基于模糊聚类和学习自动机的多目标无功优化

电力系统无功补偿需确定无功补偿的选点及具体的补偿容量.基于模糊聚类的方法寻找系统薄弱节点,得到候选节点信息,动态聚模糊类过程中采用了 U/U0指标、Γ指标和电压偏移指标.综合考虑发电成本和无功投入成本最小、电压偏移最小和有功网损最小化,建立了候选无功补偿节点的多目标优化模型,并采用学习自动机法获得优化问题的最优权衡解.采用模糊聚类法和学习自动机法对 IEEE 57节点测试系统进行算例分析,分析结果表明了所提方法的有效性     

基于阻抗模裕度指标的动态无功补偿装置优化配置方法

基于非解析复变电力系统的动态分析方法,提出计及负荷特性的阻抗模裕度指标(impedance modulus margin index,IMMI)计算方法。其计算公式能够简单且直观地利用电力系统运行参数。IMMI能够准确地评估负荷节点电压稳定性的水平,从而判定电压稳定薄弱环节。在上述研究基础上,提出动态无功补偿装置优化配置的新方法。它能实现实时跟踪负荷节点的等值电路参数,动态的搜索动态无功补偿装置配置最佳位置。再综合考虑配置点的配置容量的确定原则,比较多种配置方案的效果与成本,得出最后动态无功补偿装置的优化配置方案。通过IEEE 14节点系统和广东电网某220 kV片区网络的案例说明了新方法更加直接有效。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

在传统无功优化模型的基础上,引入静态电压稳定裕度指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、无功补偿容量最小和系统静态电压稳定裕度最大的配电网无功优化模型。根据节点无功2次电阻矩的大小,确定了待补偿节点以及各节点补偿容量的上下限。在基本遗传算法的基础上,对遗传操作进行了改进,提出了1种改进遗传算法。实例计算表明,采用该方法对配电网进行无功优化不仅可以降低有功网损,还能提高系统静态电压稳定性。     

考虑电压暂降风险的高压配网动态无功容量优化配置

高压配网系统中,结合敏感负荷特性,引入电压暂降风险作为电压稳定的考虑对象。选用STATCOM进行动态无功补偿,从暂态研究电压稳定。建立无功优化的单目标函数模型,将电压暂降损失、线路有功损耗、动态无功补偿装置费用经济量化相加。设定多组无功容量并求取相应的总支出费用。通过Matlab软件对费用和容量进行曲线拟合,以计算最优容量。最后以广东电网某片区进行实例仿真,求取对应的最优解,结果显示在提高电力系统的安全可靠性同时也大大降低了经济成本。     

提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划

系统的无功备用容量越大,其电压稳定裕度越大,为此提出了提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划。在系统无功备用容量定义基础上,推导出各负荷节点无功补偿对于提高系统无功备用容量的灵敏度和降低有功损耗的灵敏度,并将综合灵敏度大的负荷节点作为候选无功补偿点;提出了多目标优化的自适应免疫算法,以其提高系统无功备用容量的多目标无功补偿规划优化求解,且在IEEE-30节点系统中分析补偿前后系统电压稳定裕度。将补偿后的相关指标与普通的免疫算法所得指标比较的结果表明,所提方法正确可行。     

考虑暂态电压稳定的含高渗透率风光的电网动态无功规划方法

随着电网中风电、光伏渗透率的逐渐提高,电网暂态电压稳定问题愈加严重,提出一种考虑暂态电压稳定的含高渗透率风光的电网动态无功规划方法。构造基于电压二元表的区域暂态电压安全裕度指标和无功规划基准场景;基于所提指标给出动态无功补偿装置的布点方法,建立差异化动态无功补偿优化模型,利用多目标灰狼优化算法求解配置容量,并采用改进的熵权逼近理想解距离法筛选出动态无功补偿装置的待配置方案;利用摄动法确定最终配置方案,确保所得规划方案适用于所有场景。改进的IEEE 39节点系统和实际电网的仿真结果验证了所提规划方法的普适性和合理性。     

