含分布式电源配电网的多目标最优潮流

针对分布式电源接入配电网,采用改进前推回代法进行常规潮流计算,建立以网损最小以及系统无功补偿容量最小的多目标最优潮流模型,利用最小平方法确定各目标函数的权系数,以非线性原对偶内点算法求解模型。使用IEEE 30节点标准系统算例,验证了所建模型的正确性与实用性,结果表明,对于含分布式电源的配电网,经过最优潮流控制,可以降低网损,提高电能合格率,并使系统无功补偿容量达到最小值。     

基于改进自适应遗传算法的分布式电源优化配置

分布式电源接入配电网对系统电压、网损等有一定的影响,针对配电网中分布式电源的规划问题,建立了以投资成本最小,电网网损费用最低、电压质量最优为目标的多目标优化模型,采用PSAT搭建算例模型进行潮流计算,同时,为了克服传统遗传算法的早熟现象及收敛性问题,采用改进的自适应遗传算法对分布式电源接入的位置和容量进行了优化,通过对IEEE33节点配电网络进行仿真分析,结果表明采用搭建的模型和算法可以有效改善系统的电压质量、降低网络损耗,验证了上述模型和算法的合理性及有效性。     

基于粒子群算法的分布式电源接入位置及容量寻优

为减少大规模分布式电源接入对低压配电网产生的电压冲击,使配电网保持安全、经济的运行状态,文章提出了基于粒子群算法的分布式电源最优接入位置和容量配置。在满足潮流收敛、网损最小、电压变化指标最小的目标条件下,基于粒子群算法对分布式电源并网进行了建模,对其接入位置和接入容量进行寻优求解,将其最优接入位置和最优接入容量通过建模优化转换为求解网损最小和电压变化指标最小的问题。最后,通过案例分析,验证了本文提出算法的可行性。     

基于改进遗传算法的含分布式电源和储能装置配电系统网络重构

通过以有功网损最小为目标建立配电网重构数学模型,应用改进的遗传算法寻求含分布式电源和储能装置配电网的最优重构方案。该算法采用一种十进制编码方式,将配电网中环网个数作为染色体长度,环网中各开关开合状态作为组成染色体基因。在潮流计算中把分布式电源和储能装置等效为“负”的负荷,并基于配电网特有的层次结构特性,采用分层前推回代进行潮流求解。通过对IEEE33节点算例的计算表明,对含分布式电源和储能装置的配电网进行重构,可在很大程度上减少网络损耗和电压降落。     

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...     

基于集群划分的配电网分布式光伏与储能选址定容规划

针对传统分布式电源规划方法难以满足未来含高比例分布式电源的配电网在运行阶段的分区控制需求问题,该文提出分布式电源集群规划的概念和方法。首先,根据系统网架结构和节点负荷特性对配电网进行集群划分,构成配电网—集群—节点多层级网架结构;其次,基于集群划分结果,建立分布式光伏与储能双层协调选址定容规划模型。上层模型以年综合费用最小为目标,决策变量为各集群的分布式光伏总容量、储能容量和功率;下层模型以系统网损最小为目标,决策变量为集群内各节点接入的光伏分容量和储能的并网位置;针对该模型特性,采用嵌入潮流计算的双层迭代混合粒子群算法进行求解。以某示范区10kV实际配电网的光储系统容量和布点优化为例,验证所提模型的可行性和求解方法的有效性。     

基于柔性互联技术的含高渗透率新能源配电网多目标优化运行

智能软开关（SOP）可控制潮流、提供无功补偿,进而改善配电网电压、降低网损。因此,针对可再生能源大规模接入配电网后电能质量下降问题,采用K-means算法构建风-光典型场景,同时建立了基于SOP、可投切电容器的含高渗透率分布式电源的主动配电网优化运行模型。该模型以电压偏差、系统网损最小以及系统运行成本最低为目标,综合考虑了能源利用率及系统运行稳定性。最后利用基于参考点的非支配排序方法的多目标优化算法（NSGA-III）进行求解,输出Pareto最优解集,并采用改进的IEEE 33节点系统对所建立模型的有效性进行了验证。     

