配电网电压控制的分布式光伏无功仿射可调鲁棒优化方法

随着高比例分布式光伏发电并网引发的配电网电压波动越限问题,提出基于仿射可调鲁棒优化的分布式光伏无功功率调节方法。首先,通过建立以配电网有功网损和节点电压偏差最小化的综合优化模型,采用多面体线性化方法将综合优化模型转化为二次规划模型。然后,在考虑分布式光伏有功出力预算不确定性集的基础上,通过对偶变换将鲁棒优化模型转化为确定性的二次规划模型。在含高比例分布式光伏的IEEE-33和IEEE-123节点的配电系统仿真结果表明,与分布式光伏零无功调节相比,所提出的仿射可调鲁棒优化方法较传统的鲁棒优化方法能大幅度地改善网损和节点电压优化结果,具有较低的保守性,最为接近蒙特卡洛仿真结果。     

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。     

计及可再生电源不确定性的配电网鲁棒最优潮流

主动配电网中可再生分布式电源出力的不确定性影响系统安全运行。基于鲁棒优化方法,首先建立考虑可再生分布式电源出力不确定性的主动配电网鲁棒最优潮流模型,该模型考虑了能改善其解保守性的价格型需求侧响应。对模型中的不确定集进行凸转换,采用凸优化方法对模型进行求解。IEEE 13节点和IEEE 123节点系统的仿真测试结果表明,相比于传统确定性模型,采用所提鲁棒优化模型获得的优化结果能同时兼顾安全性和经济性。     

考虑循环寿命折损的主动配电网仿射可调鲁棒优化方法

针对主动配电网在源荷储协同下的不确定性优化问题,提出了基于仿射可调鲁棒优化的主动配电网运行策略。首先,考虑分布式光伏的可控模型、循环寿命折损的电池储能模型和ZIP负荷模型,构建了主动配电网优化运行模型。然后,采用椭球集合来描述分布式光伏出力的不确定性,并结合仿射策略形成优化模型中决策变量与分布式光伏出力不确定性变量之间的线性决策机制。最后,通过对偶变换将主动配电网鲁棒优化模型转化为一个确定性的混合整数二阶锥规划模型进行求解。在改进的IEEE33节点算例系统中对比验证了所提出的仿射可调鲁棒优化方法的有效性和优点。     

主动配电网分布式鲁棒优化调度方法

分布式电源渗透率的增长使配电网运行的不确定性增大,加上分布式电源与配电网往往归属于不同利益主体,集中式的确定性优化调度方法已不能满足主动配电网的实际运行需求。考虑可再生能源出力的不确定性,建立了主动配电网分布式鲁棒优化调度模型。首先将配电网潮流方程进行简化以获得节点电压和注入功率之间的近似线性关系,进而推导出节点电压安全和线路电流安全约束的近似线性表达式;接着通过对偶优化理论将鲁棒优化调度模型转化为不含不确定变量的二次规划模型;然后将二次规划模型分拆成配电网侧和可控资源侧的优化子问题,采用交替方向乘子法对各子问题进行分布式优化求解。最后以修改的IEEE 33节点系统为例,验证了该方法的正确性和有效性。     

基于Pareto最优解的含分布式电源配电网无功优化

随着分布式电源技术的发展,某些分布式电源接能够在一定程度上对配电网进行无功补偿。针对配电网无功优化问题,本文提出了以调节分布式电源出力和传统的投切电容器组为优化手段,以网损最小、电压偏移量最小为目标的优化策略。与以往大多数研究利用权重将多目标问题转化为单目标问题不同,本文直接采用基于Pareto最优解的多目标模型,然后利用自适应参数的多目标和声算法确定分布式电源无功出力和投切电容器组的大小,得到Pareto最优解集,从中选出最优解。利用IEEE-33节点系统进行仿真计算,与单个目标网损最小和采用惩罚因子的方法进行比较,验证了本文所提优化策略的有效性。     

高渗透光伏接入下基于近似值函数的主动配电网鲁棒优化

针对高渗透率光伏接入下主动配电网(ADN)运行优化的不确定性问题,提出了一种基于近似值函数的自适应鲁棒优化方法。该方法考虑光伏出力的随机特性和系统运行的鲁棒性,通过自适应鲁棒优化保证系统安全运行,同时最小化运行成本。首先,建立考虑多种可调装置的ADN运行优化模型,并通过凸优化技术将该模型转化为混合整数二阶锥优化模型。然后,利用近似动态规划的值函数思想构造ADN时段解耦的自适应鲁棒优化模型,通过逐次投影近似算法进行近似值函数参数训练。最后,采用列与限制生成算法实现模型的鲁棒逐时段递推求解。对IEEE 33节点和PGE69节点系统进行算例分析,并与确定性优化、近似动态规划和两阶段鲁棒优化方法进行对比,验证了所提方法的可行性和有效性。     