非解析复变电力系统动态无功点优化配置

动态无功补偿装置在电网中无功补偿的效果很大程度上取决于补偿点的选择。从非解析复变电力系统的动态分析方法出发,指出阻抗模裕度指标是电压稳定性分析最直观的指标,并利用该指标对系统薄弱环节进行一个初步判定。然后分析了系统在暂态扰动下失稳的过程,指出暂态稳定裕度指标是描述系统暂态扰动过程稳定性的最本质指标,利用动态无功补偿装置可以改善此指标。在此基础上,提出了一种结合阻抗模裕度指标和暂态稳定裕度指标的动态无功优化配置方法,比较各种无功配置方案下暂态稳定裕度指标的提升值以得到最优配置方案。通过IEEE39母线系统和广东电网220kV网络算例说明了该方法的有效性。     

基于启发式能量函数的电力系统无功规划优化

将基于启发式能量函数观点的无功裕度运用到电力系统无功规划优化中,根据系统中各节点的无功裕度排列顺序确定无功补偿节点,并运用改进的自适应遗传算法对电力系统无功进行规划优化。在所建立的无功优化数学模型中,综合考虑了通过安装无功补偿装置所降低的有功损耗和安装无功补偿装置投资两者的综合费用最小。通过IEEE 30节点算例表明,该方法使系统中的无功电源得到合理地配置,有效的降低了系统的有功损耗,提高了电力系统的电压稳定性。     

考虑电网特性的动态无功优化配置方法

提出一种考虑电网特性的、多准则动态无功优化配置方法。该方法在考虑电网拓扑结构和功率分布特性的基础上,以节点电压稳定的重要度指标,筛选出维持系统暂态电压稳定的重要节点;结合基于偏差量的节点电压稳定的薄弱度排序,快速确定补偿装置的候选安装点;利用改进轨迹灵敏度指标,分析补偿装置配置位置不同时,对多个关键故障的极限切除时间的提升效果和对全系统暂态电压稳定的改善效果的差异,选取最优安装点。最后,利用暂态电压稳定标准校验安装效果,确定最优容量,获得兼顾技术性与经济性的最优配置方案。所提方法通过IEEE 39节点算例进行了仿真验证。     

基于节点分类与网络收缩的直流受端电网动态无功优化配置

受端电网扰动/故障后的暂态电压稳定问题已成为交直流馈入大中心负荷区电网安全稳定的主要威胁。无功电源和无功负荷的动态失衡是导致暂态电压稳定的根本原因。针对该问题,考虑对直流受端电网进行动态无功优化配置,以提升直流受端电网的动态支撑能力。本文对交直流混合系统的无功补偿布点和补偿容量优化方案做了详细研究,将交直流输电系统分为直流和交流两部分进行无功布点的筛选,此过程中主要考虑了交流系统的负载率、暂态电压恢复时间、直流换流站间的交互作用以及发电机作为无功电源的作用等因素,采用网络收缩模型和性能指标设计无功补偿布点;此外,本文采用遗传算法进行优化问题解算,得到全局优化解;最后,基于IEEE39节点系统改进的交直流系统中进行了上述方案的验证。     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化

无功优化是保证系统可靠运行的重要措施,针对配电网无功优化的特点,提出一种基于局部电压稳定指标分区与改进粒子群算法相结合的配电网无功优化方法。首先计算系统负荷节点的局部电压稳定指标,根据电压稳定指标大小将负荷节点进行排序,选取排序在后的一部分负荷节点作为候选补偿点集合,结合电气距离将其分区;然后借助改进粒子群算法获得系统最佳补偿点位置与无功补偿量;最后在MATLAB中用IEEE33节点系统进行仿真验证,仿真结果表明,由局部电压稳定指标与电气距离相结合的方法可以缩小寻优范围,得到的候选补偿区合理有效,改进粒子群算法初始化粒子多样性更好,具有更快的收敛速度。     

统一电能质量控制器容量优化设计及控制

为实现统一电能质量控制器(Unified Power Quality Conditioner,UPQC) 容量在串并联单元之间的合理分配,提高UPQC补偿效率,给出了一种UPQC容量优化设计及控制方法。利用矢量图方法分析了UPQC稳态运行特性,建立了UPQC容量与电源电压暂降/骤升幅度、负载容量、负载功率因数和负载电压变化相角之间的关系模型,将其作为UPQC串并联单元容量选择的依据。根据补偿后负载电压相角可控的特点,采用神经网络对负载电压相角进行优化估计,降低UPQC实时补偿功率。仿真结果证明,所提方法能有效减小UPQC设计容量,优化动态补偿效果。     

基于离散猴群算法的变电站动态无功优化控制

为实现动态无功优化,变电站需频繁调整无功投入容量,然而当设备动作频率过高时会增加系统的故障率并减少使用寿命.文章针对这一工程优化问题,提出了一种变电站动态无功优化控制方法.以变电站二次母线电压允许的偏差和主变功率因数为优化目标,重点考虑变压器低压侧电压约束、高压侧功率因数约束、无功补偿容量约束以及调节次数约束,建立了动...     

