计及电压稳定指标的含DG配电网无功优化

将分布式电源(DG)的无功调节能力与传统的电压调节手段相结合,研究了含DG的配电网无功优化问题。建立以降低系统网损、抑制电压波动和电压稳定指标为综合目标的配电网多目标无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用模糊层次分析法确定各指标的权重系数,并基于量子混合蛙跳算法求解含DG的配电网无功优化问题。最后,通过IEEE 33节点系统进行仿真计算,结果表明在配电网接入DG的基础上进行无功优化能较大程度地改善系统电压水平和降低系统网损,并且证明了所提算法的可行性和有效性。     

基于量子混合蛙跳算法的含分布式电源配电网无功优化

将分布式电源(DG)的无功调节能力与传统的电压调节手段相结合,研究了含DG的配电网无功优化问题。建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的配电网模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用量子混合蛙跳算法求解含DG的配电网无功优化问题。最后,通过IEEE 33节点系统进行仿真计算,表明在配电网接入DG的基础上进行无功优化能较大程度地改善系统电压水平和降低系统网损,并且证明了所提算法的快速性和有效性。     

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。     

基于广义主从分裂的输配电网一体化分布式无功优化方法

大量分布式电源接入配电网后,输、配电网间无功电压关系更加密切,传统输、配电网无功优化孤立进行已不再合适。根据输、配电网运行管理的独立性,提出了一种基于广义主从分裂思想的输配电网一体化分布式无功优化方法。输配全局无功优化问题分解为输电网优化主子问题、各配电网优化从子问题及边界一致性判别问题。各子网无功优化子问题采用对偶规划类算法求解,离散变量采用罚函数法处理以保持增广拉格朗日函数的可微性。通过由对偶乘子构造的边界灵敏度实现输、配电网子问题间的解耦,输配电网控制中心间通过传递边界变量及其灵敏度信息实现分布式协调。对IEEE 30节点系统(输电网)和含多种分布式电源的IEEE 33节点系统(配电网)进行仿真,验证了所提方法的有效性。     

多电压等级不平衡主动配电网电压无功自适应多目标协调优化

高间歇性DG持续大量接入给传统配电网电压无功控制带来严峻挑战。利用新兴DG与传统设备(如电容器、OLTC等)进行电压无功协调控制显得尤为重要。然而,现有协调控制研究多采用负荷与出力的日前预测,并基于平衡网络模型和单一电压等级假设,导致其控制结果不合理或不可行。为应对上述技术挑战,基于主动配电网双向信息通信并采用自适应动态权重策略,提出一种含中压(三相三线)和低压(三相四线)的多电压等级不平衡主动配电网电压无功自适应协调优化控制策略。通过中压侧传统三角形开关电容器与低压侧新兴分布式光伏逆变器的协调控制,实现网损、电压幅值、不平衡度、电容器动作成本及光伏逆变器出力成本的综合运行优化。为有效求解上述配网最优潮流问题,采用改进直接法潮流和粒子群算法进行联合求解。最后,基于某澳大利亚真实配电网开展24 h多场景仿真,以验证所提电压无功控制的可行性、有效性及优越性。     

含双馈型风电场的配电网智能无功优化方法研究

研究了含双馈电机的风电场接入配电网后的无功电压优化控制方法,通过分析双馈感应风电机组的功率情况,充分发挥双馈感应风电机组对配电网的无功调节能力,将构建的无功优化问题转换为一个非线性混合整数优化的数学问题,并采用智能遗传优化算法进行求解。利用IEEE30节点系统作为算例进行仿真分析,计算结果可为含风电场的配电网提供合适的无功分布参考,验证了该控制方法的有效性。     

含分布式电源的配电网无功优化研究综述

大量的分布式电源(distributed generation,DG)接入电网,改变了配电网的潮流分布,对系统网络损耗、可靠性等产生了巨大影响,研究含DG的配电网无功优化对于提高电网安全稳定与经济性能具有重要意义。因此对该课题近年所取得的研究成果进行综述,介绍了无功优化的意义和含DG的配电网多目标无功优化模型的建立,指出了含DG的配电网无功优化问题的主要难点,同时介绍了对DG出力不确定性的处理方法和多目标函数的求解方法,最后概括了现代智能优化算法在含DG的配电网无功优化中的应用,并对无功优化研究前景做了展望。     

