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。     

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。     

计及光伏电站随机出力的配电网无功优化

将光伏电站的无功功率作为无功优化的控制变量,研究了含光伏电站配电网无功优化问题。由于光伏电站出力的随机性,使得含光伏电站配电网各节点的电压也具有随机性,所以传统无功优化模型中对确定电压的约束已不精确。在此采用随机潮流算法,求得各节点电压的概率分布,对电压进行机会约束,以有功损耗期望值最小为目标函数,建立了含光伏电站配电网的无功优化数学模型。运用上述基于随机约束的无功优化数学模型,采用标准的粒子群算法对算例进行优化,优化结果验证了该模型与算法的准确性与有效性。     

计及分布式电源的配电网无功优化

在配电网中完成对分布式电源优化配置后,某些节点电压依然不够理想,故对含DG的配电网进行无功优化是必要的。针对标准粒子群优化算法的不足,提出一种新的方法。首先采用网损灵敏度分析法确定补偿节点,然后结合二次电流矩和序优化理论对该算法的初始粒子进行改进,最后将收缩因子和模拟退火操作引入到粒子速度更新中以增强种群的多样性。通过该混合算法对含有DG的IEEE33节点配电系统进行仿真分析,其结果表明该混合算法具有更好的收敛性和更强的全局寻优能力。     

计及分布式电源的配电网无功组合优化方法

无功优化是配电网运行中的重要内容,有效的无功优化方法对配电网的高效运行意义重大。提出了利用DG以及电容器组的配合实现配电网无功优化的两阶段方法,在第一阶段配置电容器组,在第二阶段配置DG。提出了配置DG以及电容器组的数学模型,分析了含有电容器组和DG配电网有功损耗的计算方法,并且详细地给出了求解过程。并结合实际配电网给出了无功优化的组合优化方案。在最大、最小负荷情况下,利用所提出的方法,对配电网进行了无功优化。通过实际电网计算结果的分析和比较表明,配电网的有功损耗明显下降,电压水平明显改善,所提出的DG和电容器组的组合优化方法,可以适应配电网无功优化的需要。     

计及分布式电源的配电网无功潮流优化研究

随着分布式电源大力发展,为提高电压质量和减小系统网损,对含分布式电源的配电网无功潮流优化意义重大.本文介绍了各种分布式电源在配网中的相关模型,对含DG(distributed generation)的配电网模型进行适当的分析,提出含DG的配网无功补偿方式,并给出了分布式电源并网后配电网无功潮流计算方法,最后应用标准的I...     

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...     

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。     

考虑分布式电源出力随机性的配电网无功优化策略

随着大量出力随机波动型的分布式电源并入配电网中,使得基于并联电容器等静态无功补偿装置的无功调节方式不能满足新的配电网络结构下的无功优化要求。提出了一种利用SVG动态无功补偿以稳定其并网点电压的无功控制策略,并详细分析了SVG容量的选取方法。在此基础上,提出了一种含有出力随机型及其他不同类型分布式电源的配电网无功优化策略,并利用改进的粒子群算法,充分验证了所提出方法的可行性及改进粒子群算法的快速有效性。     

计及分布式电源精确特性的配电网动态无功优化

提出一种精确计及分布式电源DG特性的配电网动态无功优化的有效方法.根据不同类型DG的运行控制方式,用二阶锥松弛适当处理PQ、PV、PI和PQ(V)4种类型DG的并网潮流约束,将非凸的交流潮流方程近似地转化为凸的二阶锥约束,并通过设置优化目标函数驱使松弛误差趋近于0,把配电网的动态无功优化问题转化为凸的混合整数二阶锥规划...     

含随机出力分布式电源配电网的序优化重构

针对随机出力的分布式电源,准确处理出力不确定影响导致的配电网重构问题,基于置信区间合理构造配电网故障恢复的多目标函数与约束条件,提出简化的拓扑结构模型。利用序优化理论合理缩减组合优化问题的解空间。基于蝙蝠算法对由序优化理论选取的满意解在配电网重构模型中进行全局寻优,避免对孤岛内外负荷分别进行处理,在较短时间内得到更理想的最优解。通过对IEEE33算例进行仿真计算可得,该理论能体现出良好的寻优性能,从而验证其应用在含随机出力分布式电源的配电网重构优化领域的合理性与有效性。     

计及分布式电源集群不确定性的配电网分散鲁棒电压控制

随着光伏、储能等分布式电源广泛接入,导致配电网区域电压波动频繁。针对分布式电源分散接入带来的不确定性问题,提出了一种计及分布式电源集群不确定性的配电网分散鲁棒电压控制方法。将大规模分布式电源聚合成相互关联的集群,对电压控制进行分区域调节。首先,针对配电网结构复杂和分布式电源点多面广的问题,设计一种基于改进Louvain算法的配电网集群划分方案,利用模块度函数并兼顾了集群的电压灵敏度和分布式电源调控容量。然后,由于分布式电源接入后配电网潮流更加复杂多变,在划分集群的基础上提出一种考虑不确定性的分散鲁棒控制方法,协同各分布式电源集群的调控能力,抑制由于模型参数及功率波动等不确定性导致的配电网电压波动。最后,通过算例分析验证了所提方法的可行性和有效性。     

