计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化EI北大核心CSCD

风电-光伏机组的大量接入对传统的无功优化模型提出了新的挑战。提出了计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化模型,采用粒子群优化神经网络(particle swarm algorithm-BP neural network,PSO-BP)依据过去天气预报和风电出力的历史数据训练得到风电预测出力曲线,利用综合场景概率法生成光伏出力曲线。用斯皮尔曼相关系数将风光之间的出力相关性量化,再考虑风机和光伏机组共同参与无功优化。采用多目标粒子群算法(multi-obj ective particle swarm optimization,MOPSO)求解模型,以改进的IEEE 33节点配电网系统作为仿真样本,求得兼顾网损和电压偏差的Pareto最优解集,从中选择最优方案。算例结果验证了风光出力相关性对无功优化的影响,以及分布式电源接入配电网能有效降低网损和提高节点电压。在实际运行中,各地区的风光出力均满足一定的自然规律,可以以斯皮尔曼相关系数大小为参考依据,实现分布式电源(distributed generation,DG)和静止无功补偿装置(static var compensator,SVC)的协同优化运行,为配电网的安全经济运行保驾护航。     

考虑新能源不确定出力的有功无功协调降损控制策略研究

在高比例新能源接入电力系统的背景下,电网安全、经济的运行面临着巨大挑战。该文考虑风光出力的不确定性,建立有功无功协调优化的多目标优化模型。运用拉丁超立方抽样（latin hypercube sampling,LHS）场景生成法和Kantorovich距离的场景缩减技术,得到典型日的风电和光伏出力;建立以系统运行有功网损和电压偏移最小的多目标综合优化调度模型,采用传统的鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）与粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）相结合的鲸鱼群（WOA-PSO）算法求解该模型,得到Pareto解的分布;根据优化结果制定无功补偿装置的投切功率以及储能系统充放电策略,达到提升系统电压稳定性与平缓新能源出力波动的效果,减少功率在线路上的损耗,实现电网的安全、节能运行;在改进IEEE30节点系统上进行实验分析,验证所提模型与求解算法的有效性与合理性。     

基于风电储能系统的功率平抑策略研究

针对传统风电平抑方法的滞后性,文中提出了根据功率预测,考虑储能容量配置及并网要求的目标功率平抑策略,以国家风电并网规定为参考指标,采用风功率预测技术在实现储能系统容量优化的同时获得所需的目标功率。在此基础上建立以目标功率和预测功率偏差最小为优化目标的数学模型,以并网要求的有功功率变化限值为约束条件,并在Matlab中利用粒子群优化算法(particle swam optimization algorithm,PSO)对其进行求解。以实际风电场数据为基础进行仿真优化计算,仿真结果表明该策略优于两个时间尺度下的国家并网要求,能够有效平滑风电输出、增加风电并网利用率,对风电大规模并网起到一定作用,并对未来的风电—储能系统发展提供了一定的理论指导。     

含风力发电的配电网自适应分时段无功优化

针对含风力发电的配电网中风电机组出力的间歇性和系统负荷的波动性,提出了自适应分段优化策略,通过分时段优化实现无功动态调节。该策略根据风机出力和负荷的波动程度确定各时段最佳持续时间。在此基础上,计及运行环境的变化和决策者需求,提出了一种新的含决策偏好因子的分段优化方法。以降低网络损耗和电压偏差为目标,建立了含风力发电的配电网多目标无功优化模型,并采用多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)求解。以改进的IEEE30节点系统为例进行仿真计算,仿真结果验证了所提方法和模型的有效性。     

计及风电不确定性的混合储能系统优化配置研究

为减小风电并网产生的不利影响,提高风电消纳空间,在含风电出力的主动配电网中增设混合储能系统,并对其进行优化配置.考虑风电随机出力对潮流的影响,建立风电、储能系统接入配电网后的数学模型.以有功网损、电压偏差以及总投资费用最小为目标,引入机会约束建立储能系统优化配置模型.在此基础上,以IEEE 33节点配电网络为算例,通过改进灰狼算法对模型进行求解,得到储能系统的最优配置方案.仿真结果表明,所提模型和算法能有效地对储能系统进行配置,提高整体经济性和安全性,同时提高系统的风电消纳能力.     

基于改进粒子群优化算法的DG准入容量与优化布置

为进一步优化配电网中分布式电源（distributed generation,DG）的准入容量和优化布置问题,以节点电压和线路载流量为约束条件建立了单电源和多电源准入容量的数学模型,以有功网损最小为目标函数建立了DG优化布置模型。为有效求解该模型,采用了基于粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法和二次插值相结合的改进PSO算法,将该改进方法应用于IEEE 33节点标准算例,分别进行了DG的最优接入位置与最优容量的仿真,并与粒子群算法优化结果进行了对比,同时还分析了优化布置下的潮流分布。算例仿真结果表明该方法可有效减少DG接入后配电网的网损,提高配电网的供电质量。     