基于满意度阈值判定的主动配电网无功优化

随着大量分布式电源和多样化负荷的接入,配电网的拓扑结构和运行特征已经发生了根本性的变化,传统配电网的无功优化算法和控制策略已不能适应现代配电网的发展。为此,提出一种计及分布式电源随机性和负荷时变性的主动配电网无功优化策略。首先,在详细分析分布式电源出力波动性和负荷时变特性的基础上,通过构建模糊评价函数将有功网损、电压偏移折算成满意度指标,提出主动配电网无功优化的数学模型。并引入理想解法解决多目标优化决策问题。其次,针对传统帝国竞争算法求解无功优化问题的不足,提出两点改进策略,使得算法的收敛精度以及稳定性的得到了极大加强。最后,基于配电网数据采集与监控系统实时评估配电网运行的满意度,当满意度增量大于阈值时,通过主动管理、协调控制确保配电网始终运行在经济、安全的状态,充分体现主动配电网主动管理和主动控制的功能。仿真算例表明,提出的模型和算法以及主动优化的理念符合当前主动配电网主动运行和主动控制的思路,具有较为广泛的应用前景。     

基于二阶锥规划的含分布式电源配电网动态无功分区与优化方法

分布式电源大规模接入所造成配电网电压质量问题一直受到极大关注。针对分布式电源大规模接入所产生的局部区域电压严重偏高问题,提出配电网动态无功分区的方法,构建了配电网无功优化模型。利用锥规划对原优化问题进行了简化并转化为二阶锥规划模型。为解决求解难度大的问题,提出了考虑动态无功分区的求解方法。考虑不同无功分区的分布式电源接入特点和运行特性,构建电压灵敏度矩阵,计算确定配电网节点电压变化量,提出电容器组、静止式无功发生器(statle var generator,SVG)等无功补偿装置的运行策略并优化其在各种运行条件下的无功功率值。分别以IEEE33节点和东莞地区某53节点的配电网为实例进行了计算,验证了无功优化的二阶锥规划方法的适用性和可行性,分析了动态分区对配电网无功优化以及电容器组和SVG等无功补偿装置运行策略的影响。     

基于混沌并行差分进化算法的含风电配电网无功优化

将风电机组接入配电网,其出力的间歇性、随机性使得传统无功优化模型不再适用。为此,采用场景分析法对双馈异步发电机（doubly fed induction generator,DFIG）的出力情况进行探讨,建立了含DFIG的配电网无功优化场景模型。考虑DFIG的灵活无功调节能力,建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用带反馈的混沌并行差分进化算法（chaotic parallel differential evolution algorithm with feedback,CPDEF）求解含DFIG的配电网无功优化问题。通过IEEE 33节点系统对所提出的无功优化模型进行仿真计算,结果表明系统网损得以明显降低,电压水平明显改善,并证明了所提方法的可行性和有效性。     

配电网分布式电源最优配置研究*

针对配电网中分布式电源的选址与定容问题,以分布式电源的渗透率最高、配电网的网损改善率最大及电压质量改善率最大三个目标构成目标函数,利用判断矩阵确定权重建立多目标优化模型。提出一种改进的果蝇优化算法对配电网中分布式电源的接入位置和接入容量进行优化,IEEE 33节点配电网络的仿真结果表明:与遗传算法和基本果蝇优化算法相比,改进的果蝇优化算法在收敛速度和求解精度两个方面都具有较为明显的优势,验证了上述优化配置模型及改进算法的实用性与有效性。     

考虑电压稳定的主动配电网动态无功优化

高比例分布式电源的接入造成电网局部电压越线问题严重,配电网动态无功优化是配网安全、稳定运行的重要保障。提出了一种考虑电压稳定的主动配电网动态无功/电压调控策略,基于分布式电源运行特性和网络日负荷曲线,建立考虑电压稳定、网络损耗为目标的主动配电网动态无功电压模型,同时考虑电容器组、SVC等无功调压设备动作次数约束;提出了基于柯西变异的动态权重粒子群优化算法,在粒子群进化过程中通过动态调整权重因子、学习因子提高算法的寻优速度,利用柯西变异提高算法跳出局部最优解的能力;最后,通过仿真算例验证本文方法的可行性和合理性。通过合理控制无功调压设备的动作时间实现一天内主动配电网无功潮流的最优分布,提高系统运行的安全性和稳定性。     

考虑储能调节的主动配电网有功—无功协调运行与电压控制

为解决高比例可再生能源接入后配电网的节点电压越限问题,提出了一种考虑储能调节效应的有功—无功协调优化方法。首先,从理论层面分析了配电网接入可再生能源发电后带来的电压偏差问题,论证可从无功功率与有功功率两个方面实现电压控制;其次,建立了以节点电压总偏差最小为目标函数的配电网有功—无功协调优化数学模型;再次,提出了基于分布熵的自适应粒子群算法来实现模型求解;最后,通过算例验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于狼群竞争算法的主动配电网无功优化研究

