与ANFIS-PSO的分布式光伏发电功率预测方法研究

短期分布式光伏发电功率预测对配电网调度计划的安排及优化具有重要意义。人工智能技术的进步为精细化分析光伏发电功率预测结果的影响因素以及提高光伏发电功率的预测精度提供了有效途径。文章提出一种基于特征筛选与ANFIS-PSO的分布式光伏发电功率预测方法。首先,基于随机森林中的增益情况,对影响分布式光伏发电系统的各项特征参数进行筛选;然后,通过自适应神经模糊推理算法对输入数据进行训练,并使用粒子群算法对ANFIS模型进行优化;接着,建立基于离线训练和在线预测的ANFIS-PSO分布式光伏发电功率预测模型;最后,利用北京某地分布式光伏发电系统的实际数据来验证模拟结果的准确性。     

分布式能量系统在可持续发展中的作用

介绍我国的能源状况以及可持续发展的概念，引出了分布式能量系统（DES）概念，并着重对DES的组成、特点以及发展DES的重要意义进行了详细的阐述，说明DES的应用势在必行，DES的应用程度将是衡量一个国家综合国力的重要标志。     

基于改进量子粒子群算法的直流配电中心削峰填谷策略研究

直流配电系统具有供电质量高、系统稳定性好、利于可再生能源高比例接入等特点,其优化运行为典型的多目标优化问题。该文以国内首个五端柔性直流配电中心作为算例,考虑了直流配电中心所辖风光设备日运维成本与环境污染物惩罚成本的经济性模型。在考虑经济性的同时以直流配电中心最大日负荷曲线削峰填谷方差值最低为目标,建立了直流配电中心多目标优化模型。为有效求解该模型,提出了一种改进量子粒子群（QPSO）算法,有效提高了算法随机性和全局寻优能力,并将直流配电中心通过VSC换流器与IEEE33节点交流配电网互联构成柔性互联配电网。最后,通过算例潮流结果计算进一步分析验证了该策略的有效性。     

含分布式发电系统的配电网无功优化研究

引入有功网损、电容器以及分布式发电的费用,并充分考虑了电压质量和无功补偿容量作为罚函数的综合目标函数,采用PSO算法时运用改变更新方式,并在后期引进变异因子,建立了含分布式发电系统的配电网无功优化模型.通过算例表明,验证了模型和算法是可行的,具有较强的收敛性,对分布式发电并入配电网的运行具有一定的参考价值.     

基于改进粒子群算法的风光水互补发电系统短期调峰优化调度

风光水互补发电系统优化调度需要考虑风光电源的间歇性及波动性,同时还要处理梯级水库复杂的水力联系及不同电源之间的电力联系,因而建立风光水互补发电系统短期调峰优化调度模型,并采用粒子群算法进行求解,针对粒子群算法的早熟及后期收敛速度慢等问题,从惯性因子和种群拓扑结构两方面对粒子群算法进行改进,并对福建省电力调控中心管辖的12座常规水电站、木兰溪1座抽水蓄能电站、31座风电场、5座光伏电站组成的风光水多种电源互补系统进行数值分析。结果表明,所建模型能较好地实现对电网负荷的削峰填谷,所提算法显著提高了求解效率和求解质量,是一种解决风光水互补发电系统短期联合优化调峰调度实用性很强的有效算法。     

考虑多弹性资源调峰成本的可再生能源开发协同优化模型

中国制定了2030年和2060年的碳排放目标.可再生能源,主要是风能和光伏发电,被认为是未来的发电方式.新能源发展的主要制约因素是电力系统资源监管灵活性有限,导致消费能力不足.因此需要考虑调峰灵活的资源成本以及区域可再生能源的合理协调开发和运行优化.本研究考虑了电力系统综合成本,综合分析电力系统各种弹性调节资源潜力及其...     

An optimization model for regional renewable energy development

This research effort details the modeling component of a comprehensive decision support system for energy planning that allows for combining existing electricity generating capabilities with increased use of renewable energy sources. It focuses on energy planning at the regional level, and it is illustrated by applying it to the greater southern Appalachian mountains of the eastern United States: a region that was chosen for analysis not only due to its heavy dependence on coal for electricity, but also because of its potential for increased use of wind and solar power. The paper specifically discusses the development of a multi-objective linear programming (MOLP) model that can be used to determine the optimal mix of renewable energy sources and existing fossil fuel facilities on a regional basis. This model allows a decision maker to balance annual generation costs against the corresponding greenhouse gas emissions, and it provides significant support for implementing a variety of different policy analyses.     

