基于两层遗传算法的多时段无功优化方法

提出了一种基于两层遗传算法的多时段无功优化方法,将复杂的无功优化问题转化为多个时段静态无功优化的并行处理问题。第一层优化是针对调度周期内的每个时段,建立传统静态无功优化模型,对全调度周期内各个时段进行并行计算,并统计出多组较好的优化状态,构成全调度周期内控制设备动作次数的寻优状态空间;第二层优化是针对整个调度周期,建立以动作次数最少为目标的无功优化模型,从第一层形成的状态空间中寻出控制设备动作次数较少所对应的潮流分布,从而得到有功网损、电压质量及控制设备动作次数的综合优化效果。此外,该方法易于实现并行处理。算例表明,所提出的方法优化效果好,有在线应用的前景。     

动态无功优化的简化方法及实现

离散控制设备动作次数约束造成动态无功优化问题的时空强耦合。提出了求解动态无功优化问题的新方法,通过合理分配控制设备动作时间,达到系统无功的整体优化。该算法根据静态无功优化确定的控制设备值及全天控制约束,对控制设备各时段解耦,从而确定控制设备的预动作表,即在每个时段控制设备是否允许动作。根据动作表确定当前研究时段可动作的设备并进行优化,根据优化结果及全天动作次数约束,重新调整该时段后续时段的动作表,从而达到解耦优化的目的。该方法数学模型简单,便于实现,在完全满足动态次数约束的前提下有效降低系统在一天内的有功损耗,能够满足实时运行的需求。     

配电网动态无功优化空间-时间解耦的一种新方法

离散控制设备动作次数约束造成动态无功优化问题的时空强耦合性,提出了配电网动态无功优化空间-时间解耦的一种新方法。根据全天各时段静态潮流计算得到的网损值大小,确定控制设备的预动作时间表,分配各时段的动作权限,从而找出第一个具有最大动作权限的时段。然后进行时间表的逐步动态调整,确定下一动作时段,直到满足动作控制设备的动作约束条件为止。该方法数学模型清晰简单,便于实现,且时刻保证了以网损值最小为依据分配动作时间。优化结果表明能够在完全满足动态次数约束的前提下,整体优化系统的无功,达到有效降低系统在一天内的有功损耗的目的。     

配电网动态无功优化空间-时间解耦的一种新方法

离散控制设备动作次数约束造成动态无功优化问题的时空强耦合性,提出了配电网动态无功优化空间-时间解耦的一种新方法.根据全天各时段静态潮流计算得到的网损值大小,确定控制设备的预动作时间表,分配各时段的动作权限,从而找出第一个具有最大动作权限的时段.然后进行时间表的逐步动态调整,确定下一动作时段,直到满足动作控制设备的动作约束条件为止.该方法数学模型清晰简单,便于实现,且时刻保证了以网损值最小为依据分配动作时间.优化结果表明能够在完全满足动态次数约束的前提下,整体优化系统的无功,达到有效降低系统在一天内的有功损耗的目的.     

配电网运行及设备控制综合经济性的无功电压优化

为了避免配电网无功电压优化中参与调节的设备过多和设备调节过于频繁,提出了一种计及系统运行网损、设备操作成本和限制调控设备数的无功电压综合控制新方法。首先对调度周期各时段预优化,获取实时优化所需的部分数据;实时控制中,优化目标采用灵敏度与设备调节成本和次数等多目标相结合,同时对动作过频的设备引入惰性因子,不仅可以避免设备动作次数过多,同时可以将设备的调控合理地分布到调度周期的各个时段,从而对全系统的电压、网损、设备寿命和动作次数进行综合优化。寻优采用改进遗传算法,利用灵敏度、不同二进制长度编码、动态改变种群大小等手段,提高了搜索质量和计算速度。实例表明,该方法可以有效解决无功电压优化中的设备调控限次问题,具有较好的实用性和实时性。     

高压配电网无功优化集中控制系统研究

设计了无功优化控制系统的软件体系结构,建立了动态无功优化数学模型。提出的地区电网无功优化控制基于现有地调自动化系统,在母线负荷预测的基础上,利用遗传算法求解整个电网的无功优化问题,得到的优化结果为各个变电站VQC的合理限值。该方法将全局优化与VQC分散控制的优点结合起来,克服了各变电站无功、电压就地最优控制的弊端,节电效益显著。在某地区电网的应用中验证了该系统和方法的有效性,经过优化计算,在满足电压约束和控制设备投切次数限制的条件下,降低了电能损耗,有功损耗比优化前下降约3个百分点。     