计及分布式电源功率不确定性的配电网多目标无功优化

建立以有功网损和节点电压偏差最小为目标的有源配电网无功优化模型,计及分布式电源和负荷功率的不确定性,采用两点估计法(two-point estimate method,TPEM)计算有源配电网随机潮流,并求解优化模型中的目标函数。正态分布交叉(normal distribution crossover,NDX)算子引入到带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA2)中,扩大了算法搜索范围、加强了算法全局搜索能力,对有源配电网多目标无功优化模型进行求解。通过IEEE 33节点系统中的算例验证了所提出有源配电网多目标无功优化方法的正确性和有效性。     

计及分布式电源的配电网随机潮流分析

研究了分布式发电中的风力发电和太阳能光伏发电的随机潮流情况,结合累积量和Cram-Charlier级数给出了计及分布式电源的电网随机潮流的计算公式。采用MATLAB中PSAT软件对包含分布式电源的配电网进行了潮流计算,验证了提出算法的可行性。     

提升分布式电源接纳能力的配电网三相鲁棒动态重构

不可控分布式电源(UDG)给主动配电网带来了显著的功率波动和不确定性。为消纳更多的UDG,主动配电网的拓扑结构应随系统的运行工况动态灵活配置。此外,由于配电系统的负荷通常是三相不平衡的,实际应用中也需要计及网络三相不平衡的重构模型。对此,基于自适应二阶段鲁棒优化方法,提出了一种三相不平衡配电网的动态重构方法。其中,第一阶段为在考虑的整个重构超前时段内优化网络的拓扑,以减少日常的开关费用并保持网络的辐射状结构。第二阶段为基于给定的网络拓扑和UDG出力不确定集合,通过执行三相动态最优潮流来最小化系统最坏情况下的运行成本。所提二阶段鲁棒动态重构模型可采用列与约束生成算法进行求解,并且线性三相潮流模型的采用,使主问题与子问题均可建模为混合整数线性规划问题。通过对修改的IEEE 34节点及IEEE 123节点系统的测试计算,验证了所提方法的有效性。     

基于鲁棒优化的主动配电网分布式电源优化配置方法

为优化配置作为分布式发电的有效管理平台的主动配电网,针对含分布式发电并网的主动配电网优化配置问题,给出一种基于鲁棒优化理论的优化配置模型。首先,以综合配置成本最小为目标函数,计及功率平衡约束、可控微源运行约束、旋转备用约束等必要约束条件,建立主动配电网优化配置模型。针对模型中的不确定性,采用鲁棒优化框架将分布式光伏和风电区间模型中的不确定变量进行消除,再采用线性对偶理论和拉格朗日求导法将其转化为确定性的优化配置模型。仿真算例表明,主动配电网相比于传统配电网具有更高的运行经济性和可靠性。同时,所建立的模型能够计及风光出力不确定性对配置结果的影响,从而适用于主动配电网优化配置方案制定。     

包含分布式电源的配电网无功优化

将能够提供无功功率的分布式电源与传统的电压调节手段相结合,研究了包含分布式电源的配电网无功优化问题.利用基于聚类和竞争克隆机制的多智能体免疫算法实现无功优化,建立了无功优化问题的多智能体免疫模型.利用多智能体系统实现在寻优过程中动态改变抗原,在亲和度成熟过程中引入聚类竞争克隆机制和混合变异算子,以保存种群的多样性,同时...     

含分布式电源的配电网无功优化

为提高系统电压稳定性,在传统无功优化目标函数模型的基础上引入电压稳定L指标,将电压稳定L指标与最优潮流结合,建立了考虑网络损耗和系统电压稳定的配电网无功优化模型.在小生境遗传算法的基础上,对遗传算法小生境进行单纯形搜索,消除算法中存在的早熟收敛和开采能力不足的缺点,增强了算法的寻优能力.采用IEEE33节点算例分析表明,该算法优化效果良好,能有效降低有功网损,提高系统电压稳定性。     

计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化

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。     

计及分布式电源的配电网优化规划研究

针对配电网规划时合理接入DG问题,从费用、网损、电压指标3个角度分析了DG接入配电网的优化计算,采用多目标粒子群算法(MOPSO)和模糊决策技术对DG的选址和定容进行优化处理,建立了DG选址优化计算模型,并通过算例验证了模型的有效性和合理性。