基于改进进化规划算法的配电网电容器实时投切策略

以超短期负荷预测及日发电计划为基础的配电网电容器实时投切操作,对无功优化算法有很高的要求。针对目前实时投切算法优化效果较差、效率低、难收敛的问题,提出以运行经验为约束的用于电容器优化投切的改进进化规划算法。利用大量实际运行经验来制约解的产生以及进化,缩小寻找空间,提高智能算法的搜索效率。使用超短期负荷预测取代原有的24 h日负荷曲线作为电容器实时优化投切的实时负荷数据,能更接近实际运行时的负荷,使降损、调压的效果愈加明显。利用上述改进的电容器实时投切算法对IEEE69节点系统进行优化计算,结果表明：提出的实时投切方案网损下降更多、效率更高,满足在线应用的要求。     

用改进的Tabu搜索方法优化补偿电容器分档投切的研究

对基本的 Tabu搜索方法进行了改进 ,将“改进遗传算法”中的优化编码技术引入 Tabu搜索方法 ,并在此基础上引入动态管理退出迭代判定条件、动态管理 Tabu表深度和动态管理邻域搜索规模等 ,用以处理补偿电容器分档投切的组合优化问题 ,并给出了算例     

基于微粒群优化算法的电力系统动态无功优化

根据系统负荷曲线变化趋势按单调性将一天的预测负荷曲线划分为若干(小于24)个时段，并将动作次数约束还原为经济成本，将它与网损费用等之和作为目标函数，并考虑了各种运行约束条件，采用微粒群优化算法进行计算，该算法收敛速度较快。与静态无功优化模型相比表明，该无功优化模型更适合给定的地区电网，优化后全天的网损略有增大，但变压器抽头调节次数以及电容器组投切次数明显减少。     

分布式联网型配电网无功补偿装置及控制策略

分布式，联网型的配电网无功补偿装置可提高系统供电质量并降低网损，其系统构成和装置原理；以通信网络为基础，将各个补偿装置连成一个补偿系统，充分利用系统信息进行补偿电容的分组投切，从而提高了对用户的供电质量，降低了网损；在此硬件系统的基础上，阐述了配电网无功补偿的控制策略和在线控制算法，该算法考虑了配电网的负荷特性，对基于Tabu方法的电容器分组投切优化算法进行了改进，提高了计算速度。     

基于改进的Tabu搜索算法的电力系统无功优化

将一种改进的Tabu搜索算法用于电力系统的无功优化,建立了相应的数学模型,并以有功网损为目标函数。在传统的Tabu搜索算法的基础上,对补偿电容分组投切的二进制优化编码、退出迭代的判定条件、Tabu表深度、不同循环起点的选择等问题做了分析讨论,使得更容易跳出局部最优解,保证可以搜索整个可行域,从而得到最优解的可能性更大。应用改进的Tabu搜索算法对IEEE6节点系统进行了无功优化实例计算,结果表明改进的Tabu搜索算法具有更强的全局寻优能力。     

基于典型日负荷曲线的变电站无功补偿优化分析系统

变电站无功补偿控制能够实现按照不同时段、不同容量来选择投切控制方式,但投切时间及容量的确定,缺少必要的理论依据。介绍了基于典型日负荷曲线的变电站无功补偿优化分析系统,对变电站一段时期内负荷变化进行了数据分析,得出典型日负荷曲线,并动态计算出一段时期内变电站电容器较合理的投切时间和容量,对无功补偿方案的确定具有一定的指导意义。     

含双馈风力发电机组的配电网无功电压优化

为了研究含双馈风力发电机组的配电网无功电压优化问题,将双馈风力发电机组的无功出力与电容器投切组数和有载调压变压器档位作为控制变量,通过均分次日控制时段使动态无功电压优化问题简化为静态无功电压优化问题。在每个时段开始时利用改进的遗传算法求得使系统网损最低的控制变量组合,每个时段内保持有载调压变压器档位和电容器投切组数不变,通过改变发电机机端电压来进行无功补偿。最后利用改进的IEEE33节点系统进行仿真计算,结果表明利用双馈风力发电机组的无功补偿能力可以有效降低配电网的有功损耗。     

