基于半正定规划的交直流主动配电网三相有功无功联合优化

交直流主动配电网作为未来配电网的主要发展形态,实现其有功无功资源的协同优化控制具有重要的研究意义。然而配电网负荷单相接入和分布式发电三相功率不一致,将导致配电网三相不平衡现象越发严重。为了应对交直流主动配电网的三相不平衡问题,提出考虑相间耦合与三相不平衡度限制的三相有功无功联合优化方法。首先,建立考虑相间耦合的原始三相潮流模型并对其进行升维映射;其次,采用半正定松弛方法,推导了交直流主动配电网各子系统的完整三相潮流模型以及序分量形式下的三相电压不平衡度约束;再次,提出以总运行成本最小化为目标函数的交直流主动配电网三相有功无功联合优化模型;最后,采用改进IEEE 33节点、69节点、141节点和1056节点交直流配电网算例分析,验证了该文所提方法的有效性。     

配电网无功优化规划及控制系统

针对现在我国电网无功优化的建设情况,提出要加强配电网的无功优化建设,尤其要把无功优化的前期规划与无功优化的控制系统结合起来,切实提高无功优化的实用化水平。简要介绍了无功优化前期规划的基本方法和无功优化控制系统的组成和基本调节原理。     

基于多种主动管理策略的配电网综合无功优化

建立了主动配电网综合无功优化模型,该模型基于主动配电网中各种主动管理措施和优化策略,包括电容器无功补偿、变压器有载调压、分布式电源无功调节、配电网络重构。通过分析无功优化策略对配电网的负面效应,在模型中加入了无功优化策略之间的优先次序,同时还加入了变压器损耗,使优化模型更具实际意义。通过改进的IEEE 33节点系统仿真对模型进行了验证,结果表明:应用考虑各种主动管理策略及其对配电网负面效应的综合无功优化模型可以得到更加合理的无功优化方案,并且网损和电压质量都较传统无功优化方案有大幅改善。     

基于混合整数半定规划的含分布式电源配电网无功优化

含分布式电源配电网的无功优化是一个复杂的非凸非线性混合整数规划问题。提出一种求解含分布式电源配电网无功优化问题的新方法。该方法首先将不含离散变量的无功优化原始数学模型转化并松弛为凸的半定规划模型,以保证解的全局最优性,且能在多项式时间内完成;然后,加入离散变量将该模型扩展为混合整数半定规划模型。采用奔德斯分解法将该模型分解为简单的混合整数线性规划主问题和仅含连续变量的半定规划子问题,通过主子问题的交替迭代求得最优解。最后,通过算例系统仿真验证了所提方法具有松弛精确、求解高效、寻优准确等优点。     

基于改进遗传算法的配电网无功规划优化

以配电网电能损耗、无功补偿设备投资以及节点电压质量等经济技术综合效益最大为目标函数,在最大负荷运行方式下建立了配电网无功规划优化的数学模型。针对配电网分支和待补偿节点多的特点,提出一种无功电流损耗最小的算法,用以优化补偿电容器的个数和位置,并在此基础上,结合改进的遗传算法进一步提高无功规划优化的精度和效率。该方法既可以减小初始种群的无效解,克服了"维数灾",又可以避免遗传算法的早熟和欺骗问题。仿真算例验证了该方法的有效性和实用性。     

基于改进动态灵敏度的配电网无功优化规划

目前配电网无功优化规划多采用网损灵敏度分析等方法来确定配电网候选无功补偿点,可能选择虚假高灵敏度节点,选点分布较集中。提出一种基于改进动态灵敏度选点的配电网无功优化方法,对灵敏度和负荷阻抗矩进行修正结合并进行层次聚类,避免选择虚假高灵敏度节点,使得选点分布均匀。通过实例仿真分析,验证了该方法的有效性,并对几种灵敏度选点方法进行了比较研究,得出了一些有益的结论。     

基于混合整数二阶锥规划的三相有源配电网无功优化

三相有源配电网无功优化本质上属于非线性非凸规划问题,目前尚缺乏严格的有效求解方法。针对配电网辐射状运行特点,文中建立了基于支路潮流形式的配电网的三相无功优化模型,然后采用二阶锥松弛技术将原始优化模型转化为具有凸可行域的数学规划形式。考虑电容器等离散的补偿设备后,模型进一步扩展为含离散变量的混合整数二阶锥规划模型。该模型可被现有优化算法包高效求解。采用IEEE 33节点和IEEE 123节点系统进行算例分析,验证了所提出的方法的寻优稳定性和计算高效性。     

基于随机响应面法的主动配电网无功优化

考虑分布式电源(DG)的无功主动调控能力,计及状态变量的机会约束,建立主动配电网随机无功优化模型。通过非参数核密度估计对随机因素进行建模,进一步借助随机响应面法,研究适应于多种概率模型的概率潮流计算方法,用以判断状态变量是否满足机会约束,并利用Nataf变换处理随机变量的相关性。结合基于粒子群的无功优化方法,对所建立模型进行求解。最后,基于修改过的IEEE 33节点和美国PGE 69节点配电系统测试所提方法的正确性和有效性。算例表明所提概率潮流计算方法所得累积分布函数具有较高的精度,同时设计不同的场景,进一步表明所提模型和算法适应不同DG无功控制策略、可发现确定性优化方案的概率越界风险并调整解决。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

