含电动汽车的智能配电网优化调度研究综述

常规的经济调度已不能满足可再生新能源和电动汽车随机接入所带来的挑战。为了解决接入配电网电动汽车数量逐渐增多和分布式电源并网问题。本文对含电动汽车的智能配电网优化调度进行了详细的分析。首先简要分析了电动汽车接入对电网造成的影响。其次本文从电动汽车接入电网的类型、电动汽车参与优化调度的目标、优化调度模型以及优化调度建模方法四个研究方面详细分析了电动汽车与智能配电网协调优化调度。从优化调度的结果分析可知,把电动汽车考虑进智能配电网的优化调度中能够有效的降低配电网的运行成本,使得车主的充电费用减少,并且提高了分布式电源的利用率。然后对大数据技术在智能配电网优化中的应用进行了简要的介绍。最后对电动汽车与智能配电网协调优化调度提出了展望。     

基于大数据技术的供电可靠性中压停电事件实时智能分析研判与增益研究

当前供电企业中压用户停电事件已实现从用电采集信息系统采集终端自动接入并推送到配电网供电可靠性管理系统,相比传统的手工录入,及时性和准确性有了较大的进步。然而,由于中压配电网设备规模大,涉及专业面广,数据传输链条长,可靠性中压停电事件的准确性、完整性依然受到多种因素限制,对供电可靠性指标统计分析及应用造成不利影响。本文基于配电网中压用户停电事件智能分析处理,通过对中压停电事件相关业务系统进行调研分析和数据交互设计,从中压用户停复电信号采集、处理、到自动推送至供电可靠性管理系统的全流程,运用大数据技术和动态配电网模型,实现用户采集终端停复电数据实时分析和停电事件智能补全增益,确保停电事件集成完整性、准确性有效提升。     

计及配电网灵活性的多园区综合能源系统分布式优化调度

多园区综合能源系统与配电网的交互方式决定多能潮流分布和能量传输损耗,进而将直接影响整个系统的优化运行.本文提出了一种计及多园区综合能源系统与配电网之间接入影响的分布式协同优化调度方案.首先,提出一种包含综合能源系统及配电网的双层分布式优化系统架构.然后,以各园区综合能源系统用能成本最低、配电网网损最小为目标,以能源园区接入配电网的位置及配电网网络拓扑为调控手段给出协同优化模型,并通过改进自适应步长交替方向乘子法实现问题分布式求解,实现了系统的整体高效调度,提升了配电网灵活性及园区综合能源系统运行经济性.最后,通过仿真算例验证了本文所提方法的准确性及有效性.     

基于信息环境下高压配电网智能优化规划研究

在连接电网和中压配电网的过程中,高压配电网起着显著的作用,它与供电系统的经济性和可靠性程度有着密切的关系,并且,随着计算机技术的不断发展、网络信息的日益更新,实现高压配电的智能化成为了电网发电的必然趋势。然而,目前高压配电网线路及电能的传输中仍存在着一些较大的问题。探究高压配电网优化的现状及思路,对于现阶段已有的一些问题采取一定的措施,深层次优化发展高压配电,实现电网的智能发电,是目前电网规划的重要课题。     

考虑时序特性的分布式电源接入配电网规划

分布式电源及储能单元接入配电网对其经济性与安全性具有显著影响.为了增强配电网转供能力,提高供电可靠性、稳定性,同时减少投资和运行维护成本,提出一种风-光-储接入配电网的定容规划方法.方法考虑分布式电源的时序特性、不同季节负荷的时序特性及实时电价,构造功率平衡、电压偏差等约束条件,建立考虑经济性、稳定性的风-光-储接入配...     

