配网重构算法的改进和研究

本文提出了一种将改进的遗传算法和禁忌搜索法结合起来,用以解决配电网络运行时重构问题的新算法。不同于以往简单的组合(先遗传算法后禁忌搜索法),而是将禁忌搜索法的思想运用到遗传进化的每一步,不仅充分发挥遗传算法搜索范围广的优势,而且利用禁忌搜索的思想减少了很多不必要的搜索,提高了进化速度。算法中考虑到配网本身的特点,对网络结构做了适当的简化,并结合拓扑分析提出了一种校验网络连通的简单的方法,大大缩短了计算时间。最后采用IEEE一个3馈线配网算例验证了文中所提的方法的有效性。     

计及分布式电源和负荷不确定性的多目标配网重构

构建多目标配网重构模型,该模型充分考虑了风电出力、光伏发电以及负荷的不确定性,并且同时优化配网的3个重要评估指标:有功损耗、节点最小电压值、负荷均衡度。采用场景分析法处理不确定性因素,采用同步回代缩减法进行场景削减,讨论不同场景数对优化结果的影响,并利用多目标扰动生物地理学算法求解模型,利用模糊集理论确定最终重构方案。某69节点配网系统测试结果表明:所用算法能够快速找到多目标配网重构模型的决策解,具有较高的搜索效率,验证了在消纳分布式电源的情况下,通过网络重构能够明显改善网络的各项指标。     

计及电压暂降和保护性能的配网可靠性算法

提出一种计及电压暂降和保护性能的配电网可靠性算法。运用蒙特卡洛法模拟故障的各种信息;采用故障电流补偿法计算系统故障后各节点电压;根据系统故障后线路保护的动作性能确定各负荷节点的电压暂降持续时间,从而进一步判断敏感负荷是否停运;将故障点法与临界距离法相结合,提出一种计算电压暂降域的方法。最后比较了计及电压暂降和保护性能前后的配电网可靠性指标变化。该算法采用的模型是RBTS测试系统的第6母线,运用上述算法计算了它的暂降域和可靠性指标。     

考虑分布式电源和电动汽车不确定性的双层动态配网重构

分布式电源(Distributed Generation, DG)和电动汽车(Electric Vehicle, EV)的广泛应用对主动配电网的优化运行提出了更高的要求,配电网重构是其关键技术之一。考虑DG、EV和其他负荷的不确定性,通过拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)产生随机变量并考虑其相关性。然后分别以最小化综合运行成本和系统节点电压差为目标函数,建立双层优化模型。最后采用基于化整为零策略的改进和声搜索算法(Improved Harmony Search Algorithm, IHSA)进行分时段配网动态重构。通过IEEE33节点系统的仿真,验证了上述方法在提高可再生能源利用率的同时,可以有效提高配电网运行的经济性和可靠性。     

基于启发式搜索降低配电网网损的配网重构算法

配电网网络重构是配电网自动化系统的一个重要组成部分,给电力的供应提供了可靠性,给电力操作提供了灵活性.配电网网络重构的解是一组开关的组合,网络重构的目标多种多样,在实际应用中如何选取适合不同的配电网络重构方法是研究的目的.重点在启发式搜索和前推回代的配电网潮流计算方法的基础上以系统网损最小为目标函数来优化配网结构.首先生成一个1×N阶描述配电网开关通断的矩阵,然后以网损不能再减少为目的对所有的联络开关进行搜索,而寻找全局最优解.     

基于启发式搜索降低配电网网损的配网重构算法

配电网网络重构是配电网自动化系统的一个重要组成部分,给电力的供应提供了可靠性,给电力操作提供了灵活性。配电网网络重构的解是一组开关的组合,网络重构的目标多种多样,在实际应用中如何选取适合不同的配电网络重构方法是研究的目的。重点在启发式搜索和前推回代的配电网潮流计算方法的基础上以系统网损最小为目标函数来优化配网结构。首先生成一个1×N阶描述配电网开关通断的矩阵,然后以网损不能再减少为目的对所有的联络开关进行搜索,而寻找全局最优解。     