计及控制设备动作次数约束的动态无功优化算法

将全天各负荷母线的有功和无功变化曲线分为24个时段,用控制变量的数学表达式描述有载调压变压器分接头和可投切并联电容器组的动作次数约束,提出了完整的非线性混合整数动态无功优化模型,并提出采用非线性原对偶内点法内嵌罚函数的方法求解该模型.在优化过程中较好地解决了变量离散化和控制设备动作次数限制之间的配合问题.以一个实际系统作为算例,分析了不同最大动作次数约束取值对动态无功优化结果的影响,并与单点静态优化计算结果进行了比较,以比较结果验证了该算法的正确性和有效性及在限制控制设备动作次数方面取得的成功.     

配电网无功高低压综合优化补偿模型

研究配电网络无功优化补偿问题。提出用高压（１０ｋＶ）固定电容器补偿和低压电容器分时投切（低谷时段切除）相结合方式，可对补偿电容器容量、位置及投切时间作出优化决策．程序模型以包括电容器固定投资的净节约现值为目标，考虑电压的约束，采用分阶段逐组对标准电容器进行优化补偿，计算速度快，无迭代收敛问题．     

基于改进的Tabu搜索算法的电力系统无功优化

将一种改进的Tabu搜索算法用于电力系统的无功优化，建立了相应的数学模型，并以有功网损为目标函数。在传统的Tabu搜索算法的基础上，对补偿电容分组投切的二进制优化编码、退出迭代的判定条件、Tabu表深度、不同循环起点的选择等问题做了分析讨论，并做出了一定的改进，使得更容易跳出局部最优解，保证可以搜索整个可行域，从而得到最优解的可能性更大。文章应用改进的Tabu搜索算法对IEEE6节点系统进行了无功优化计算，与传统的Tabu算法进行了比较．结果袁明改进的Tabu搜索算法具有更强的全局寻优能力。     

基于遗传禁忌混合算法的电力系统无功优化

为了使遗传算法(GA)和禁忌搜索算法(TS)的优点被保持,缺点被削弱,提出了电力系统无功优化的遗传禁忌混合算法(GATS);针对电力系统无功优化中控制变量的离散性和连续性相混合的特点,提出了混合编码策略并相应地采用启发式算术进行杂交.用GATS算法对IEEE30节点系统进行了无功优化计算,并就优化结果和简单遗传算法(SGA)及二进制编码的禁忌搜索法(TSB)的优化结果进行了比较,结果表明GATS方法具有更好的收敛性和更强的全局寻优能力.     

一种改进的Tabu Search算法及其在区域电网无功优化中的应用

提出将改进的Tabu(禁忌)搜索算法用于区域电网无功电压优化控制问题的求解.首先根据已知的实际电网的历史数据获得可行的初始解,然后对区域电网采用改进的禁忌搜索方法进行无功优化.在求解的过程中,由于对Tabu表中所记录的"移动"采取"有条件地释放Tabu表中的记录"这一策略,可以使搜索有效地跳出局部极小值点,更好地找到最优解.通过IEEE-14节点算例验证了该算法的有效性.     

配电网时变无功电压优化方法

为降低电能损耗、提高功率因数和保证终端用户的电压质量,针对考虑负荷变化时配电网补偿调压设备的优化控制问题,提出了完整的模型及求解算法。根据系统负荷曲线变化趋势,提出按单调性初步分段进而采用融合的思想使分段数满足补偿调压装置的动作次数约束。应用粒子群优化算法从整体上获得系统一天内的电容器组及有载调压变压器分接头的最优运行方式。算例分析结果表明,这种分段处理方法不仅考虑了负荷的周期变化,而且使控制方案更为简洁、有效。     