随着分布式电源大规模接入配电网,如何促进可再生能源的消纳越来越受到人们的关注。为此,提出了一种计及可再生能源消纳能力的主动配电网无功优化方法。详细分析了分布式电源出力波动性和间歇性,从促进可再生能源消纳的角度,引入弃风弃光量指标作为主动配电网无功优化的一个新目标函数;结合经济性、可靠性指标建立兼顾可再生能源消纳能力的主动配电网无功优化模型。采用考虑决策者偏好的判断矩阵—功效系数法解决多目标优化问题,并引入狼群算法对模型进行求解;结合主动配电网无功优化的特征,对狼群算法提出2个改进策略,增强了算法的收敛精度及稳定性。在改进后的IEEE33配电系统上进行仿真分析,验证了所提模型的合理性和算法的有效性。     

基于改进教与学算法的配电网无功优化

在解决配电网无功优化问题中,智能启发式算法得到了广泛应用,但仍存在一些不足。采用了教与学优化算法求解含分布式电源的配电网无功优化问题。教与学优化算法算法简单,取消了其他智能算法求解时需设定的控制参数,收敛速度快,收敛能力强。现将精英策略引入教与学算法,改进了该算法的搜索能力,提高了求解的稳定性。以有功网损最小为目标建立了无功优化模型,并基于改进的IEEE 33母线配电网系统进行仿真计算,结果验证了基于精英策略改进的教与学算法具有更强的收敛性和鲁棒性,能获得更好的优化结果,为配电网无功优化问题求解提供了一种新的方法和思路。     

基于鲸鱼算法的配电网无功补偿经济性优化配置方法

无功优化需对配电网的无功补偿选址与容量设定进行合理配置。提出了基于鲸鱼算法的配电网无功补偿经济性优化配置方法,根据功率损失系数确定无功补偿的优选节点,并利用鲸鱼优化算法解出符合经济性与配电网运行规则的无功补偿设备最优接入节点位置与容量。以IEEE 33节点配电网系统为模型进行的仿真模拟表明,该方法能缩短计算时间、提高系统无功补偿效率。     

集成可再生能源发电的配电网无功优化模型

可再生能源规模化接入配电网已经成为共识。针对大量可再生电源以及电力电子器件所导致的配电网无功波动、网损增加以及电压波动等系列问题,提出了一种基于改进自适应粒子群算法的集成可再生能源的配电网无功优化方法。通过对风机以及光伏系统出力进行建模,获得其出力预测数据;建立含有电压越限罚函数的集成可再生能源的配电网无功优化模型;引入了电压稳定指标的概念,对配电网各个时段的电压状况进行评价;并通过改进的自适应粒子群优化算法进行模型求解;利用改进的IEEE-33节点系统进行了仿真验证。仿真结果表明文中提出的模型能够有效地降低网损,减少电压波动,保证电网的稳定运行,可以为后续的无功优化提供参考与借鉴。     

采用改进鲸鱼算法的配电网综合优化

为了解决配电网重构与无功优化问题,将线路开关与无功补偿容量同时作为控制变量对配电网进行综合优化.建立以网络损耗、电压改善度、负荷均衡度和开关动作次数为目标的配电网综合优化模型.针对传统鲸鱼算法初始种群分布不均、缺少全局交流、容易陷入局部最优等问题,利用Sobol序列生成分布更均匀的初始鲸群,引入自适应权重调整系数,改进...     

基于细菌菌落优化算法含分布式电源的无功优化

将分布式电源与传统的配电网电压调节方式相结合,分析包含分布式电源的配电网系统无功优化的问题,并建立了有功网损最小的优化数学模型,并将细菌菌落优化算法应用在无功优化的求解模型中。细菌菌落算法根据群体菌落生长演化过来程来寻找最优解,建立了细菌菌落的生成和死亡的寻优机制,并提供了一种新的寻优算法的结束方式。并将其用在解决分布式电源在配电网中的无功优化问题。通过IEEE-33测试系统验证所提算法具有良好实用性和适应性,并且也验证所提模型的实际意义。     

基于深度强化学习的新能源配电网双时间尺度无功电压优化EI北大核心CSCD

新能源大量接入配电网,其波动性及间歇性容易导致配电网电压的频繁波动问题。传统基于模型的无功电压优化方法高度依托于电网的精准建模,其求解精度与计算速度难以满足含新能源配电网对于电压控制的要求。该文基于深度强化学习,提出一种双时间尺度配电网无功电压优化方法。该方法将电力系统无功电压优化问题转化为马尔可夫决策过程,统筹考虑无功补偿设备的差异化调节特性和不同深度强化学习算法的特点,设计针对离散型设备和连续型设备协调控制的双时间尺度优化方案。其中,长时间尺度上制定并联电容器组投切计划,以调整电压偏移,同时最小化全系统网损;短时间尺度上设置滚动预测窗,制定SVG出力计划,以跟踪电压变化,解决新能源并网带来的配电网电压频繁波动问题。最后通过IEEE33节点拓展系统验证该数据驱动方案在无功电压优化的实现速度和效果上所具有的优势。