计及N-1安全和网络重构的配网可开放容量评估

可开放容量评估是配电网规划与运行的主要工具之一,对于提升配网可靠性、制定升级和改造策略具有重要参考价值。针对传统可开放容量评估过度简化、无法有效处理多联络馈线的缺陷,该文建立了考虑N-1安全和网络重构的配电网可开放容量评估模型。该模型同时考虑了正常运行状态的潮流约束和故障状态下的开关操作约束,具有解的质量高、计算结果可行等优点。为求解该模型,提出基于广义Benders分解-二分逼近的双层混合算法。该算法利用上层逼近、下层检验、双层互动的思想,通过交替迭代的方式不断收缩解空间,直至获得最优解。22节点和70节点系统的测试结果验证了该模型和算法的正确性和有效性。     

计及安全性指标的配网无功优化

常规的无功优化主要以经济性因素作为目标,但随着电网结构日趋复杂,负荷需求不断增加,危及电网安全的事故不断发生。为此有必要在研究电网经济性的同时考虑安全性因素,提出了将电力系统安全性指标融入到电压无功优化控制中,即将配网分区后,在其全局无功优化中采用了各分区安全性和总体经济性相结合的目标函数,使电力系统在注重实际经济效益的同时兼顾安全稳定运行。     

计及电压暂降的配网可靠性评估

该文对计及电压暂降的配网可靠性算法进行了研究,运用改进的支路电流法进行配电网故障前的潮流计算;计算了各种故障下的故障电压和距离的关系;提出一种基于SCBEMA曲线判断敏感负荷是否停运的判据,给出了不同种类用户的电压暂降幅值和持续时间概率曲线;在进行计及电压暂降的配网可靠性指标计算时,用贝叶斯网络计算常规的可靠性指标,结合敏感负荷的停运计算暂降时的指标。该论文所采用的模型是IEEE RTS—6母线测试系统的第5条母线,运用上述方法计算了它的故障域和计及电压暂降时的可靠性指标。     

计及入网电动汽车和分布式电源的配电系统重构

分布式电源和入网电动汽车充放电功率的波动性和随机性使配电系统重构面临新的挑战。在此背景下,提出一种计及入网电动汽车和分布式电源的配电系统机会约束优化重构模型和求解方法。首先,以1d为重构周期、最小化网损为目标函数构建配电系统重构的数学模型;其次,在计及负荷和分布式电源不确定性的基础上分析了电动汽车的充放电策略,并基于半不变量法和Cornish-Fisher级数展开推导了随机潮流公式;之后,提出了改进的遗传算法求解所提出的优化模型。最后,以IEEE-33节点配电系统为例来说明所提出的模型和方法的有效性。     

基于贪婪算法的配网多阶段快速重构新方法

针对多阶段动态重构计算速度慢的问题,提出一种动态重构新方法。该方法基于给定的寻优尺度参数M,对以开关动作次数最多的两个相继阶段为中心的2M+2个阶段进行各种可能合并,分别对各个合并后的新阶段进行静态重构,然后选择目标函数值最小的合并方案为当前最优合并方案;如此反复迭代,直到目标函数值不再减少且当前解为可行解时,即得到近似最优解。方法在获得与全局最优解近似解的前提下,其计算速度都比全局最优解快近2个数量级。算例表明该方法因其求解的高效性而具有较好的工程应用前景。     

改进的分布估计算法在配网重构中的应用

为找到一种快速有效的配电网重构算法,提出了一种结合贝叶斯统计推断理论和分布估计思想的混合算法,利用这种算法进行配电网络的优化调整。通过贝叶斯推断理论建立分布估计算法的概率模型,用先验分布和条件分布模型产生后验概率模型,用后验概率代替先验概率采样产生新个体组成优势群体,再用优势群体中的个体信息更新各概率模型,用更新后的后验概率不断采样直到寻到最优解。最后,通过和单纯分布估计算法及免疫二进制粒子群算法的重构结果相比较证明了这种混合算法的快速、有效。     

计及可入网电动汽车的微网系统经济调度

概述了电动汽车的功率特性,以蒙特卡洛法仿真电动汽车的充放电行为,得到不同规模的电动汽车接入电网时的负荷特性曲线。分析了电动汽车无序充电时的需求特性和电动汽车接入网络时有序充放电容量曲线,并构建了能够计及可入网电动汽车的微网多目标经济调度模型。基于Visual C++软件平台,采用优先顺序法,以某地区某日经济调度为例,计算得到不同策略、不同目标函数下的最优调度结果。最后,通过比较分析,验证了所提模型的有效性和可行性。     

