基于改进二进制粒子群优化算法的负荷均衡化配电网重构

提出了基于改进的二进制粒子群优化算法、以均衡负荷为目标的配电网重构方法。将配电网重构问题表示为以负荷均衡指标最小为目标函数的非线性优化问题,针对配电网开环运行的结构特点对配电网拓扑结构模型进行了简化,并对二进制粒子群优化算法加以改进,以保证配电网的辐射状结构,同时大大减少迭代次数。算例分析结果表明,该方法能够有效解决负荷均衡化的配电网重构问题,计算速度快,收敛性好。     

配电网负荷均衡的网络分割算法

随着配电网规模的不断扩大 ,配电网网络重构算法的实时性越来越难以满足工程实用化的要求。而网络重构的结果其实是将一个配电网分割成几部分 ,各部分通过常开的联络开关相连。基于此 ,提出了配电网负荷均衡的新算法———网络分割算法。该算法将负荷均衡作为一个网络优化问题 ,利用配电网的一种新模型———分层拓扑模型 ,将全局最优问题转为多阶段分割问题 ;同时 ,充分利用配电网负荷均衡的特点 ,通过寻找源点分支负荷大于负荷平均值的下确界负荷和小于负荷平均值的上确界负荷的方法 ,实现了配电网的负荷全局最优均衡。算例的仿真结果说明了该算法的正确、有效和快速。     

配电网负荷均衡的网络分割算法

随着配电网规模的不断扩大,配电网网络重构算法的实时性越来越难以满足工程实用化的要求.而网络重构的结果其实是将一个配电网分割成几部分,各部分通过常开的联络开关相连.基于此,提出了配电网负荷均衡的新算法--网络分割算法.该算法将负荷均衡作为一个网络优化问题,利用配电网的一种新模型--分层拓扑模型,将全局最优问题转为多阶段分割问题;同时,充分利用配电网负荷均衡的特点,通过寻找源点分支负荷大于负荷平均值的下确界负荷和小于负荷平均值的上确界负荷的方法,实现了配电网的负荷全局最优均衡.算例的仿真结果说明了该算法的正确、有效和快速.     

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。     

基于柔性多状态开关的主动配电网双层负荷均衡方法

分布式电源(DG)的大量接入使得配电网源荷不确定性与随机性增大,而柔性多状态开关(FMS)的应用使得供区间互联不再受制于电压等级和相位,主动配电网(ADN)多供区联合优化运行将成为新常态,也为改善负荷不均衡现象、提高供电水平提供了基础.利用FMS灵活互联的特点,以供区层和馈线层负荷均衡指数加权最小为目标函数,建立了ADN双层嵌套负荷均衡模型,并采用改进粒子群和二阶锥规划的混合优化算法求解网络重构拓扑方案与FMS出力.整体算法外部对合环配电网进行简化和等效,减小网络重构的粒子群算法的粒子规模,加快计算速度;内部采用最佳等距分段线性逼近法(OEPLAA)对目标函数进行线性化,将FMS出力优化问题进行二阶锥转化.最后,通过某实际配电网对所提出的负荷均衡方法进行了分析和验证.     

配电网检修计划优化问题的研究

介绍了基于国内配电网检修计划实际编制情况建立的优化模型,同时考虑了检修时间的优化和设备检修时最优负荷转移路径.针对多种约束条件,对经济性最优为目标的检修时间优化问题,采用遗传算法求解,把得到优化的检修时间作为负荷转移路径优化的输入条件:利用失电区网络呈辐射状的特点,使用启发式搜索算法求解负荷转移路径优化问题得到多种转移方案,然后以最少失电负荷、最小开关数、最小网损为目标采用遗传算法优化,最终获得售电损失最小、总费用最小的检修方案.并对算例进行了验证,表明了该算法的可行性.     

分布式电源配电网络多目标优化重构方法研究

分布式电源配电网优化运行是配电网络高质量供电的基本需求,针对配电网络多目标优化过程中存在优化不彻底,效率低的问题,在分布式电源配电网络的辐射式结构基础上,利用遗传算法进行多目标优化,采用gamultiobj函数构建分布式电源配电网络的多目标优化目标函数,对性能参数进行在线优化,提升Pareto最优解的收敛性.最后在MA...     

