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。     

考虑间歇性电源与负荷不确定性情况下基于多场景技术的主动配电系统两步优化调度

针对主动配电系统(active distribution system,ADS)中间歇性电源和负荷的不确定性问题,基于多场景技术提出一种两步优化调度模型。首先分析了ADS中各单元的概率模型,其次采用拉丁超立方抽样及样本缩减技术得到各单元的样本,进而构建了研究场景。在此基础上兼顾供电公司利益、污染物排放等目标,引入可中断负荷等相关约束,提出一种包含日前调度和实时调度的主动配电系统两步优化调度模型,并分别利用基于动态交换和密度距离的混沌粒子群算法和二进制粒子群算法求解日前调度和实时调度模型,算例结果表明所提模型和算法的有效性和正确性。     

基于改进灰狼算法的配电网多目标优化调度

含新能源的配电网多目标优化调度作为智能电网优化的重要组成部分,对实现“双碳” 目标具有重要意义. 针对含新能源的配电网多目标优化调度,建立含新能源的配电网优化调度模型,利用改进多目标灰狼算法对其进行求 解,实现配电网在运行成本和环境成本最小模式下运行.算例结果证明了所提模型的正确性,并验证了改进灰狼算法 的优越性能.     

基于多负荷模糊最优模型的配电网无功优化

近年不少地区配电网的负荷变动较大,仅考虑单一负荷状态下的无功规划方案有可能导致一些负荷模式的补偿效果极差。本文提出了兼顾多种负荷模式的配电网多负荷模糊最优模型,并使用改进遍历算法优化。实际计算表明,与常规优化方法相比,此方法可兼顾多种负荷模式下网络损耗与电能质量,能提高整体优化效果。     

基于模糊多目标多人决策的配电网空间负荷预测

提出了一种新的空间负荷预测方法,在进行空间负荷预测用地类型决策时引入了模糊多目标多人决策。考虑各个相关空间因素,采用模糊语言算子区分各因素的相对重要程度,引入层次分析法将语言算子转化为精确权重,多个专家各自独立决策,综合考虑多人决策得到最终用地类型。多人决策降低了以往空间负荷预测用地分析的主观性,提高了预测精度。     

采用马尔可夫链—多场景技术的交直流主动配电网优化调度

针对含有柔性直流装置的交直流混合主动配电网,构建基于场景分析的随机优化调度模型。计及时间轴线上各点误差相关性,利用基于马尔可夫链的多场景技术模拟风电、光伏与负荷随时间变化的间歇性和波动性;通过模糊C均值聚类思想进行场景削减得到典型场景。提出多时间尺度的协调优化调度策略:长时间尺度计及不确定性,以电网期望成本最小为目标,优化联络线出力和柔性直流装置出力;短时间尺度调整可控单元,使两级优化结果偏差最小。算例验证了采用马尔可夫链的多场景抽样能有效描述原始问题的不确定性,修正随时间推移逐渐增大的预测偏差,减轻短时间尺度调度压力;验证了所述调度策略能有效应对间歇式能源的不确定波动,提高分布式能源消纳能力。     

计及储能和空调负荷的主动配电网多目标优化调度

为了实现可再生分布式能源的充分消纳以及配网负荷峰谷差的降低,提出了一种考虑储能系统和空调负荷的主动配电网多目标调度优化方法。首先,基于空调负荷等效热参数模型和状态列队控制方法,给出了空调负荷虚拟电厂运行参数的计算方法。在此基础上,构建了一种以可再生能源功率削减量最小、配网运行费用最小和负荷曲线方差最小为目标的主动配电网优化调度模型。最后,采用多目标粒子群算法在改进的IEEE 33节点测试系统上对所提模型进行求解和仿真分析。仿真结果表明,所建模型可以有效地提升可再生能源的消纳能力,优化负荷曲线。     

基于概率潮流的主动配电网日前-实时两级优化调度

为有效应对主动配电网(ADN)中间歇性电源、虚拟微网与柔性负荷等不确定变量给电网安全经济运行带来的挑战,基于概率潮流技术建立了ADN日前—实时两级优化调度模型。日前调度以ADN中各单元日前功率预测结果为依据,以运行成本最小为目标,确定次日各时段内各调度单元运行计划;在此基础上,针对实际运行中各单元的波动性和超短期预测结果进行实时调度,以不确定单元作为随机变量进行概率潮流计算,对日前调度计划进行调整,使得ADN中各节点电压和支路功率在3倍标准差内波动仍满足约束条件,提高ADN的安全裕度。最后,结合引力搜索算法和粒子群算法对调度模型进行求解,并通过算例验证模型的有效性。     

考虑电动汽车空间分配的多目标配电网重构优化

电动汽车充电过程在空间呈现的无序性会对配电网重构带来影响。在电动汽车用户倾向于选择距离最近、充电时间最少的充电站进行充电这一基础上,提出一种考虑电动汽车空间分配的配电网重构优化模型。以网络损耗和电压偏移水平为指标建立多目标优化函数,引入电动汽车效用度这一约束条件,对网络开关状态和电动汽车充电负荷空间分配方案同时优化。通过模糊C均值聚类对系统中电动汽车按照空间分布指标进行聚类,将空间分布位置相似的电动汽车聚为一类以降低问题模型维度。然后采用改进遗传算法对模型进行求解以获得综合优化方案。仿真结果表明,聚类能够显著降低计算难度,提高算法收敛速度;在优化模型的引导下,电网在保证自身运行经济性和可靠性的基础上,降低了电动汽车的充电时间和路程,证明了模型和方法的有效性。     

特性各异电源多目标协同优化调度系统研究

针对国内电网运行实际存在的诸多问题展开研究,提出特性各异电源多目标协同优化调度系统的设计思想,系统建设以国家和行业相关政策性文件为依据,实现了日前计划、滚动调度、实时调度及AGC四级多时间尺度协调有功调度,并综合考虑了节能和经济因素,优先调度水电、风电等清洁能源,提高风电消纳能力和火电机组发电效率.     

