基于大猩猩优化算法的配电网重构研究

为了能够更好地解决配电网重构的相关问题,构建了以最小有功网损为目标函数的有源配电网重构模型;为了提升模型的求解效率,引入大猩猩优化算法应用到模型的求解中,并使用IEEE 33节点算例对有源配电网重构模型进行了验证分析.通过多种算法的结果对比,表明该算法具备更好的寻优效率,更快的收敛速度,从而验证了其在配电网重构模型求解...     

基于自适应变异粒子群算法的分布式电源规划

针对分布式电源(DG)规划问题,建立配电网网损最小、电压偏差最小、静态电压稳定裕度最大的多目标DG规划模型。采用模糊集理论将多目标优化问题单一化,通过使总体满意度最大化,提升整体性能。同时采用自适应变异粒子群算法(AMPSO)对建立的模型进行求解,在一定程度上克服了基本粒子群算法容易早熟收敛的问题。在IEEE 33节点配电网系统上进行仿真计算,验证了模型和算法的有效性。     

计及可靠性的城市配电网中公交枢纽多层优化规划方法

对公交枢纽(public transport hub, PTH)进行最优并网规划是提升城市客运服务效率及配电网运行效率的重要途径。为此,在深入分析智能公交枢纽与配电网交互机理的基础上,分别考虑正常和故障情况下PTH需求响应对系统的影响,提出了一种面向促进配网可靠性和经济性提升的PTH三层规划优化模型。该模型上层以配网投资运行总成本最小为目标,优化PTH布设位置以及电动公交/充电桩布置数量。中层在满足公交服务需求的前提下以正常运行PTH从配网购电最小为目标,优化发车间隔和公交车充电计划。下层以配网故障情况下系统停电损失最小为目标,优化故障时发车间隔、负荷削减量以及电动公交的发车状态和充放电功率。设计多层求解算法实现上述模型的高效求解。最后,基于IEEE33节点系统的仿真结果验证了所提规划方法能够充分挖掘PTH资源的灵活性潜力,兼顾配网运行经济性和可靠性。     

提升配电网供电性能的风-光-储两阶段规划与配置

针对配电网中分布式电源（DG）不合理规划引起供电性能下降的问题,文中提出了一种在风-光-储接入情况下的配电网两阶段规划与配置方法。第一阶段通过计算节点有功网损灵敏度确定风-光电源的接入位置和容量,第二阶段以储能接入容量最小,系统电压稳定指标最大,负荷缺电率最小建立多目标规划模型,同时结合节点平均等效负荷对储能充/放电进行管理。为提高第二阶段多目标问题的求解精度,提出了一种基于多目标粒子群算法的混合智能求解算法用于求解第二阶段模型,最后利用序数偏好法（TOPSIS）选出储能最优接入方案。为验证本文所提方法的有效性在IEEE-33节点系统上设置四种场景进行仿真测试,结果表明所提方法可以明显改善配电网的运行情况,给相关规划与配置提供借鉴与参考。     

基于SA-CS算法的配电网光伏容量优化配置

采用IEEE 33节点配电系统验证配电网光伏容量优化配置模型及求解方法,仿真分析可知,配电网系统接入合适容量的分布式光伏,不仅能够提升配电网电压水平,改善电能质量,还能获得环保效益,提升经济效益。将SA-CS算法的求解结果与其他几种常用的算法对比,结果表明,SA-CS算法在收敛所需迭代次数和收敛时间方面远小于其他算法,且具有更高的求解精度,验证了SA-CS算法在配电网光伏容量优化配置方面的优势。     

考虑移动应急电源配置的微电网顺序恢复方法

自然灾害引发配电网停电后,利用配网中分布式电源构建微电网实现重要负荷的顺序恢复,是提升配电网弹性的重要手段。现有研究主要利用配网中存在的小型燃机、可再生能源和储能等固定式电源构建微电网,并优化微网中节点的恢复顺序。随着配网中移动应急电源数量的增加,充分利用移动应急电源可以进一步提升配电网弹性。为此,该文提出了考虑移动应急电源优化配置的灾后微电网顺序恢复方法。首先,以重要负荷恢复量最大为优化目标,建立了考虑应急电源配置、区域划分、恢复路径及供电顺序协同优化的配电网灾后顺序恢复模型。由于该模型是非线性规划问题,进一步对模型进行线性化处理,将其转化为混合整数线性规划问题进行快速求解。最后。采用IEEE37节点配电系统,对所提方法的有效性进行了验证。     