基于改进双种群遗传算法的含分布式电源配电网重构

针对配电网重构非线性多目标优化问题,建立以配电网的网损、馈线负荷均衡及节点电压质量协调最优为目标的含分布式电源配电网重构模型,并运用双种群遗传算法对其求解。算法采用基于重构环的十进制染色体编码,设定遗传操作策略避免不可行解的产生,并采用移民策略和精英保留策略。同时引进基于矢量距浓度的选择率,提出有自适应规则的混沌局部搜索策略以提高全局寻优能力。选取IEEE33节点和IEEE69节点配电网络系统为例,仿真分析分布式电源接入对配电网的影响,并将本文算法与传统遗传算法进行比较,验证了该算法的可行性和有效性。     

采用改进鲸鱼算法的配电网综合优化

为了解决配电网重构与无功优化问题,将线路开关与无功补偿容量同时作为控制变量对配电网进行综合优化.建立以网络损耗、电压改善度、负荷均衡度和开关动作次数为目标的配电网综合优化模型.针对传统鲸鱼算法初始种群分布不均、缺少全局交流、容易陷入局部最优等问题,利用Sobol序列生成分布更均匀的初始鲸群,引入自适应权重调整系数,改进...     

考虑负荷控制的配电网故障恢复

用户参与市场程度的逐步提高为配电网的调度运行提供了更多、更灵活的手段。文中将负荷控制引入到配电网故障恢复问题中,建立了考虑可中断负荷参与的配电网故障恢复优化模型。可中断负荷的引入不仅有利于在系统供电容量不足时最大限度地保证重要负荷供电,而且有利于在配电网仍存在大量手动开关的现状下,降低开关操作时间,以保证重要负荷供电的快速恢复。针对该多目标多约束的优化问题,应用改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)进行求解。与传统的遗传算法相比,NSGA-Ⅱ无须通过权重系数将多目标转换为单目标,因此所得到的最优解集更能够反映优化问题的本质。算例计算结果验证了所提出的模型和算法的正确性和有效性。     

多负荷水平下含风电接入的配电网无功优化

由于风电输出功率的随机性,风电机组的大量接入给配电网无功优化带来更多不确定性因素。为了提高配电网无功优化对风力发电并网的适应能力,建立了多负荷水平下基于场景分析的考虑风电接入的多目标无功优化模型。该模型综合考虑了节省电能损失费用和节点电压偏差2个指标,将2个指标进行模糊化,采用最大化模糊满意度指标法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,然后采用自适应遗传算法进行求解。并以IEEE 33节点测试系统为例,计算和分析了在不同场景时最大负荷、一般负荷和最小负荷3种负荷水平下,电容器投切、系统有功损耗、节点电压以及节省电能费用情况。计算结果表明,所提出的无功模糊优化方法,在不同负荷水平、不同场景下改善电压质量和降损节能效果显著,适合多负荷水平下含风电机组的配电网无功优化需要。     

一种多目标配电网络重构新算法

配电网络重构是配电管理系统的重要内容，从本质上讲，它是一个非线性组合优化问题，采用传统方法处理十分复杂，难以得到理想结果。文中提出一种新的配电网重构算法，充分利用并综合负荷均衡法和支路交换法的优点，改进了负荷均衡过程；采用新的配电网络分块潮流计算方法，依据支路交换配电网损估算公式导出新的启发式规则，较好地解决了多目标配电网重构问题。理论分析和算例表明，该方法高效可行，适合配电网自动化的实际应用要求。     

遗传粒子群混合算法在配电网络重构多目标优化中的应用

针对配电网络重构多为单一性能最优重构的问题,文章提出了使配电网线损、负荷均衡、供电电压质量最佳的多目标配网优化模型。结合GA中的进化思想和粒子群算法(PSO)中的群体智能技术,采用遗传粒子群混合算法寻优,通过随机权重方法来获得目标是Pareto前沿面的可搜索方向,体现出较GA和PSO更好的寻优性能。寻优过程中,部分个体以PSO方法迭代,其它个体进行GA中的选择、交叉和变异操作,整个群体信息共享,同时采用自适应参数机制和优胜劣汰的思想进化。在此基础上制定的配网优化方案能够在保证配网呈辐射状、满足馈线热容、电压降落要求和变压器容量等的前提下,最大限度地提高配电系统安全性和经济性。算例表明该算法在求解性能和效率两方面都有比较显著的优势。     