遗传算法是近年被广泛应用于配电网无功优化的一种新型的优化算法，本文在基本遗传算法（SGA）的基础上，提出基于定制的初始种群的形成方法以保证个体的多样性，提出反映个体分布疏密情况的个体分布散度，设计出随个体分布散度成反比，随最优个体相对保留代数成指数上升的自适应变异率，为配电网无功优化提供了一种新的算法，算例表明本文提出的算法优化效果好，在精度上以及收敛速度上都具有较大的提高。     

基于遗传算法的配电网低压侧无功补偿动态优化规划

以投资净收益的折现值最大为目标函数。将投资规模的限制以惩罚函数的形式加入到目标函数中构成增广目标函数。将每个可能安装低压侧自动无功补偿装置的位置作为基因,基因的取值反映补偿装置安装与否及安装的时间．在此基础上运用遗传算法获得考虑负荷变化情况下配电网低压侧无功补偿装置的动态最优规划结果。详细讨论了投资规模不加限制、限制总投资规模和限制各个阶段投资规模三种情况的处理方法。对实例的分析表明。提出的方法是可行的。     

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。     

一种实用的配电网无功优化方法

电力系统无功优化一直是电力系统经济运行研究的重要组成部分。本文针对配电网无功优化的需求,提出了一种实用的无功优化方法。这种方法以配电网常用的电力系统分析综合程序(PSASP)输出的电网数据为基础,以全网有功功率损耗最小为目标,应用MATLAB遗传算法优化工具箱完成优化。最后,结合某地区配电网的实际数据进行无功优化,结果表明,该方法切实有效降低了网损,改善了电网的运行条件,有实际应用价值。     

含柔性多状态开关的主动配电网有功-无功协调动态优化

多端柔性多状态开关(FDS)作为可实现功率实时调控的装置,有利于实现主动配电网的运行优化。文中基于FDS接入配电网的拓扑和运行数学模型,建立含FDS支路的配电网有功-无功协调动态优化运行模型:构建多时间尺度有功-无功调度架构,以最优网损和电压均衡为目标函数,并考虑计及系统安全和断面动作限制的运行约束条件。为提高多断面潮流模型的求解效率和松弛精度,提出针对二阶锥规划和非线性规划的模型求解优化方法,并利用求解工具集SCIP等算法包获取测试结果。最后,依托实际工程数据,在含三端FDS主动配电网系统中展开仿真测试,结果呈现了FDS接入对主动配电网电能质量改善、运行策略优化和潮流智能分配的积极影响,并验证了所述方法的寻优稳定性和计算高效性。     

配电网无功优化配置研究

配电网网损大,电压合格率偏低,无功优化配置可实现多个约束条件和目标函数的统一,是提高电能质量、降低网络损耗的有效措施。     

配电网的无功优化和无功补偿

结合我国配电网网损大、电压合格率低的特点,提出了配电网无功优化规划的数学模型,分析了其在4种配电网无功补偿方式的应用。利用该数学模型可得到并联电容器的补偿容量和有载变压器分接头的位置,解决了补偿容量依据供电部门要求达到的功率因数确定,而不是依据用户用电时的实际效益、最佳电能质量、最小支付电费的经济功率因数来确定的问题。     

基于自适应遗传算法的配电网无功优化

针对传统的遗传算法在求解配电网无功优化问题时容易陷入局部最优,并且收敛速度慢的缺点,将自适应遗传算法引入配电网无功优化中,采用自适应的交叉率和变异率使之符合遗传算法动态性和适应性搜索过程,并在编码方式、适应度函数设计、遗传操作以及终止判据等方面进行改进,对IEEE 33测试系统进行仿真分析,算例表明了算法的实用性和有效性。     

适应三相不平衡主动配电网无功优化的二阶锥松弛模型

三相不平衡主动配电网无功优化的非凸非线性给全局优化求解带来一定挑战.传统方法采用二阶锥松弛方法来凸化原始非凸优化模型,从而实现全局最优解的有效搜索.然而,传统所提方法忽略了三相配电网相间耦合关系,从而导致三相不平衡场景下与全局最优解之间存在误差.为此,文中提出适应三相不平衡主动配电网无功优化的二阶锥松弛模型,通过将原始优化模型映射到高维空间,松弛秩约束,并采用Sylvester准则形成相间二阶锥约束.最后,通过IEEE 33节点、IEEE 123节点和906节点算例仿真分析验证了所提方法的有效性.     

基于混沌神经网络的配电网无功优化

利用混沌人工神经网络对配电网中无功进行优化,模拟配电网中的“痛点”,即无功配置不合理的线路,反应给神经元,令神经元输出“痛感”,因此根据“痛点”找到无功配置不合理的线路,重新分配无功,直到实现配电网无功优化配置.经对IEEE30节点的配电网实例的计算,验证了该方法的有效性,更适应智能电网的要求.     

基于粒子群算法的配电网无功补偿优化规划

无功补偿优化配置在电力系统规划设计中有着重要的作用.文中建立了针对10 kV配电网的无功补偿优化配置的数学模型,以配网年电能损失费用与折合为等年值的无功补偿设备的投资费用之和最小为目标函数,以无功平衡、电压合格等为约束条件.求解方法上,采用了改进的粒子群算法,使算法能更好地适应问题的求解.算例结果表明,该方法技术上可行且具有较好的经济性.