考虑多种调节手段的配电网经济运行优化

由于配电网中有功与无功功率存在强耦合关系,传统将有功、无功分别优化的处理方法无法让配电网处于最优经济运行状态,且负荷需求和分布式发电出力的不确定性也给配电网运行带来巨大挑战。基于此,以支路潮流模型为基础,提出一种考虑多种调节手段（包括有载调压变压器、电容器组、静止无功补偿装置、储能装置以及开关重构）的配电网两阶段鲁棒经济运行优化方法,并将非线性潮流约束进行二阶锥松弛,从而将经济运行优化模型转化为混合整数二阶锥规划问题进行有效求解。为解决负荷需求和分布式发电出力的不确定性,采用两阶段鲁棒优化方法,并通过列与约束生成（column-and-constraint generation,CCG）算法进行求解获得各调节措施的最优鲁棒运行策略。最后通过IEEE 33节点验证了所提模型的有效性。     

主动配电网中分布式电源优化配置

主动配电网规划将主动管理模式与配电网规划、控制及运行相结合,在分布式电源优化配置阶段,充分考虑通过主动管理控制配电网运行。首先建立双层分布式电源规划模型,上层规划以主动配电网运营商年收益最大为目标,下层规划通过主动管理使分布式电源有功出力切除量最小;然后,为计及负荷及分布式电源出力的时序特性,分析了不同类型负荷及分布式电源在典型场景下的日曲线,并且引入分时电价机制来反映主动配电网需求侧特性;再采利用改进粒子群算法求解上层规划模型,采用原对偶内点法对下层规划模型求解;最后以IEEE-33节点配电网作为算例,验证了所提模型的合理性和算法的有效性。     

基于改进蝙蝠算法的含分布式电源配电网无功优化

针对分布式电源接入传统配电网后,导致传统配电网的网络损耗增加和节点电压偏差增大等问题,提出一种计及分布式电源并网逆变器无功输出的优化策略。首先建立含分布式电源的配电网无功优化模型;然后基于前代回推算法计算配电网的潮流分布;进而利用改进蝙蝠优化算法对模型进行求解,有效地避免了求解陷入局部最优解,获得了分布式电源并网逆变器最优的无功输出;最后通过Matlab搭建IEEE-33节点含分布式电源的配电网模型进行仿真实验,仿真结果证明了所设计的无功优化策略的有效性和可行性。     

配电网中分布式风电可调鲁棒优化规划

随着分布式风力发电接入配电网的比例不断提高,考虑风电出力随机性的分布式风电规划成为了配电网规划中的重要研究内容。提出了一个计及风速不确定性的鲁棒优化规划方法,为了简化配电网中鲁棒优化的计算,首先对配电网的潮流计算进行了线性化处理,然后又利用线性优化强对偶理论将鲁棒优化模型转变成了一个混合整型线性规划(mixed integer linear program,MILP)问题。接着又引入了可调鲁棒优化规划模型,通过不确定度弥补鲁棒优化偏于保守的不足。最后通过商业软件CPLEX对上述问题进行求解计算,算例分析表明,使用所提的鲁棒优化模型可以快速有效的计算出规划结果,可调鲁棒优化模型可以提高系统的性能鲁棒性。     

主动配电网广义电源多目标优化规划

研究含广义电源的主动配电网多目标优化规划问题,将分布式电源的有功出力和电容器组的无功出力及其对应安装位置作为控制变量,建立综合考虑广义电源投资效益、网络损耗及系统电压偏差指标的多目标优化数学模型。提出一种广义电源多目标优化规划方法,该方法以粒子群算法作为载体,且在优化过程中引入快速非支配排序策略、精英保留策略和拥挤距离计算策略用于处理多目标优化问题。对IEEE-33节点配电系统进行计算,分析不同负荷水平下的广义电源最佳规划方案。仿真表明,广义电源的合理规划能有效减少主动配电网网络损耗,提高系统运行电压水平,同时表明本文方法能够为决策者提供可供选择的多样性解,有助于实际工程应用。     

计及分布式电源出力特性的配电网无功优化

随着分布式电源在配电网中渗透率的逐渐增加,其出力特性对配电网运行的影响也在逐渐加大。针对含分布式电源的配电网在优化时将分布式电源等效为恒功率模型,没有考虑其输出随节点电压和注入电流变化而变化的特性导致的难以得到实际运行中最优解的问题,提出了计及分布式电源输出特性的配电网无功优化方法。对于遗传算法在求解时易陷入局部最优解的问题,采用了多种群遗传算法进行优化求解,并在IEEE 33节点配电系统上进行验证,结果证明了所提方法的有效性。     

新型城镇下含热电联产机组的配电网两阶段鲁棒优化调度

随着新型城镇化的改革,多种分布式电源与多元化负荷逐步接入配电网,多种不确定性因素给配电网的运行调度带来极大挑战。文中建立含热电联产(CHP)机组和风电机组的新型城镇配电网两阶段随机鲁棒优化模型。首先,采用场景集描述负荷波动的不确定性,采用保守性模型构建风电出力模糊集合。两阶段鲁棒优化调度中,第1阶段决策日前机组启停方案,第2阶段考虑风电出力的不确定性决策各机组实时出力。采用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件将第2阶段双层模型变为单层线性优化问题,整体两阶段模型采用列与约束生成方法迭代求解,在负荷的场景集内得到考虑风电不确定性的新型城镇化配电网鲁棒优化调度方案。最后,通过改进33节点算例和改进123节点算例验证了模型的鲁棒性和经济性以及调度方案应对负荷波动的适应性。     