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。     

基于改进粒子群算法的分布式电源接入规划

建立了含分布式电源的配电网规划经济性模型,以折算到每年的分布式电源的投资及运行费用和线路有功网损运行费用最小为目标函数,并应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源(DG)规划,从而有效地提高了改进粒子群优化算法的全局收敛能力和计算精度。对69节点和33节点配电测试系统进行仿真计算,结果表明了论文采用的DG规划模型和改进粒子群优化算法的正确性和适用性。     

基于HSA-PSO的配电网源-储协同优化控制方法

目前通常采用增加无功补偿装置的手段来解决高渗透率分布式电源接入时的配电网电压控制及网损优化问题,而兼顾分布式电源和储能系统调节作用的控制方法较少。考虑储能系统和分布式电源的协同配合,建立以配电网电压偏差最小、有功网损最小及分布式电源消纳量最大的配电网多目标优化控制模型。有效结合和声搜索算法和粒子群优化算法,提出具有自适应能力的和声搜索-粒子群算法（HSA-PSO）对所建立的模型进行求解。通过仿真算例验证了本文优化控制方法的有效性。     

基于混合算法的含分布式电源的配电网重构研究

为解决含有分布式电源的配电网重构问题,建立了以系统网损为最小目标的含分布式电源配电网优化模型。根据遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法的特点,提出了适用于含分布式电源的配电网重构的混合算法。将禁忌搜索算法和模拟退火算法的思想引入到遗传算法中,可以避开遗传算法中存在的早熟收敛问题,跳出局部最优解,逐渐收敛到全局最优解,同时减小了迭代次数,提高了算法的效率。该算法用于IEEE 33节点系统的计算结果表明,混合算法用于含分布式电源的配电网重构是可行的、有效的。     

基于无迹变换随机潮流建模的主动配电网优化调度

为了解决风电和电动汽车大量接入主动配电网所引发的随机优化调度问题,利用基于无迹变换的随机潮流计算方法处理风电出力的波动性、电动汽车充电的随机性以及电网负荷的随机波动。进而建立了以电动汽车充电功率和分布式电源出力为优化变量,以配电网运行费用最小、有功网损最小和负荷方差最小为优化目标的主动配电网随机优化模型。同时,采用多目标粒子群算法对模型进行求解,并以改进的IEEE 33节点测试系统为例对该模型进行仿真。仿真结果表明:考虑不确定性和电动汽车有序充电的优化调度模型,可以有效地减少配电网运行的成本、降低网损和缩小峰谷差,验证了所提模型的正确性和有效性。     

基于萤火虫-变邻域搜索算法的含分布式电源配电网重构

为全面的反映含分布式电源配电网重构的问题,本文建立网系统网损、负荷均衡及电压质量协调最优的含分布式电源配电网重构优化模型,能够比较实际、科学的反映配电网网络结构调整问题。在此基础上,应用自适应权重系数法,明确各目标函数的权重组合方案,将含DG配电网多目标重构问题转换成单目标优化问题。鉴于传统萤火虫算法具有容易早熟、过度依赖控制参数的缺陷,提出了FA算法与变邻域搜索相结合的混合优化算法,并利用其对含分布式电源配电网重构模型进行求解,选取IEEE-33节点配电系统进行仿真,通过算例验证所提算法的良好实用性和适应性,并且验证所提模型的实际意义。     

