考虑高比例多元调节资源互动的配电网无功优化降损方法

为了挖掘高比例分布式资源接入背景下配电网全方位多角度无功调控降损潜力,实现更为全面精细的无功优化技术降损目标,提出考虑多元可调节资源协调互动的多目标配电网无功优化降损方法。首先,针对高比例分布式资源接入背景下谐波对线损的影响,给出了考虑谐波损耗的配电网线损计算模型;其次,在此基础上分析多元可调节资源无功调节能力,建立了以日线损最低和静态电压稳定性最大为目标的配电网无功优化调度模型;然后,通过制定多元可调节负荷、分布式电源、储能、无功补偿设备等多元分布式资源协同无功优化策略,达到在综合考虑配电网静态电压稳定性要求下系统线损最小的目的;最后,通过多元分布式资源接入的IEEE 33节点进行系统仿真分析,结果表明通过多元可调节资源的充分互动能够有效提高系统电压稳定性,降低系统线损,实现配电网安全、经济运行。     

配电网技术降损措施应用

配电网的电能损耗占电力系统电能损耗的比重较大,降低电能损耗是当前国家节能政策的一项重要任务。配电网中技术线损主要包括线路损耗和变压器损耗,分析探讨降损的技术手段,及配网技术降损因素,提出了9点降低配电网技术线损的措施。通过对某供电局2009—2011年技术降损前后数据的对比,综合线损率降幅逐年增大。论证提出的技术降损措施的可行性。     

不同类型分布式电源在配电网中的优化布置

分布式电源接入配电网后对电网节点电压、网络潮流、网损等方面带来的影响与分布式电源的种类、接入容量及接入位置密切相关。本文基于静态负荷模型,对小水电、光伏发电两种典型分布式电源与储能设备进行了研究。通过分析不同分布式电源的稳态输出特性,将不同分布式电源的出力特征与电力系统中潮流、电压不越限等约束条件相结合,以网损最小为目标函数提出了小水电、光伏发电与储能设备的优化布置函数。结论表明考虑出力差异性后,不同分布式电源的最优布置计算结果具有明显区别,相比将分布式电源当作常规电源出力将更加精确。     

基于网损和电压优化的分布式电源接入北京配电网策略研究

首先介绍了北京电网分布式电源的接入情况,然后综合考虑电网网损和电压优化,应用北京电网运行数据,搭建模型算例,采用长过程仿真,开展分布式电源接入北京配电网策略研究。提出以保证电压合格率较高为首要目标,兼顾网损最优,通过准确的分析评估,确定能够降低网损、保证电压合格率的分布式电源的优化选址和接入策略。     

面向光伏集群的配电网模型-数据联合驱动无功/电压控制

传统配电网的无功/电压控制(VVC)方法,难以兼顾控制决策的全局最优性与实时响应能力,分布式光伏(DPV)的分散化、高比例并网导致该矛盾日益突出。结合模型优化的寻优能力与深度强化学习的在线决策效率,提出了面向光伏（PV）集群的配电网模型-数据联合驱动VVC策略。首先,考虑日前优化调度与日内实时控制的运行特征,结合DPV集群划分,构建了配电网分布式两阶段VVC框架;然后,以系统运行网损最低为目标,建立了配电网分布式日前VVC模型,并提出了基于Nesterov加速梯度的分布式求解算法;其次,以日前决策为输入量,建立了基于部分可观马尔可夫博弈的配电网实时VVC模型,并提出了基于迭代终止惩罚函数的改进多智能体深度确定性策略梯度算法;最后,基于MATLAB/PyCharm软件平台进行了算例分析,验证了所提方法的全局趋优性以及实时响应能力,提高了PV高比例接入配电网运行的经济性和安全性。     

考虑负荷与分布式电源随机性的配电网无功优化*

考虑负荷与分布式电源(DG)的随机性,在满足配电网运行约束条件以及补偿器动作次数约束条件下,提出配电网日整体收益最大,综合考虑分布式电源投资和维护费用以及补偿器投入费用的无功优化模型。用网损降损率变化率作为补偿器动作的"动作阀",同时针对遗传算法(GA)在寻优过程中寻优速度慢的缺点,用精英保留策略遗传算法(ESGA)求解含DG配电网无功优化问题。IEEE33节点配电系统算例仿真结果表明所提方法能有效解降低网络损耗,实现配电网动态无功优化。     

基于模型预测控制和机会约束的主动配电网实时调度优化策略

合理利用分布式电源和可调负荷的灵活调节特性是实现主动配电网主动控制的关键,但其中分布式电源的随机性和波动性影响了实时调度的可靠性。为实现主动配电网的实时优化调度,提出基于模型预测控制和机会约束的主动配电网实时调度优化策略,将模型预测控制与机会约束相结合,降低了分布式能源随机性和波动性对小时间尺度调度的影响。首先,对主动配电网的小时间尺度调度体系进行了分析;在此基础上,以最优经济调度为优化目标,通过模型预测控制将系统未来状态感知与实时状态反馈相结合,对实时调度进行滚动优化,尽可能减小配电网不确定性影响;在滚动优化中采用机会约束进一步降低分布式能源和可调负荷随机波动的影响;实现了主动配电网实时调度的高可靠性和高经济性。最后通过全面的运行实例验证了所提策略的适用性和优越性。     