基于交替方向乘子法的主动配电网日前两阶段分布式优化调度策略

随着主动配电网中可控设备的大量接入,亟需提出新的优化调度策略以适应主动配电网日益复杂的调度运行。针对此问题,综合考虑主动配电网的运营成本和网络损耗,提出了一种日前两阶段分布式优化调度策略。第一阶段为有功优化阶段,考虑可控资源的有功调节作用,以配电网运营成本最小为目标进行经济优化调度;第二阶段为无功优化阶段,在第一阶段调度基础上,以系统网损最小为目标,考虑可控资源的无功调节作用,建立无功优化模型。为减轻系统通信负担,采用交替方向乘子法分别将有功和无功优化的集中式数学模型分解成多个子模型,通过相邻区域间期望信息的交互实现模型的分布式求解。仿真结果表明该策略可有效减小配电网的运营成本和网络损耗。     

高压配电网无功优化集中控制系统研究

设计了无功优化控制系统的软件体系结构,建立了动态无功优化数学模型.提出的地区电网无功优化控制基于现有地调自动化系统,在母线负荷预测的基础上,利用遗传算法求解整个电网的无功优化问题,得到的优化结果为各个变电站VQC的合理限值.该方法将全局优化与VQC分散控制的优点结合起来,克服了各变电站无功、电压就地最优控制的弊端,节电效益显著.在某地区电网的应用中验证了该系统和方法的有效性,经过优化计算,在满足电压约束和控制设备投切次数限制的条件下,降低了电能损耗,有功损耗比优化前下降约3个百分点.     

基于功率和电压组合分段的变电站无功控制

为了防止变压器分接头频繁动作,提出根据有功、无功和系统电压组合分段的方法来进行变电站电压无功的优化控制。该方法采用人工神经网络预测负荷和系统电压,并用计算潮流的方法计算出变压器低压侧归算到高压侧的电压,然后依此电压按变压器分接头动作次数的限制进行初步组合分段。因电压质量比分接头次数的限制更为重要,如果初步组合分段后的电压合格率不满足要求,则将电压合格率最低的段分为两段重新优化,直到满足要求为止。对于电容器,为了减少有功和电压损耗,在不发生倒送无功的情况下应尽量多投入。但在负荷较轻、系统电压太高时则应全部退出。此外,电容器可轮换投切,故对动作次数无需再限制。工作时依据已发生的实际数据,重新预测后续值并修正分段以使控制更切合实际。该法克服了仅按照有功或无功分段的缺陷,提高了控制的准确性。仿真算例证明了该法的有效性。     

计及调节次数的变电站动态电压无功优化控制的研究

根据实际变电站电压无功调度的要求,提出一种计及调节次数的变电站动态电压无功优化控制的新模型。以变压器低压侧母线的电压允许偏差和主变的功率因数为控制目标;考虑变电站动态电压无功控制中控制设备的开关动作过于频繁,不但可能增加系统的故障率,而且会减少设备的使用寿命,约束条件增加变压器的分接头和并联电容器组的控制开关连续调节的时间间隔。对基本遗传算法的适应度函数、遗传算子等做了改进,以提高计算效率。仿真算例表明,该方法可以提高变电站的功率因数,并减少变电站动态电压无功调度中控制设备的动作次数。     

计及调控成本和次数的配电网无功优化策略

提出了一种计及调控成本及调控次数的无功优化控制策略，以避免动作设备过多和过于频繁，并提出预优化和实时优化的两阶段处理方法：预优化采用传统模型对全天各个时段分别计算并统计；实时优化控制采用灵敏度与设备调节成本及次数等多目标，获得系统网损、电压水平、设备寿命和调控次数的综合优化结果。两阶段优化均采用改进的遗传算法，并采取措施加快搜索和减少随机解的影响。实例表明，文中策略和方法具有良好的实用性和较高的实时性，可满足调度运行的决策要求，可有效地应用于在线无功优化。     

主动配电网多源协同三层优化调度

合理协同各类并网间歇性能源、储能装置、柔性负荷等可调资源,是实现主动配电网优化调度的有效途径。在设置各类能源调度顺序及分段开关控制方案的前提下,从环境、运行、经济三个层面,构建主动配电网多源协同三层优化调度模型,并运用一种融有蛙跳算法、遗传算法核心思想的改进人群搜索算法求解该模型。仿真结果表明多源协同优化调度可有效提升可再生能源消纳率、平稳负荷波动、降低网络损耗、提高用户体验,由此证明该优化方案的合理性及优越性。     