Simultaneous optimization of phase balancing and reconfiguration in distribution networks using BF–NM algorithm

Rephasing strategy is one of the main methods used for phase balancing and neutral current reduction in electrical distribution networks and the reconfiguration technique is an effective method for network loss reduction. In this paper, a new method for the simultaneous implementation of reconfiguration and phase balancing strategies is presented as a combinational strategy. In order to solve the proposed optimization problem, Nelder Mead algorithm combined with a bacterial foraging algorithm (BF–NM) is used based on a fuzzy multi-objective function. The proposed method allows for the simultaneous execution of reconfiguration and phase balancing while minimizing the interruption cost of rephasing in addition to eliminating network unbalancing and reducing neutral current and network losses. To demonstrate the efficiency of the BF–NM algorithm, its performance is compared with bacterial foraging (BF), particle swarm optimization (PSO), genetic and immune algorithms (GA and IA). The proposed method is applied to the IEEE 123-bus test network for evaluation. The simulation results confirm the efficiency of the method in reducing the system costs and network phase balancing.     

含大规模电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度方法

针对大规模电动汽车接入配电网无序充电带来的负荷峰值增加等问题,提出一种含大规模电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度方法。首先基于蒙特卡洛抽样方法分析了大规模电动汽车的充电负荷需求;然后,以含大规模电动汽车接入的主动配电网运行成本最小化和负荷曲线方差最小化为优化目标,综合考虑电动汽车的充电需求和配电网的运行约束,构建含规模化电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对多目标优化模型进行求解,针对多目标优化得到的帕累托(Pareto)最优解集规模大,蕴含信息丰富,导致运行人员难以决策的问题,提出一种基于模糊聚类的方法对多目标Pareto最优解集进行筛选。通过改进的IEEE 34节点算例的多场景对比分析,结果表明:所提出的模型和方法可在保证系统经济运行的同时,有效利用电动汽车的优化充电降低系统负荷峰谷差。     

基于数学形态学和遗传算法的配电网动态无功优化方法

提出了一种基于数学形态学和遗传算法的配电网动态无功优化方法,通过构造数学形态学滤波器对由染色体的等位基因构成的二值图像进行滤波,将对补偿调压设备动作次数的处理问题转化为离散二值图像的滤波问题。为提高遗传算法的计算速度,对交叉和变异操作进行了改进：基于遗传性状的思想,防止了交叉操作中对优良基因组合的破坏;借鉴粒子群算法中根据个体极值和全局极值修正个体速度和位置的思想,提出了根据基因性状进行进化变异的方法。分别采用改进遗传算法、简单遗传算法和该动态无功优化方法对某区域配电系统进行无功优化,结果验证了该优化方法的正确性和有效性。     

基于二进制量子粒子群算法的含分布式电源配电网重构

配电网重构是一个复杂的非线性组合优化问题。为了克服基本优化算法易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的二进制量子粒子群算法(BQPSO),对含分布式电源(DG)的配电网重构模型进行求解。通过引入遗传算法的交叉操作和变异操作来避免早熟来提高算法的全局搜索能力,改进了算法的性能。并且选择了适当的不可行解处理方式来提高了算法的计算效率。最后通过对IEEE33节点配电系统进行仿真,验证所提算法在求解重构问题时得到的解更好,收敛速度和全局寻优能力都有提升。     

基于GA与TSP路径优化的城市中压配电网规划

城市中压配电网规划是一项大规模组合优化问题。针对目前城市中压配电网普遍采用的电缆单环网接线模式进行深入分析,提出一种新的规划方法。利用遗传算法的全局收敛特性进行负荷分组,采用旅行商问题路径优化方法进行具体路径规划,获得闭环网络;在此基础上通过最小化功率损耗选择联络线。实际算例证明,所提方法优化了编码策略,提高了收敛速度,能够有效解决城市中压配电网规划问题,对实际的城市中压配电网规划更具指导意义。