含光伏接入的中压配电网集中调控优化策略

随着并网光伏数量和容量的增加,中压配电网电压波动及网损过大等问题日益突出。为此计及中压配电网的通信条件与计算能力等特点,提出了一种面向中压配电网的分布式光伏集中调控优化策略,抑制中压配电网电压波动及网损过大。分析光伏并网对配电网电压及网损影响,构建了以中压配电网潮流平衡方程、节点电压、支路电流及系统运行为约束,以网损最小、电压波动最小和分布式电源消纳最大为目标的多目标优化控制模型;采用商用CPLEX对模型进行求解;最后结合算例仿真对模型进行了有效性验证。结果表明,所提优化控制模型可有效降低配电网电压波动,合理分配分布式电源出力,降低网络损耗,同时保证光伏利用率处于相对合理区间。     

基于等价输入干扰的分布式光伏电源出力控制策略

分布式电源能够改善配电网潮流分布,使得电力系统具有更高的能源利用率以及灵活性,然而分布式电源的不合理出力则难以充分发挥自身优势,并且死区效应、电网电压畸变及系统参数不确定性等不确定性扰动也会对电力系统的可靠性构成严重威胁。针对此问题,提出了基于改进的等价输入干扰方法(improvedequivalentinputdisturbance,IEID)的分布式电源出力控制方法。其中上层优化结构以配电网网损最小为目标,建立配电网优化降损模型并求解得到分布式电源出力值;下层控制结构基于所提IEID设计分布式电源控制策略,把模型耦合项、死区效应、网压畸变及系统参数不确定性等干扰对系统输出的影响等价到输入通道上,并对其进行估计和补偿,能够有效地抑制未知扰动并高精度跟踪上层输出的出力值,极大地改善并网电能质量。以某21节点真实居民配电网为算例,仿真结果表明所提方法具有较好的扰动抑制能力,能够自主平稳出力,降低配电网网损。     

基于特征选择和Stacking集成学习的配电网网损预测

针对配电网能量管理和节能降损的要求,为了提高配电网网损分析与评估的有效性,提出了一种基于特征选择和Stacking集成学习的配电网网损预测方法。首先基于特征选择的主要方法,通过相关性分析法、最大信息系数法和基于树模型的特征选择法对特征进行综合分析,得到各种特征对网损预测的重要性,选择重要特征作为配电网网损预测模型的输入特征。在此基础上,介绍Stacking集成学习原理,考虑融合多种预测模型的优势特点,建立Stacking集成学习配电网网损预测模型,最后通过仿真验证得到网损预测结果。该仿真数据来源于湖南省10kV配电网某线路44个台区的真实数据,网损预测结果表明该方法能够有效提升配电网网损预测的准确性和鲁棒性,相比于单一预测模型具有更好的预测精度和泛化能力。     

基于约束型深度强化学习的主动配电网 电压控制策略

随着分布式电源与随机性负荷的大量接入,配电网的电压波动问题变得愈发严重。主动配电网能通过各种电压无功控制器平抑电压波动,但通常需要求解一个复杂的混合整数二阶锥规划问题,难以做到实时控制。文中利用深度强化学习建立了一个主动配电网实时电压控制模型,能快速得到满足潮流约束的控制策略。采集节点有功、节点无功、设备档位、时间步作为环境状态变量;以和网损及设备操作相关的费用作为回报函数来协调三个控制设备;通过基于长短时记忆网络的约束型强化学习来求解,从而建立主动配电网实时电压控制模型。基于4节点测试系统和IEEE-33节点测试系统进行了仿真,仿真结果表明,所提的深度强化学习方法能确保潮流约束,电压控制模型能实时控制电压无功控制器,以保证配电网的电压质量。     

基于模型预测控制的主动配电网多场景变时间尺度优化调度

针对源荷预测误差对主动配电网调度影响较大的问题,充分考虑源荷数据相关性,提出基于模型预测控制(MPC)的主动配电网多场景变时间尺度优化调度策略.在日前、日内优化阶段,采用藤Copula模型描述源荷相关性,结合场景生成与削减技术形成源荷出力场景,以多场景下配电网期望运行成本最小为目标建立优化模型,求解配电网中机组、储能、...     