基于时变通信拓扑的可再生能源主动配电系统规划模型

在考虑信息通信系统和电力物理系统深度交互耦合的高比例可再生能源主动配电系统中,配电网优化规划决策不可避免地受到通信网络性能的影响。文章提出基于时变通信拓扑的可再生能源主动配电系统规划模型。首先基于电力信息物理深度融合系统和非理想时变通信拓扑特征在高比例可再生能源配电网规划中的作用机理,提出基于多智能体的主动配电系统规划架构;其次引入多智能体系统协同控制方法,研究具有通信时延和攻击行为节点的复杂网络环境下通信时延多智能体系统,提出具有自适应能力的一致性控制方法;最后通过仿真算例验证了所提方法对于具有通信时延和遭遇恶意节点攻击下可再生能源主动配电系统规划安全一致的有效性,并通过电压偏移灵敏度测试,验证了信息传输质量对于物理系统的影响。考虑多智能体主动配电系统物理系统和信息系统的协同规划,有利于配电网安全、可靠、稳定运行,能够为主动配电系统优化规划提供决策依据。     

电动汽车和可再生能源经济环保协同并网调度的优化模型

文章在考虑等效负荷均方差最小的基础上,以火电机组的运营成本和污染物排放量最低为目标函数,考虑到风力发电、光伏发电和火电机组的约束条件,建立了一种含电动汽车、风光发电参与下的经济环保调度优化模型。采用动态改变学习因子的粒子群算法,以某地区电力系统为实例,验证了文章所提模型的有效性;并通过4种不同的运行模式的对比分析发现,风力发电、光伏发电和电动汽车协同并网调度,不但能够最大限度地利用光能和消纳风电来平滑负荷的波动,而且有利于削峰填谷和降低火电机组运营成本和污染物排放量。     

A modified honey bee mating optimization algorithm for multiobjective placement of renewable energy resources

Electrical generators of renewable electricity resources are quiet, clean and reliable. Optimal placement of renewable electricity generators (REGs) results in reduction of objective functions like losses, costs of electrical generation and voltage deviation. Because of recent technology developments of photovoltaic units, wind turbine and fuel cell units, only these generators are considered in this paper. This work presents a multiobjective optimization algorithm for the siting and sizing of renewable electricity generators. The objectives consist of minimization of costs, emission and losses of distributed system and optimization of voltage profile. This multiobjective optimization is solved by the Improved honey bee mating optimization (HBMO) algorithm. In the proposed algorithm, an external repository is considered to save non-dominated (Pareto) solutions found during the search process. Since the objective functions are not the same, a fuzzy clustering technique is used to control the size of the repository within the limits. This algorithm is executed on a typical 70-bus test system. Results of the case study show the proper siting and sizing of REGs are important to improve the voltage profile, reduce costs, emission and losses of distribution system. The main feature of the algorithm refers to its accuracy and calculation speed.     

新能源和可再生能源在线监测系统研究

为了解决当前分布式新能源和可再生能源发电项目由于种类、规约以及规模差异导致难以集中监测和管理的问题,设计出一种分布式部署、功能可裁剪、应用可扩展、故障可自愈的需求侧新能源和可再生能源在线监测系统。系统按照国际通用的电网信息数据模型标准设计,在国内首次为不同类型的新能源和可再生能源发电项目制定统一的数据采集和传输标准,能够实现辖区内所有太阳能、风力、生物质能等新能源和可再生能源发电项目的数据统一采集和实时监测。该系统已经在北京市范围内开展应用,预计到2017年,北京市接入的新能源和可再生能源项目将达到1 500个。目前已经接入项目数量超过100个,并收到了良好的效果,系统的稳定性和可靠性也得到了验证。     

可再生能源多能互补的分布式能源系统两级超结构模型

针对现有分布式能源系统设计受区域、资源和政策差异性的影响,建立了一套考虑可再生能源多能互补的超结构模型框架和通用求解方法.通过对系统流程结构和单元设备物理特性的逻辑描述,确定模型输入输出参数.引入强制进化随机游走算法,实现不同用能负荷需求、可再生能源形式和区域条件的求解计算.将提出的优化模型应用于具体算例,根据资源、设...     

Power loss reduction in radial distribution system with multiple distributed energy resources through efficient islanding detection

To provide electric utility service of desired quality at the lowest possible cost, voltage drop and power loss reduction is crucial for distribution network. Distribution systems with Distributed Energy Resources (DER) have shown an enormous potential for power loss and voltage drop reduction. This paper investigates existing islanding detection techniques for feeder performance and proposes a new islanding detection algorithm (NIDA) for node voltage profile improvement and power loss reduction in the distribution network.     

基于SA算法的主动配电网网损优化模型研究

分布式电源的接入会对主动配电网系统网损以及其运行经济性造成一定的影响。文章在传统最优潮流(Optimal Power Flow,OPF)模型的基础上,提出了基于敏感性分析(Sensitivity Analysis,SA)算法的主动配电网系统网损优化模型及其求解流程,并在华北地区某34节点配电网系统中对上述模型进行了仿真验证。算例结果表明,在一定的优化误差内,SA算法较传统OPF优化过程具有更高的计算效率,风电出力的不确定性会对系统网损及其最佳接入位置的选择产生较大的影响。