基于改进Tabu搜索算法的区域电网无功优化

为了满足无功优化的实时控制要求,提出了考虑静态电压稳定的区域电网无功优化方案。该方案采用改进的Tabu搜索算法,以有功网损最小为目标进行无功优化,记录优化过程中搜索得到的前10位最优网损解;然后对这10个最优网损解进行静态电压稳定裕度计算,再运用模糊集理论,将网损最小和静态电压稳定裕度最大两个目标的优化问题转化为单目标优化问题。通过算例仿真,证明了改进Tabu算法适合于解决区域输电网无功优化问题,同时也验证了本文提出的考虑静态电压稳定性的区域输电网二级无功电压控制方案是可行的,有效的。     

考虑三相不平衡的配电网无功优化运行策略研究

提出了配电网电压无功优化运行策略。以三相配电网潮流计算为基础．考虑了系统的日负荷变化曲线、配电系统实际的三相不平衡状态,以及电容器组和有载调压变压器分接头的实际操作次数约束,应用遗传算法获得一天内电容器组三相分相投切和有载调压变压器分接头位置的最优调度方式。对IEEE36节点算例系统和某城区实际配电网系统进行了验算．计算结果表明该方法可行、有效。     

基于增强连续禁忌算法的PSS参数优化

多机系统中,电力系统稳定器PSS(Power System Stabilizer)的参数配置是一个复杂的非线性优化问题。描述了电力系统模型、PSS模型及参数优化目标函数和约束条件。介绍了增强连续禁忌算法ECTS(Enhanced Continuous Tabu Search)的主要组成部分及算法流程图。并以WSCC3机9节点系统为例进行PSS参数优化,通过发电机在不同方式下(正常、负荷高峰、负荷低谷)的动态性能仿真,结果表明：用ECTS算法参数优化后的PSS动态性能优于常规方法设计的PSS,具有一定的鲁棒性。     

An optimal allocation of distributed generation and voltage control devices for voltage regulation considering renewable energy uncertainty

Distributed generation (DG) may result in voltage fluctuation by changing line flow and reactive power injection, especially DG that generates power from renewable energy resources. To cope with this problem, this paper proposes an optimization process to optimally regulate the system voltage profile to lie close to the desired values by using the adaptive Tabu search (ATS) algorithm. The system voltages will be regulated by using dispatchable DG and voltage control devices, i.e. voltage regulator and capacitor. Moreover, probabilistic load flow calculation by using Monte Carlo simulation is chosen to evaluate the uncertainty of DG powered by renewable energy resources. The number of switching operations of the voltage regulator and capacitor are also accounted for in the optimization constraints, as excessive frequent switching operations can damage these devices. The optimal sizes and locations of dispatchable DGs and capacitors are considered as the optimization variables. The proposed method is demonstrated in an IEEE 34‐bus distribution test system and a modified 21‐bus Provincial Electricity Authority (PEA) system (Thailand). © 2014 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

城市配电网中电缆大规模接入条件下的无功优化方法研究

目前大型城市电网负荷低谷时段容性无功倒送现象日益凸显,危及电网安全稳定运行.基于此背景,研究了城市配电网中电缆大规模接入条件下的无功优化方法.首先,分析无功倒送对节点功率因数的影响,建立了考虑功率因数约束的含电抗器和电容器的综合无功优化模型,模型以有功网损最小为目标函数,在传统无功优化约束基础上增加了节点功率因数约束和...     

Multipoint Tabu Search based on proximate optimality principle—application of parts concept

This paper proposes an algorithm–MultiPoint Tabu Search based on proximate optimality principle (POP), which has several advantages for solving combinatorial optimization problems. POP holds well for numerous engineering problems, which stipulates that ‘good solutions possess some similar structure.’ The proposed algorithm is applied to several typical combinatorial optimization problems to verify the performance of the proposed algorithm. The simulation results indicate that the proposed method has higher optimality than the conventional Tabu Search with a single search point. Copyright © 2007 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.