基于遗传算法和微分进化算法的分布式电源优化配置

配电系统中,分布式电源（DG）安装位置的选择、额定容量的确定对于电网规划、设计和投资至关重要,以10节点配电网系统为例,采用遗传算法和微分进化算法对分布式电源进行了优化配置,建立了DG的不确定性模型,并将其加入到优化分析中,给出了优化算法的求解程序。对含DG的配电网进行了潮流计算,分析了DG容量与系统总网损的关系。算例分析结果表明,优化配置有效改善了配电网的电压分布,减小了网损,提高了系统负荷率,说明了该优化配置方法合理、有效。     

分布式电源选址与定容的渐进最优场景算法

精确模拟分布式电源输出的随机性,对分析分布式电源选址和定容对配电网的影响具有重要意义。本文基于Wasserstein距离指标的最优场景法构建风-光-荷多场景模型。以改进的电压分布指标为目标,结合含多场景模型、功率平衡及运行约束条件,建立分布式电源选址和定容对配电网电压稳定裕度影响最小的优化模型。通过两个配电网算例分析,结果表明合理选择分布式电源接入点的容量有利于提高配电网电压稳定裕度,能有效降低系统网损。     

主动式配电网电源分区布点规划关键技术研究

主动式配电网电源分区布点后网损较大,节点电压稳定性差。鉴于电力系统的现实需求,提出基于遗传算法的主动式配电网电源分区布点规划方法。综合考量网损、网络节点电压的总偏差和投资成本、潮流等关键技术,根据网损最小、投资成本最低、电压稳定性最强原则,建立目标函数,将潮流方程、线路传输功率、节点电压、接入分布式电源的总容量、反向潮流等作为目标函数的约束条件,引入遗传算法对目标函数进行求解,通过搜索寻优的方式找到主动式配电网电源分区布点规划的最佳方案。实验结果证明,与文献方法相比,布点规划技术的网损与规划费用均较低,负荷节点电压较高,增强了节点电压稳定性,综合规划效果好。     

含分布式电源配电网重构的研究

为全面反映含分布式电源的配电网重构问题,建立负荷均衡度、系统网损及电压质量协调最优的含分布式电源配电网重构优化模型,在此基础上,利用模糊理论,将含DG配电网多目标重构问题转换成单目标优化问题。鉴于传统蝙蝠群体易聚集于局部极值,导致早熟,将混沌优化以及自适应调整策略融入到蝙蝠优化算法,提出了一种改进型多目标蝙蝠优化算法,并提出利用其对含分布式电源配电网重构模型进行求解,选取IEEE-33节点配电系统进行仿真,通过算例验证所提算法的良好实用性和适应性,并且验证所提模型的实际意义。     

基于三点估计法的含分布式电源配电网无功优化

针对分布式电源的随机性和间歇性对配电网运行环境的影响,综合考虑配电网运行经济性、稳定性和可靠性,以改进IEEE 33节点系统为基础,建立含有功网损、电压偏差、电压稳定性指标的多目标无功优化模型,并利用权重法将多目标函数转换成单目标函数求解。应用三点估计法对输入随机变量进行采样,将概率潮流转化为采样点处的确定性潮流进行计算,然后通过改进粒子群优化算法求解目标函数。该方法降低了分布式电源并网网损,减小了电压偏差,提高了电力系统稳定性和可靠性,为含分布式电源的电力系统无功优化提供了有效方法。     

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。     

基于无向生成树的并行遗传算法在配电网重构中的应用

随着以风电、光伏为代表的不可控型分布式电源在配电网中的渗透率日益提高,分布式电源出力的不确定性成为配电网重构中必须考量的重要因素。因此建立了以系统网损最小为目标,计及潮流方程、节点电压、支路潮流和配电网开环运行约束的配电网重构随机优化模型。模型以机会约束描述节点电压和支路潮流约束,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛法随机潮流进行检验。提出了基于无向生成树的并行遗传算法以实现配电网重构模型的并行求解。IEEE 33节点系统的测试结果验证了模型的合理性,并将所提出的算法与基于无向生成树的遗传算法、粒子群优化算法、蚁群搜索算法和改进和声搜索算法进行比较,验证了其高效性。