进化规划(EP)法在大型水电站自动电压控制(AVC)中的应用研究

本文运用进化规划法研究大型水电站自动电压控制（Automatic Voltage Control,AVC)中的无功优化问题,采用灵敏度法进行自动电压控制,用进化规划（Evolutionary Programming,EP)法进行无功优化分配,仿真结果表明,与常规无功优化方法相比,EP法适应性好,可以达到全局最优化,并且能最大限度地降低网损。     

基于光伏并网点电压优化的配电网多时间尺度趋优控制

为应对高比例分布式光伏并网引起的电压越限和电压波动问题,充分发挥光伏逆变器的实时无功调节能力,提高光伏消纳率,提出基于光伏并网点电压优化的配电网多时间尺度趋优控制方法。长时间尺度下,建立以配电网运行成本期望值最小为目标,考虑状态变量机会约束的两阶段动态随机优化调度模型,制定传统无功电压设备和光伏并网点电压的经济趋优调度计划。短时间尺度下,以并网点电压调度值为追踪目标,提出基于并网点PV-PQ-QV节点类型转换的自适应趋优控制策略,实时调整光伏无功出力和有功削减量。为提高算法效率,提出二阶锥规划与基于拉丁超立方采样概率潮流交互迭代的随机最优潮流解耦法求解两阶段动态随机优化调度模型。算例结果表明,所提方法能够有效解决配电网实时运行过程的电压安全问题,并提高系统运行的经济性。     

高中压配电网动态无功优化算法的研究

考虑将各点负荷形态变化的系统优化为动态优化，提出了适用于高中压配电网的动态无功优化算法。该算法直接从动态无功优化的模型出发，通过控制变量的选取和动作时间量的预确定，将动态优化模型转化成同普通无功优化模型完全相同的表达形式。从而可以用任何适用于无功优化的算法从整体上来求解动态无功优化。该算法的数学模型简单，而且便于和现有的无功优化算法集成。算例结果表明，文中提出的动态无功优化算法能在完全满足最大允许动作次数约束的前提下降低系统在一天内的损耗、提高电压合格率，且算法的速度能完全满足实时运行的需要。     

基于自适应粒子群算法的负荷最优分配

在传统经济负荷分配模型的基础上,结合节能调度的宗旨,建立了综合考虑系统有功网损最小和机组发电耗煤量最小的多目标负荷分配模型,该模型能对系统进行整体节能优化.引入了自适应权重和因子的概念,采用了一种用于多目标负荷最优分配的自适应粒子群算法,并对IEEE 57节点系统进行了仿真计算.结果表明,该方法能降低系统网损和减少机组煤耗,从而有效地节约能源,同时满足系统的安全约束.     

基于组合算法的在线无功优化及策略

为解决无功优化问题,构造出一种实用的目标函数,提出一种基于设备优先级的组合算法。该算法结合了非线性原对偶内点法收敛快的特性和改进遗传算法处理离散变量的优点,提高了算法的全局收敛能力和收敛速度。利用短期负荷预报,对未来24h系统负荷进行分段并确定负荷水平,以此来确定无功补偿控制设备动作的优先级。在线无功电压控制系统采用控制设备优先级策略和组合算法的协调策略后,实现了控制设备的合理动作。仿真结果和实际电网的运行情况表明,基于设备优先级的组合算法能够合理控制设备动作,提高电网的电压合格率,降低电网损耗。     

考虑新能源不确定性边界的主动配电网优化调度

为促进配电网中新能源的充分消纳同时兼顾调度方案经济性,对新能源发电特性进行了分析,并构建了考虑新能源预测误差分布特性的潜在期望风险评估模型。在满足主动配电网中各个机组单位运行约束的前提下,建立了内嵌新能源不确定性边界优化的主动配电网优化调度模型,并提出了一种改进粒子群优化算法与分支定界算法相融合的双层混合优化算法,以有效地求解所建含变限积分的混合整数非线性规划模型。算例结果表明,与现有主动配电网确定性和鲁棒动态经济调度方法相比,所提基于最优新能源不确定边界方法可以合理权衡调度方案运行的经济性和潜在风险,取得更优的总成本。