基于自适应聚焦粒子群优化算法的电力系统多目标无功优化

自适应聚焦粒子群算法(adaptive focusing particle swarm optimization,AFPSO)是根据粒子群算法的全局搜索与局部搜索平衡特性,并予以改进得到的一种具有较好全局搜索能力和寻优速度的自适应群体智能优化算法。作者将此算法用于电力系统无功优化。该方法以最优控制原理为基础,引入了静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型。IEEE 30节点系统仿真结果表明,AFPSO算法在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定性,证明了AFPSO算法的有效性和优越性。     

计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化

风电-光伏机组的大量接入对传统的无功优化模型提出了新的挑战。提出了计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化模型,采用粒子群优化神经网络(particle swarm algorithm-BP neural network,PSO-BP)依据过去天气预报和风电出力的历史数据训练得到风电预测出力曲线,利用综合场景概率法生成光伏出力曲线。用斯皮尔曼相关系数将风光之间的出力相关性量化,再考虑风机和光伏机组共同参与无功优化。采用多目标粒子群算法(multi-obj ective particle swarm optimization,MOPSO)求解模型,以改进的IEEE 33节点配电网系统作为仿真样本,求得兼顾网损和电压偏差的Pareto最优解集,从中选择最优方案。算例结果验证了风光出力相关性对无功优化的影响,以及分布式电源接入配电网能有效降低网损和提高节点电压。在实际运行中,各地区的风光出力均满足一定的自然规律,可以以斯皮尔曼相关系数大小为参考依据,实现分布式电源(distributed generation,DG)和静止无功补偿装置(static var compensator,SVC)的协同优化运行,为配电网的安全经济运行保驾护航。     

含可再生能源发电的配网储能多目标优化配置方法

储能系统在缓解可再生能源发电和负荷波动对系统安全稳定性的影响中起着重要作用。针对配网系统,考虑储能配置与储能系统运行之间的相互影响,以最小化投资运行总成本和电压偏差为目标,建立双层储能多目标优化配置模型。在模型的外层,优化储能系统的配置方案;在模型的内层,进行无功电压调节、发电机控制以及储能充放电功率控制。将教学算法(teaching-learning based optimization,TLBO)引入粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)中,提高优化算法的搜索能力,采用多目标PSO-TLBO算法求解耦合的双层储能优化配置模型。最后以IEEE 30节点系统进行算例仿真实验,实验结果验证了文中储能配置方法的有效性。     

基于改进黏菌算法的风光电并网双层储能容量优化

为了提高并入大量风光电配电网的供电可靠性和经济性,提出一种配电网双层混合储能容量优化策略。采用自适应小波包分解方法得到风光电目标并网功率以及储能系统容量初次分配;通过考虑配电网网损和储能系统综合成本,分别建立了综合成本模型和配电网储能优化配置模型;给出一种自适应对抗黏菌-粒子群双层优化混合算法（adaptive opposition slime mould algorithm-particle swarm optimization hybrid algorithm ,AOSMA-PSO）,上层优化储能系统成本函数,下层优化配电网网损函数,通过上下层反复迭代得到最优混合储能容量配置方案,并对该方案进行最终储能修正,以达到风电平抑的标准。通过MATLAB并以IEEE33节点算例进行仿真验证,结果表明：所提方法和模型不仅能够有效降低混合储能综合成本,还降低了配电网网络损耗,提高了配电网的供电可靠性;通过对不同算法进行对比,验证了所提算法在收敛速度和寻优方面的优势。     

考虑SVC和储能接入电网的多目标协同经济调度

针对风电并网引起的电网功率波动和安全运行问题,提出一种考虑SVC和储能的多目标协同经济调度优化方法.以典型日运行为例,建立了以系统综合运行成本、电压偏差和系统网损最小为目标函数的经济调度多目标优化模型,在优化过程中对经济调度和无功优化模型的目标进行协同迭代,获取兼顾电网经济性和安全性的最优解,并将结果与利用权重系数法获...     

微电网复合储能多目标优化配置方法及评价指标

复合储能在微电网功率平衡、平滑可再生能源波动、提升电能质量等方面发挥多重作用,针对包含光伏发电、风力发电和典型负荷的微电网,提出一种合理配置复合储能容量的方法。针对复合储能优化配置,以装置成本最低、功率匹配最佳、可再生能源输出功率平滑度最好建立复合储能多目标优化数学模型,采用自适应惯性权重的粒子群算法求解复合储能多目标函数最优解;针对子目标函数权重系数的确定,提出目标函数适应度离差排序法;提出了定量评估微电网储能多目标优化效果的参数指标,并以此为依据,对比了微电网内蓄电池单一储能多目标优化与复合储能多目标优化结果。最后,通过MATLAB编程进行实例验算,验证了方法的合理、有效性。     