基于神经网络的微电网参与上层电网实时优化调度策略

微电网优化调度策略除要解决风电、光伏就地消纳及其自身稳定运行问题外,还应具备调用分布式电源、具有需求响应能力的负荷等灵活性资源向电网提供辅助服务,参与上层电网实时调度的能力。基于此,文章提出一种基于BP神经网络的微电网资源优化调度策略。结合微电网运行成本和需求响应容量收益建立日前阶段经济最优调度策略;日内模拟阶段模拟预测功率波动以及上层电网实时需求,通过神经网络学习,得到日内阶段调度模型,为日内调度做准备;日内阶段通过上层电网的需求响应信号,将联络线功率输入到神经网络训练模型当中,得到日内阶段各个分布式电源实时功率。所提策略既能保障微电网的经济运行,又能满足上层电网的实时调度要求。最后以日后最优调度算例结果验证了策略的经济性和有效性。     

带蓄电池储能系统的DSTATCOM有功无功联合优化控制

蓄电池储能系统接入配电网静止同步补偿器(B-DSTATCOM)进行有功无功联合控制可有效缓解高波动性分布式电源大量接入配电网导致的电压越限、网损加重、三相不平衡度增加等系列问题。对此,文中提出一种计及光伏发电的不平衡主动配电网B-DSTATCOM实时有功无功联合优化控制策略。首先,对B-DSTATCOM四象限运行原理进行研究,在此基础上以电压偏移、网损、电压不平衡度及运行成本为子目标函数建立B-DSTATCOM实时有功无功联合多目标优化控制模型,并采用加权求和法、改进粒子群优化及直接潮流法求得最优控制方案。最后,基于澳大利亚某实际含光伏低压不平衡配电网进行MATLAB仿真,验证所提方法及模型的有效性、实用性和鲁棒性。     

基于配电网馈线首端电压追踪的分布式光伏变斜率下垂控制策略

分析了分布式光伏电站无功出力与并网点电压之间的关系,研究了光伏电站无功功率吸收量对配电网线路损耗的影响。在传统下垂控制策略的基础上,提出了一种基于馈线首端母线电压追踪的分布式光伏变斜率下垂控制策略,并介绍了控制系统的架构与软件控制逻辑。在所提改进控制策略下,线路电压水平略高于传统下垂控制策略下的线路电压水平,但线损率指标则更接近线损最优控制策略下的线损率。以IEEE 33节点配电网系统为算例,在OpenDSS上进行时序仿真,并与传统下垂控制策略和线损最优控制策略进行对比,仿真结果表明,所提改进控制策略可以牺牲较少的降压效果来换取更多的降损收益,验证了所提控制策略的正确性和实用性。     

基于网损二阶灵敏度的分布式电源出力鲁棒优化方法

随着分布式电源大量分散接入配电网,一方面造成了配电网网损增加,另一方面,其出力的波动性造成了分布式电源消纳困难。为此,本文提出了基于二阶灵敏度网损的分布式电源出力鲁棒优化方法。首先,通过泰勒展开推导了基于二阶灵敏度的有功网损和无功网损计算公式,并将其嵌入到分布式电源出力优化模型中,建立了以综合网损最小和分布式电源出力最大化的优化模型;然后,采用多面体不确定性集合来描述分布式电源出力,构造了分布式电源出力的鲁棒优化模型,通过对偶变换将将鲁棒优化模型转化为确定性的二次规划模型。最后,通过70节点配电系统仿真结果表明,本文所提出的二阶灵敏度的网损计算方法误差较小,最大仅为5%,鲁棒优化方法可以通过多面体维数控制保守性,优化效率高。     

面向分布式光伏虚拟集群的有源配电网多级调控

受外界环境影响,分布式光伏出力具有间歇性、波动性和不确定性,其分散、高渗透接入给配电网调控带来了高维数、高复杂度等问题,故提出面向分布式光伏虚拟集群的有源配电网多级调控。首先,提出虚拟集群概念,并基于社团理论提出适应调控目标变化的虚拟集群动态划分方法。然后,针对含高渗透分布式光伏配电网的运行特点和调控需求,具体研究包含全局优化调度级、集群趋优控制级、本地消纳控制级的多级调控模型与实现方法。最后,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型并进行算例分析,验证了所提调控方法可适应有源配电网运行状态变化,提高调度控制的快速性和有效性。     

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。     

基于模型预测控制含充换储一体站的配电网优化运行

提出一种综合考虑电动汽车充换储一体站与主动配电网的优化调度模型。基于快充用户行驶行为特点、城市道路速度-流量实用模型分别建立快充站和换电站模型,并结合梯级储能集成为一体站模型。在含有风机、光伏、微型燃气轮机和一体站接入的主动配电网中建立优化调度模型,并将模型转化为混合整数二阶锥模型求解。使用基于模型预测控制的多时间尺度优化调度策略实现对配电网日前调度、日内滚动调度和实时反馈校正,减少了分布式电源和负荷的预测误差对配电网运行的影响。以某市公交线路实际道路情况为例,验证了所提出的优化调度策略具有能够满足电动汽车充电负荷需求、抑制功率波动并降低配电网运行维护费用的优势。