考虑弹性运行的含微电网配网系统重构优化

为提高含微电网配网系统的承载能力和弹性裕度，建立了含微电网配网系统拓扑弹性优化模型，通过对配电网拓扑的动态重构来实现含微网配电网的弹性优化目标。同时针对传统粒子群易陷入局部最优并且收敛速度较慢的缺点，采用具有全局搜索能力和良好搜索效率的量子粒子群算法进行求解。并将十进制编码技术应用于优化量子粒子群算法来减少粒子长度和不可行解的产生。最后将设计的策略在改进的IEEE 33节点辐射状配电系统上进行了测试，并将算法与其他传统智能算法进行比较，验证了设计的策略对含微电网的配电网系统具有良好的优化性能和有效性。     

面向增量配电网的协同规划方法研究

针对增量配电网投资主体多元化的特征,考虑分布式电源和配网公司的利益,以利益最大化为目标,建立了配电网多主体博弈的规划;采用动态博弈与静态博弈相结合的联合博弈,引入虚拟博弈者“大自然”;使用迭代算法对博弈过程进行求解;同时使用IEEE 33节点配网系统,对设定的博弈场景进行仿真分析并加以验证。     

基于改进自适应遗传算法的配电网光伏容量优化配置

为解决配电网中分布式光伏电源的容量优化配置问题,构建了含有分布式光伏电源运行建设费用、配网损耗费用、购电成本效益和环保效益的目标函数,并以配电网中节点电压、功率平衡等为约束条件,通过改进自适应遗传算法求解模型最优解。IEEE 33节点算例中,传统遗传算法在迭代至第77次用时32.72 s收敛至最优解,自适应遗传算法迭代至第39次用时16.57 s收敛至最优解,改进的自适应遗传算法迭代至第10次用时4.78 s就已经收敛至最优解,验证了模型和算法的合理性。     

考虑源网荷储协调优化的主动配电网网架规划

针对源网荷储的协调优化,以年综合费用最小为目标,建立了主动配电网网架三层规划模型。通过三层模型的相互传递与配合,对配电网中的分布式电源、可中断负荷、配电网架以及电池储能进行协调优化,采用基于树形结构编码的改进遗传算法与原对偶内点法相结合的混合求解算法对所提模型进行求解。29节点系统算例验证了本文所提方法的正确性和有效性,并表明在配电网架规划中考虑源网荷储的协调优化可有效降低网架规划成本、改善配电网负荷特性。     

基于改进蝙蝠算法的配电网分布式电源规划

合理规划接入电网的分布式电源能够提高能源利用效率,提高电力系统运行的经济性、灵活性和可靠性。建立了以分布式电源建设和运行总费用最小、系统网损最小、静态电压稳定指标最大为优化子目标的多目标规划模型。采用了一种新的仿生算法--蝙蝠算法,并针对蝙蝠算法的不足之处进行了改进,有效地解决了该算法易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题。通过14节点配电网测试系统进行了分布式电源选址和定容仿真分析。仿真结果表明,与传统的蝙蝠算法、粒子群算法相比,采用改进的蝙蝠算法能够更好、更快地得到分布式电源接入配电网的最优规划方案,验证了算法的正确性和可行性。     

人口迁移算法在“N-1”安全输电网规划中的应用

提出了一种改进人口迁移算法求解输电网扩展规划的大规模组合优化问题。针对标准人口迁移算法在求解过程中搜索容易陷入局部最优解和后期收敛时间较长等缺点,对算法的迭代初始化、种群生成策略以及参数设置进行了改进,将遗传算法的最优保留思想引入到算法中,提高了算法搜索全局最优解的能力与收敛到最优解的速度。将改进后的算法应用到满足"N-1"安全准则的输电网扩展规划问题中,建立了输电网扩展规划的数学模型,设计了相应的算法。比较该算法与粒子群算法、标准人口迁移算法对IEEE Garver6节点系统和IEEE Garver18节点系统的仿真计算结果,证明了改进人口迁移算法能有效地解决满足"N-1"安全检验的输电网扩展规划优化问题。     

离散粒子群优化算法在输电网络扩展规划中的应用

输电网络扩展规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题。文中研究了离散粒子群优化(DPSO)算法在单阶段输电网络扩展规划中的应用,提出一种基于黑板系统的多智能体协调模型。该模型中,DPSO算法利用黑板系统进行粒子间信息共享,有效地提高了算法的全局收敛能力。通过构造节点扩展矩阵和速度矩阵,建立了输电网络扩展规划问题的求解模型和DPSO求解算法。该算法已成功用于IEEE Garver-6等两个系统,计算结果表明了该方法的可行性和有效性。     