利用网络重构 降低配网线损

对兰州市安宁区配电网进行了理论线损计算和分析,提出应用配电网重构方式来降低该地区网损。根据均匀分布线路负荷、减少线路供电半径的原则,提出三种重构方案,并分别进行了理论线损计算,找到了网损最低重构方案,为兰州市安宁区配电网经济运行提供了一定的理论基础。     

计及技术标准的高压配网无功优化规划

基于无功规划的相关技术标准,给出了高压配电网无功规划优化实用模型:目标为无功补偿净收益最大,约束涉及相关技术标准对无功补偿总容量、单组容量及其组数、电压、功率因数的要求。根据高压配电网的特点,通过供电分区减小优化计算的规模和复杂性,并综合考虑分布式电源、主变分接头、弱环网等因素的影响,提出了一种基于高压配电网供电分区的3阶段启发式优化方法:首先分别针对各相对独立的高压供电分区,以净收益由大到小的顺序逐次确定单节点无功补偿的初始单组容量及其组数;然后,考虑到相同供电分区内不同位置无功补偿的相互影响,对初始无功补偿方案采用迭代计算进行修正;最后在全局范围内,对修正方案采用交流潮流进行校验并作进一步的优化微调。经对实际系统的计算分析,表明所提方法计算快速稳定,适用于大规模高压配电系统的无功规划优化。     

计及配网静态电压稳定约束的分布式发电规划模型与算法

研究了配网中分布式发电(distributed generation,DG)的规划问题,建立了一种考虑静态电压稳定约束的DG规划模型,提出了基于遗传算法的模型求解方法。将该方法应用于69节点系统进行测试,结果表明上述模型与算法是可行的。计及静态电压稳定约束导致该模型的计算量增加了,文章最后对提高该模型计算速度的方法进行了探讨。     

计及电动汽车充电模式的主动配电网多目标优化重构

电动汽车的入网会影响到电网的经济性和安全性,而配电网重构是电网优化运行的有效措施。根据主动配电网(ADN)的特点,提出了含分布式电源(DG)和电动汽车充电的优化重构模型。通过有功网损灵敏度确定DG的安装位置和容量,构造出DG出力和EV充电的多时段概率模型。建立有功网损、电压偏移指标(VSI)和开关操作次数的多目标优化数学模型以确定系统的最佳重构方案,并在IEEE33节点标准配电系统中,采用引入小生境技术的改进多目标粒子群算法(IMPSO)进行计算,提高了算法的全局寻优能力。考虑了电动汽车无序充电和智能充电两种模式,对比不同场景下得出的结果,验证了该方法的实用性和有效性。     

配网动态重构的静态解法

提出一种解决配网动态重构问题的静态方法.该法不仅求解简单,而且能充分利用现有的静态方法来实现时变系统的动态重构.首先,文章对静态重构的目标函数进行改进,使其能够求解一个时间区间内的最优结构.然后在整个时间区间内用枚举法确定最优的重构时间,完成区间内的一次动态重构.最后用逐次逼近法来调整各次重构的时间和结构,实现区间内的多次优化.在修改过的IEEE 33节点上验证了所提方法的正确有效性.     

配网动态重构的静态解法

提出一种解决配网动态重构问题的静态方法。该法不仅求解简单,而且能充分利用现有的静态方法来实现时变系统的动态重构。首先,文章对静态重构的目标函数进行改进,使其能够求解一个时间区间内的最优结构。然后在整个时间区间内用枚举法确定最优的重构时间,完成区间内的一次动态重构。最后用逐次逼近法来调整各次重构的时间和结构,实现区间内的多次优化。在修改过的IEEE 33节点上验证了所提方法的正确有效性。     

基于家族优生学的配网重构

提出了用家族优生学(FEBE)的方法进行配网重构，该方法将正交设计技术引入家庭的子代培植过程中，以加强个体的行为改进，避免早熟，加快了进化后期的收敛速度，解决了大规模的配网重构收敛速度慢的问题。此外文中提出与配网结构特点相适应的编码方法，由联络开关所在的环确定基因组，以基因组中打开开关数量作为对子女的约束条件，修正不可行解，进一步提高计算效率。算例表明将FEBE用到配电网重构中，取得较好的效果。