基于免疫PSO的新能源配电网无功多目标模糊优化

考虑分布式能源的间歇性和随机性对配电网电压的影响,用模糊数表征分布式电源出力不确定性和负荷功率的波动性,构建配电网多目标模糊无功优化模型,提出分布式电源和无功补偿装置输出无功功率的协同优化方法。以有功网损最小和电压偏差最小为目标函数,并将目标函数和约束条件模糊化,根据其隶属度函数形成模糊适应度函数,再将两目标通过最大满意度法转化为单目标,最后利用免疫粒子群算法进行求解,从而确定在负荷功率模糊波动下具有不同模糊出力水平的分布式电源和具有不同运行方式的无功补偿装置输出无功功率的最优值。以IEEE33配电网系统为算例,验证了所提出的模型和算法的可行性和有效性。     

基于Visio的配电线路无功补偿优化配置软件的开发与应用

为解决配电线路上并联电容器优化配置问题,指导配电网无功补偿设备安装的工程实践,研究了确定并联电容器位置与容量的两层优化数学模型。内层为补偿位置确定后的容量优化问题,按极值的必要条件,被处理成为线性方程组的求解问题。外层为补偿位置的组合优化问题,通过全枚举组合的方式优化确定并联电容器的安装位置。提出并研究了一种以Visio2003图形软件为平台,利用VBA进行二次开发的图形化配电线路无功补偿优化配置计算软件开发的新技术和新的实现方法。软件的实际应用表明所建数学模型和算法的正确性,以及图形化软件的实用性。     

受端电网静态/动态无功补偿综合优化

提出了一种可同时考虑静态与动态无功补偿的无功补偿优化模型.在对负荷裕度的概率分析的基础上用最小二乘法构造电压崩溃的概率模型.对电压崩溃动态过程进行概率分析,对暂态和稳态过程中对电压稳定和电压质量有所影响的因素进行经济量化,提出了稳态运行费用和暂态运行费用的总和最小为目标函数的无功补偿综合优化模型.在此基础上通过动态仿真与静态分析相结合的方法逐步迭代求解最优补偿容量.华南某电网实际算例中的应用表明,综合无功补偿优化的结果具有最小的年运行费用和最大的故障后负荷裕度,可以显著改善受端系统运行的经济性和安全性.     

基于免疫遗传算法的电压优化调整与治理研究

阐述了电压优化调整与治理的必要性,建立了电力系统电压优化调整与治理的模型,提出了一种针对高压电网特点的电压优化调整与治理方法。通过调整机端电压、变压器分接头和补偿电容器组,或者新增无功补偿节点,来提高电网电压合格率,并且实现新增无功补偿容量最小的目标。其中详述了电网电压优化调整与治理的手段及其计算过程,并且编写程序,做电压优化调整界面,通过免疫遗传算法求解组合优化问题。另外,将免疫遗传算法应用到信阳东部地区电网,进行电压优化调整与治理,并分析优化结果。结果表明免疫遗传算法具有良好的收敛性和鲁棒性,能很好地提高电压合格率,并且使新增的补偿容量最小。     

基于NSGA Ⅱ算法的配电网串联补偿装置参数的多目标优化

为了更好地采用串联补偿装置解决供电半径过大的配电网末端电压偏差问题和网络损耗问题,研究了确定串联补偿装置阻抗值和安装位置的多目标优化算法。以线路电压偏离度和网络有功损耗最小为目标函数建立了配电网串联补偿装置的参数多目标优化模型。运用NSGA-Ⅱ算法求解多目标优化模型,并获得帕累托解集,再采用逼近理想解排序法(TOPSIS)在解集中求得最优解。通过IEEE 34节点配电网算例验证了模型的可行性和算法的有效性。结果显示,本文所建立的模型与采用的方法可以快速有效地确定串联补偿装置的安装位置和容抗值,并优于单目标优化的结果。此外,在不同负载条件下串联补偿装置的最佳安装位置不同,可以采用多点串联补偿方法来获得更好的效果。