考虑可控负荷影响的主动配电系统分布式电源优化配置

在常规的配电网分布式电源优化配置基础上,结合主动配电系统特点,考虑可控负荷的影响,建立了分布式电源双层优化配置模型。上层模型用于求解接入主动配电系统的分布式电源最优位置和容量;下层模型用于求解各时段最优的可控分布式电源出力和可控负荷大小,并利用鲁棒优化理论,采用盒式不确定集合表征风力发电、光伏发电等不可控分布式电源出力的不确定性。利用该模型,可以在求解分布式电源优化配置问题的同时考虑运行调度的因素,从某种程度上实现主动配电系统电源规划与运行的统筹。最后采用蝙蝠算法求解双层优化模型。通过对IEEE 33节点配电系统进行算例分析,并与遗传算法、粒子群优化算法进行对比,验证了所提模型的合理性以及蝙蝠算法的适用性和较强的全局寻优能力。     

含分布式电源的主动配电网双层规划模型

基于分解协调原理建立分布式电源双层规划模型,研究分布式电源在主动配电网中的合理规划问题。上层规划以节点网损灵敏度为原则,从系统网络损耗的角度确定分布式电源的安装位置与容量;下层规划根据分布式电源的投资效益、电压偏差指标建立多目标优化规划数学模型用于确定分布式电源的最佳出力。提出一种改进的多目标粒子群算法进行模型求解,通过对IEEE-33节点配电系统进行仿真计算验证所建模型和算法的可行性和有效性。     

基于机会约束的主动配电网动态经济调度方法

分布式电源在主动配电网中大规模接入后,需要对主动配电网进行动态经济调度,以降低主动配电网整体运行成本。由于可再生能源出力具有随机性和不确定性,主动配电网的动态经济调度面临广泛随机性,这对调度策略的可靠性提出挑战。为此,提出一种基于机会约束的主动配电网动态经济调度模型,该模型考虑了分布式电源出力及负荷预测的不确定性。由于该模型无法被直接求解,文章利用凸松弛原理,将原机会约束模型转化为确定性混合二阶锥规划模型。基于IEEE-33节点系统的算例表明,该模型可有效求解出主动配电网的最优经济调度策略,且电压越限率和线路容量越限率被严格控制在给定的机会约束概率以内。此外,算例结果表明所提出基于机会约束的经济调度方法优于传统确定性经济调度和鲁棒经济调度模型。     

计及分布式电源无功出力的ISFLA算法配电网无功优化

针对含分布式电源的配电网无功优化的特点,将分布式电源的无功调节能力和传统无功调压手段相结合,研究了考虑分布式电源无功调节能力的配电网无功优化模型和算法。针对分布式电源出力的随机性,采用场景概率的决策方法计算分布式电源的出力情况和对应无功功率极限,以网损最小和节点电压越限惩罚作为目标函数。提出了基于免疫蛙跳算法(ISFLA)的无功优化算法,该算法通过在混合蛙跳算法(SFLA)的算法框架中引入克隆选择算法(CSA),在蛙群混合后选择较优解进行克隆、变异和选择,克服了SFLA局部搜索能力弱的特点。利用改进IEEE33节点系统作为算例仿真分析,结果验证了模型及算法的有效性。     

基于有功-无功协调优化的主动配电网过电压预防控制方法

分布式发电接入配电网,可能引起过电压从而限制其并网能力。针对配电网的运行特点,文中提出了采用三相配电网模型的过电压预防控制方法。首先,采用电压对节点注入功率的三相灵敏度,分析了配电网中利用有功—无功协调控制电压的必要性;然后,基于三相模型,提出了综合调度分布式发电(DG)和无功补偿设备的优化模型。最后,采用IEEE 123节点三相标准测试系统的数值仿真表明,文中方法可以满足不对称主动配电网的运行要求,有效提高配电网消纳DG出力的能力。     

计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化EI北大核心CSCD

风电-光伏机组的大量接入对传统的无功优化模型提出了新的挑战。提出了计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化模型,采用粒子群优化神经网络(particle swarm algorithm-BP neural network,PSO-BP)依据过去天气预报和风电出力的历史数据训练得到风电预测出力曲线,利用综合场景概率法生成光伏出力曲线。用斯皮尔曼相关系数将风光之间的出力相关性量化,再考虑风机和光伏机组共同参与无功优化。采用多目标粒子群算法(multi-obj ective particle swarm optimization,MOPSO)求解模型,以改进的IEEE 33节点配电网系统作为仿真样本,求得兼顾网损和电压偏差的Pareto最优解集,从中选择最优方案。算例结果验证了风光出力相关性对无功优化的影响,以及分布式电源接入配电网能有效降低网损和提高节点电压。在实际运行中,各地区的风光出力均满足一定的自然规律,可以以斯皮尔曼相关系数大小为参考依据,实现分布式电源(distributed generation,DG)和静止无功补偿装置(static var compensator,SVC)的协同优化运行,为配电网的安全经济运行保驾护航。