计及负荷不确定性的无功优化模型与算法

提出一种计及负荷不确定性等影响因素的无功优化模型与算法,以克服单一负荷水平下无功优化模型不能全面刻画其负荷随机特性的不足,该模型目标函数为系统有功功率损耗最小,并将节点电压越限和补偿设备的调节代价作为罚函数计及其中,以负荷正态随机分布特性为基础,将系统总负荷分段并得到多组负荷样本及其对应的概率值,对每一负荷样本分别进行...     

计及电压不可行分区的配电网无功规划方法

为了高效解决中大型配电系统的无功规划,提出一种计及电压不可行分区的配电网无功规划方法。首先,在电压不可行节点概念基础上,定义电压不可行分区,进而构建配电网无功优化模型。该模型包含无功补偿选址与定容、降损与无功容量优化2个子模型。前者以消除电压异常节点为目标;后者则以降低有功损耗及补偿容量为目标,同时将电压质量作为约束条件纳入目标函数。考虑到无法准确掌握配电拓扑中各节点负荷,定义两种基于系统总负荷的负荷分配模型,研究不同负荷场景对节点电压分布影响。然后,采用改进的引力搜算算法求解无功优化模型。最后,通过对某实际34节点10 kV配电线路进行仿真分析,验证所提规划方法的有效性。     

考虑负荷不确定性的多目标交直流系统无功优化

提出了一种考虑负荷不确定性的多目标交直流系统无功优化方法,研究负荷模型的不确定性对交直流系统无功优化的影响。本文将系统有功损耗最小、系统电压稳定裕度最大作为目标函数,基于负荷误差的正态分布特征,并利用二层规划理论方法,建立考虑负荷不确定性的多目标交直流系统无功优化数学模型。针对交直流无功优化非线性、多变量、多约束的特点,采用内点法和遗传算法相结合的混合优化算法求解上层模型,下层模型采用实数编码的改进遗传算法求解。采用基于IEEE30标准节点改进的交直流算例对提出的方法进行验证,结果验证了本文提出方法的可行性及有效性。     

考虑多重不确定参数的配电网概率无功优化

针对同一区域内多个分布式电源及波动负荷的随机性和相关性对配电网模型带来的多重不确定性,构建了考虑多重不确定参数的概率无功优化模型,并将其转化为多场景确定性优化问题求解。模型中,三阶多项式正态变换(TPNT)改进的Nataf变换解耦了分布式发电机组和波动负荷的相关性,Gaussian-Hermite积分法处理了目标函数和约束项涉及的概率潮流计算。所建模型使用多策略融合粒子群优化算法进行优化求解,得到确定的控制变量最优解和状态变量统计矩。将该模型应用于接入多个分布式光伏发电机组和波动负荷的IEEE33节点配电系统进行仿真测试,其结果验证了所提概率无功优化模型和解法的适应性和有效性。     

基于一维卷积神经网络的配电网无功优化

深度学习和数据驱动技术的快速发展,为历史数据下的配电网无功优化提供了新的解决方法,提出了一种基于一维卷积神经网络的配电网无功优化方法。利用配电网节点的历史负荷数据,用优化算法得到对应的无功优化策略,并将无功优化策略进行二进制编码。通过训练一维卷积神经网络模型来映射配电网节点负荷和无功优化策略间的非线性关系,将训练好的模型用于配电网无功优化。在一个改造后的IEEE 33配电网节点系统进行仿真验证,结果表明相比九区图无功优化,所提方法的系统网损和节点电压偏移明显降低。     

计及分布式电源功率不确定性的配电网多目标无功优化

建立以有功网损和节点电压偏差最小为目标的有源配电网无功优化模型,计及分布式电源和负荷功率的不确定性,采用两点估计法(two-point estimate method,TPEM)计算有源配电网随机潮流,并求解优化模型中的目标函数。正态分布交叉(normal distribution crossover,NDX)算子引入到带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA2)中,扩大了算法搜索范围、加强了算法全局搜索能力,对有源配电网多目标无功优化模型进行求解。通过IEEE 33节点系统中的算例验证了所提出有源配电网多目标无功优化方法的正确性和有效性。     

考虑电压稳定性的含分布式电源配电网多目标无功优化

建立考虑电压稳定性的含分布式电源配电网多目标无功优化模型,该模型兼顾有功网损、电压偏移指标和电压稳定指标3个目标函数。提出一种自适应多目标差分进化算法获取模型的Pareto最优解集,并采用灰色关联决策法提取出最优折中无功优化方案。以IEEE 33节点和IEEE69节点配电系统为算例进行仿真分析,结果验证了所提无功优化方法的有效性。     

结合多目标优化与灰色关联决策的负荷恢复方法

系统频率是衡量负荷恢复方案的重要指标,将系统频率变化水平引入目标函数中,建立包括可恢复负荷量、节点负荷重要度和系统频率变化水平在内的多目标函数。考虑冷负荷特性约束、计及频率特性的稳态潮流约束等约束条件,建立发电机出力和负荷恢复模型。通过一种带精英策略的快速非支配排序遗传算法求取负荷恢复多目标优化方案,根据未确知有理数和信息熵权法确定各属性的主、客观权重,通过最小二乘法计算主客观组合权重,最后根据灰色关联决策模型对各方案进行决策得到最优解。以新英格兰10机39节点系统为算例验证了所提方法的有效性。     

考虑柔性负荷无功调节能力的配网日前两阶段无功随机优化调度

针对高比例分布式光伏接入配网所引起的电压控制问题，利用柔性负荷的无功调节能力，并考虑光伏和负荷的不确定性，提出了配网日前两阶段无功随机优化调度方法。首先，在第1阶段根据光伏和负荷的预测值，优化反映电容器组动作和柔性负荷无功调度的离散决策变量。其次，在第2阶段考虑光伏和负荷的不确定性，优化光伏的无功出力和柔性负荷的无功调度量。在优化模型中，设置了电压偏差最小化和柔性负荷的无功调度次数最小化两种目标函数，采用ε约束法对多目标优化问题进行求解，并利用熵权优劣解距离(technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS)法选择最优折衷解。在修改的IEEE33节点系统进行仿真，结果表明所提方法能有效缓解由高比例分布式光伏并网所引起的电压越限问题。     

计及风电与负荷不确定性的电力系统无功随机优化调度

随着风电渗透率的不断增大,风电的不确定性给电力系统安全稳定运行带来了严重影响。含风电电力系统无功优化调度为非线性混合整数规划问题,在满足多个约束的同时,确定了电力系统无功控制参数的最优值,以优化特定的目标函数。建立了计及风电与负荷不确定性的电力系统多目标无功随机优化调度模型,设置了两个目标函数：有功功率损耗最小化、电压稳定指标最小化。采用ε约束优化方法求解多目标优化模型,利用模糊满意度方法选择最优折衷解。设计了两种不同案例在IEEE-57节点系统上进行仿真。仿真结果表明所提模型及方法可有效解决含风电电力系统无功优化调度问题,显著降低有功损耗,提高系统电压稳定性。