考虑节能效益的企业分布式电源优化配置

针对企业供配电系统分布式电源规划问题,以企业节能效益最大化为目标,建立企业分布式电源优化配置模型。采用改进粒子群算法进行求解,将参数自适应调节、粒子交叉、模拟退火算法融入粒子群算法,有效提高了粒子群算法的寻优效率。采用IEEE33节点配电系统进行了算例仿真分析,仿真结果表明,利用此模型对分布式电源进行优化配置后,配电网损耗降低、电压质量显著提高、企业节能经济效益得到最大化提升。算例有效验证了优化配置模型与改进粒子群算法的可行性。     

基于改进TLBO算法的输电网规划

输电网规划问题维数高、变量多以及约束条件复杂,导致问题难于求解。本文采用新型的智能算法教与学算法(TLBO)对问题进行求解。教与学算法具有收敛速度快、设置参数少的优点,但在求解时容易陷入局部最优解。本文通过加入自主学习环节和反思环节以及自适应扰动策略,提高算法寻找全局最优解的能力,使其适应大规模输电网规划问题的求解。采用目标函数为线路投资费用、网损费用、过负荷费用之和的输电网规划模型,通过在Garver-6节点系统和IEEE-18节点系统中的计算,验证了该算法可以正确有效地解决输电网规划问题。     

基于改进粒子群算法的含DG配电网无功优化

含分布式电源(DG)配电网的无功优化是一个复杂的非线性优化问题,文中采用改进的粒子群算法(PSO)对配电网进行无功优化计算,建立以系统网损和电压平均偏离最小为目标函数,节点电压和电容器投切容量为约束条件的优化模型。在PSO中引入位置方差防止PSO陷入局部最优解,根据种群中粒子的适应度值对粒子进行变异处理,在保证算法收敛速度的基础上,改善算法性能。以含分布式电源的IEEE14节点配电系统为例进行无功优化分析,结果表明DG能增强电网运行的稳定性,所提算法具有较好的优化性能。     

考虑储能站投资收益的配电网规划模型

随着储能技术的发展,储能站在电力系统中的建设与应用具备了基本条件。随着我国电力市场迅速发展,越来越多的供应商参与到配电网侧寻求利益分配。为了均衡配电网运营商和储能站投资商的利益需求,该文以配电网拓展规划和储能站接入为规划场景,提出了考虑储能站投资收益的配电网双层规划模型。上层规划模型以配电网线路建设成本最低为优化目标,实现配电网运营商利益最优;下层规划模型以储能站通过"低储高发"获利最高为优化目标,实现储能站投资商利益最优。以一个小型配电网系统为算例,通过遗传算法求解上层规划模型完成配电网线路规划,并通过下层规划模型进行储能站的选址定容。仿真计算结果表明,在提出的运行策略下,储能站投资回报率与储能站所接入节点的负荷特性密切相关:负荷峰值越高,峰值持续时间越长,接入储能站获得的收益越高。     

考虑多能互补的主动配电网规划与高效Benders求解方法

提出了一种考虑风、光多能互补的主动配电网规划模型及求解策略。考虑了多种可再生能源自身的不确定性和相互间的互补特性,采用局部密度峰值的聚类法生成典型场景,以配电网的全寿命周期成本效益最优为目标函数,构建了基于二阶锥规划的主动配电网规划模型。由于多能互补环境下的配电网规划是一个包含大量场景的混合整数非线性规划问题,在Branch-and-Cut求解框架下,基于现代Benders分解算法给出了规划模型的高效求解策略。最后采用IEEE-24节点测试系统进行了算例分析,测试结果验证了规划模型的合理性以及求解策略的高效性。     

基于随机森林算法的综合能源配电网电能质量评估方法与网架优化模型

文中针对综合能源配电网存在的电能质量问题考虑采用网架优化措施进行优化。对计及电压偏差、谐波电压、电压波动、三相不平衡度四个指标采用层次分析法建立综合能源配电网电能质量评估体系,其中基于模糊层次分析法确定评估体系各指标的主观权重,以综合能源配电网网架优化方案为控制变量,考虑到系统中多种能源形式的互补运行,以配电网电能质量评估指标最大化为目标函数,计及配电网网络拓扑约束,节点电压约束,网络辐射状约束等必要约束条件建立配电网网架重构优化模型。针对随机森林算法分析其运行原理,并基于随机森林算法对所建立的模型设计模型求解流程,进行仿真算法分析,说明所建立的模型能够改进配网电能质量,验证了模型的正确性和有效性。