海上风电场自适应多目标无功优化控制策略

针对传统固定权重多目标无功优化在应对新型电力系统复杂多变的工况时无法针对实时工况做出最合适的控制决策的问题,提出了一种自适应多目标无功优化控制策略,该策略以系统有功网损和并网点电压偏离量的加权最小作为目标函数,目标函数的权重系数根据并网点电压的偏离情况自适应调节。首先,分析海上风电场并网点电压波动与有功、无功输出的关系,建立相应的无功分配模型,并针对风电机组及静止无功发生器（static var generator,SVG）的输入输出特性,建立相应的无功控制模型。此外,考虑海上运行的功率约束、安全运行约束等,采用变惯性权重粒子群优化算法对无功控制策略进行求解。最后,在MATLAB中搭建海上风电场模型进行仿真验证,仿真算例表明：相较于传统固定权重多目标无功优化,自适应多目标无功优化控制策略可以根据电网实时工况,迅速调整各优化目标的优先级,较好地实现有功网损和并网点电压的协调优化。     

考虑季节特性及节点电压偏移的储能系统优化配置

考虑到可再生能源渗透率的增加以及储能装置的接入,研究了含可再生能源配电网的储能优化问题。选用蓄电池作为储能装置,建立了数学模型,并对含风电和光伏的配电系统进行储能优化配置,以系统的经济性和稳定性为优化目标,分别建立了单目标和多目标优化模型。采用改进粒子群优化算法,选择储能容量、储能功率和储能位置作为控制变量进行优化计算。最后结合不同季节风电、光伏和负荷的波动数据,选取含分布式电源的IEEE 33节点配电网系统,对其进行潮流计算及储能优化配置,由此验证了本文配置方法的有效性。     

计及分时电价下用户需求响应的分布式储能多目标优化运行

以配电网网损和电压偏差最小为优化目标,计及分时电价下的用户需求响应,建立了与用户互动的分布式储能多目标优化运行模型,将电价变动引起的用户需求响应与分布式储能动态结合,探究了分布式储能在优化运行方面提升配电网运行水平的作用。采用改进的遗传算法对所建立的模型进行求解,证明了计及分时电价下负荷需求响应的分布式储能多目标优化运行模型能够有效降低配电网网损,减小线路电压偏差,同时也验证了所提出的改进遗传算法具有进化速度快、求解结果优的特点。     

考虑风电波动的储氢容量优化配置

改进电解槽在平抑风电电量波动过程中的运行方式,构建了风氢互补发电系统的模型。以风电电量标准差和储氢量最小为目标函数,运用多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行优化。通过案例分析,证明了该方法的有效性和合理性,优化后的系统在保证风电电量波动较小的同时得到了氢气的最佳储存量。     

考虑配电网静态电压稳定性的微电网优化配置

考虑到风机、光伏两种分布式电源出力在时间上具有互补的特征,利用储能装置功率双向流动的特点,将可再生能源和储能装置以微电网的形式接入配电网实现可再生能源的高比例接入。对现有的配电网静态电压稳定性指标进行改进,以配电网的静态电压稳定性和运行经济性为目标研究微电网系统的定容选址问题。采用基于K-means++方法的多场景技术处理可再生能源出力不确定性问题,针对配电网不同地区的可再生能源出力特点,计算出风光储三种装置不同的最佳容量配置比例。对平衡优化器(equilibrium optimizer, EO)算法进行改进,利用Tent映射产生的混沌序列代替随机生成的初始种群,根据拥挤度和非支配排序实现多目标问题寻优。最后,在由三种地形组成的IEEE 33节点系统和PG&E-69系统中验证了所提模型和算法的有效性。     

含新能源接入的配电网中储能系统协调控制策略

以提高电网对新能源接纳能力为目的,本文研究了含新能源的配电网中电池储能系统的协调控制策略,针对配电网有功功率波动、新能源接入点电压波动建立优化模型,使用NSGA-II算法(快速非支配排序遗传算法)求解其Pareto非支配解集,实现多个储能系统的协调控制。使用该控制方法,可以将分布式储能系统联合调度,较好地平抑配电网整体的有功功率波动,同时改善新能源接入节点电压波动,提高电力系统稳定性。最后,本文对IEEE14节点配电网进行算例分析,在该配网中接入了接近负荷一半的光储和风储系统,将原本只和本节点光伏或风电配合的储能系统联合考虑,协调控制其出力,最后通过对比一个完整调度周期内储能系统单独控制和协调控制的效果,表明本文协调控制策略的有效性。     

基于柔性互联技术的含高渗透率新能源配电网多目标优化运行

智能软开关（SOP）可控制潮流、提供无功补偿,进而改善配电网电压、降低网损。因此,针对可再生能源大规模接入配电网后电能质量下降问题,采用K-means算法构建风-光典型场景,同时建立了基于SOP、可投切电容器的含高渗透率分布式电源的主动配电网优化运行模型。该模型以电压偏差、系统网损最小以及系统运行成本最低为目标,综合考虑了能源利用率及系统运行稳定性。最后利用基于参考点的非支配排序方法的多目标优化算法（NSGA-III）进行求解,输出Pareto最优解集,并采用改进的IEEE 33节点系统对所建立模型的有效性进行了验证。