基于模糊多目标优化的负荷优化分配研究

针对火电厂负荷优化分配,基于煤耗最小的单目标优化的局限性,提出了兼顾全厂煤耗最小和完成变负荷时间最短的双目标负荷优化分配模型,利用模糊理论将此双目标函数处理成相同约束条件下的单目标函数;然后用动态规划法求解,并将此结果同只考虑煤耗最小的单目标优化模型的结果相比较;最后对4台机组进行仿真。结果表明:采用多目标模糊优化设计对负荷优化分配效果良好。     

基于交替方向乘子法的主动配电网日前两阶段分布式优化调度策略

随着主动配电网中可控设备的大量接入,亟需提出新的优化调度策略以适应主动配电网日益复杂的调度运行.针对此问题,综合考虑主动配电网的运营成本和网络损耗,提出了一种日前两阶段分布式优化调度策略.第一阶段为有功优化阶段,考虑可控资源的有功调节作用,以配电网运营成本最小为目标进行经济优化调度;第二阶段为无功优化阶段,在第一阶段调...     

考虑电网调度实时性要求的机组负荷优化分配

为了满足电网调度对火电厂负荷优化分配的实时性要求,提出了负荷优化分配总时间的概念并给出了具体计算公式。对煤耗、污染物排放、负荷调整时间的多目标数学模型进行了改进,将全厂煤耗量、污染物排放量两个目标统一为经济性成本目标,将负荷调整时间目标处理为机组变负荷范围的约束条件。通过引入遗传算法中的自然选择机制,提出了自然选择粒子群算法,并对算法的惯性权重及约束条件的处理进行了改进。实例计算结果表明：该方法与现有多目标优化方法相比可有效地缩短优化计算时间,在满足电网调度对负荷分配总时间的硬性要求的同时,更能满足电厂降低成本需求。     

基于时序动态约束的主动配电网滚动优化调度

为有效应对主动配电网(ADN)中间歇性能源和负荷等不确定性因素给ADN优化调度带来的挑战,提出了基于时序动态约束的ADN滚动连续实时优化调度方法。以恒定调度周期24 h的经济性最优为优化目标,建立了统筹考虑各类有功和无功功率等控制资源的综合实时优化调度模型。所提的滚动优化调度方法基于优化时刻的实时采集数据和后续23 h的预测数据,采用和声搜索算法求解所建调度模型,连续实时确定每个时刻ADN的最优运行方案。在建模过程中考虑到风光荷预测的不准确性随时间的增长而增大的特性,提出了时序动态约束的概念,即愈往后其安全约束愈加宽松,以此扩大解空间范围,进一步提高了调度方案的经济水平。最后,对改进的IEEE 33节点算例和IEEE 69节点算例的调度仿真分析,验证了所提方法和模型的可行性和有效性。     

基于自适应粒子群算法的主动配电网日前有功调度

在主动配电网背景下,将可调度分布式发电（distributed generation, DG）、不可调度DG、储能单元和基于可中断负 荷的需求侧响应等多种类型的分布式能源（distributed energy resources, DERs）纳入主动配电网管理调度中,以DERs日前24 h有功出力为优化变量,以一天内配电公司的运行成本最低为目标函数,建立了日前有功调度模型,采用自适应粒子群算法对所提出的模型进行求解。针对改进后的IEEE 33节点配电系统进行了仿真,结果表明对于各类DERs进行综合调度优化不仅能够满足配电网供电质量要求,而且能够有效管理和消纳分布式能源,为配电企业带来最佳的经济效益。     

需求响应不确定性对日前优化调度的影响分析

需求侧资源参与电网有功调度是消纳风电的重要方式之一,但价格型需求响应的不确定性又会对电网调度产生重要影响。为分析该影响,文中首先分析了负荷响应量、负荷自弹性系数和电价激励水平对价格型需求响应不确定性的影响,并建立了分时电价下的负荷模糊响应模型。在此基础上,考虑价格型需求响应、风电出力和系统负荷的不确定性,建立了考虑风电消纳效益的电力系统源荷互动日前模糊优化调度模型。根据模糊规划理论,对模糊期望约束和模糊机会约束进行了等效处理,等效后的模糊优化问题可以转换为确定性优化问题,并分析了价格型需求响应不确定性对电力系统日前优化调度的影响。通过仿真算例验证了模型的有效性。     

基于SPEA2算法的火电厂负荷分配的多目标优化研究

针对火电厂中以煤耗最小的单目标负荷分配优化的局限性,综合考虑机组运行的经济性、快速性和稳定性要求,应用多目标模糊规划方法建立了负荷优化分配新模型,并利用SPEA2算法进行优化求解。仿真结果表明,相比只考虑煤耗最小的单目标优化方法,多目标加权法具有更好的多样性,便于运行人员从中选择最优的负荷分配方案。