基于多Agent免疫算法的智能配电网自愈技术研究

未来智能电网的显著特点是其良好的互动性以及完备的自愈能力,体现了整个电网的技术水平及智能化程度,侧面反映了国家电力系统的发展状况;而智能配电网却是未来智能电网的核心部分,它与用户进行直接的双向互动,这其中涉及到大量分布式电源的接入问题,完备的自愈能力则体现在配电网故障恢复的这一重要环节,是一个多目标、多时段、多维度的非线性的组态优化问题,关系到对用户的供电质量;多Agent技术在计算机网络自愈方面具有得天独厚的优势,国内外学者对此做了大量研究;将多Agent免疫算法引入到智能配电网自愈系统的研究中,作为配电网人工智能的故障恢复策略,搭建了基于多Agent免疫算法的配电网自愈架构,并通过仿真平台上的实验证明了将多Agent免疫算法应用到未来智能配电网自愈系统中的可行性。     

基于新能源接入的配电网可靠性评估

在配电网内接入新能源会对配电网可靠性带来影响,为此研究基于新能源接入的配电网可靠性评估,精准评估接入新能源后配电网的可靠性。通过蒙特卡洛法获取电网正常运行时间内最小的线路,求解对应的故障修复时间;在新能源输出功率与储能出力低于孤岛内负荷时,削减新能源负荷;完成负荷削减后,求解故障停电次数与时间,在仿真时间超过指定时间时求解可靠性指标,完成接入新能源的配电网可靠性评估。实验证明,该方法可精准评估配电网的可靠性;接入新能源数量越多,配电网可靠性越高;配电站备用容量与配电网可靠性成正比。     

基于优化核极限学习机的新能源配电网继电保护故障检测技术

随着分布式新能源接入电网容量的不断增加,配电网潮流分布更加复杂,传统的故障检测方法无法满足现有新能源配电网的需求,进一步降低了继电保护装置的可靠性、灵敏性。针对该问题,本文提出了一种基于优化核极限学习机的新能源配电网继电保护故障检测方法。首先,通过小波包变换特征提取配电网三相电流形成时频能量谱;然后,利用鲸鱼优化算法寻优速度快、收敛精度高的优点,优化核极限学习机参数,构建基于鲸鱼优化核极限学习机的新能源配电网继电保护故障检测模型,以准确获取新能源配电网的故障位置、类型、相序;最后,搭建IEEE33节点的新能源配电网模型并进行仿真验证。结果表明,该方法对不同故障位置、类型、相序均具有较高精度,提升了新能源配电网继电保护的故障检测水平。     

含分布式电源的配电网故障诊断方法

分布式电源接入配电系统后会改变配电网故障电流的大小和方向,使配电网故障诊断复杂化。针对该问题,提出了基于故障功率方向判据和Petri网的配电网故障诊断方法。该方法利用上传和实测双重故障信息实现冗余纠错,快速诊断出故障区域,提高了含分布式电源的配电系统故障诊断的准确性、容错性;利用Petri网独特的图形描述和并行处理能力,保证了故障定位模型的通用性和故障诊断的快速性。算例仿真结果验证了该方法的可行性、有效性。     

基于暂态分量的中压配电网接地故障智能预警技术

针对传统故障智能预警技术在检测效率、误报率和虚报率无法满足中压配电网的运行要求,提出了基于暂态分量的中压配电网接地故障智能预警技术。根据行波在中压配电网接地母线处的折反射示意图,计算了电流的折射系数和反射系数,利用接地的故障点到故障线路母线端的距离,判断出中压配电网接地故障区域,基于接地故障检测系数,判断了中压配电网接地故障情况,定位中压配电网接地故障位置,通过构建中压配电网接地故障暂态分量搜索模型,提取出中压配电网接地故障暂态分量,设计中压配电网接地故障智能预警原理,以此为依据实现了中压配电网接地故障智能预警。实验结果表明,所提技术在提高了中压配电网接地故障检测效率的同时,还可以降低误报率和虚报率,具有更高的预警性能。     

基于双层粒子群算法的主动配电网分布式电源规划

随着电力市场化程度的提高,主动配电网中需求侧资源与分布式电源的协调综合优化利用能减缓高峰时段电网阻塞,提高电力资产利用率.分布式电源规划与科学合理的接入对主动配电网中需求侧资源的优化利用至关重要.论文选取风力发电机、光伏发电机和微型燃气轮机为待规划分布式电源,以年综合费用最小为目标函数,以分布式电源渗透率、年最大负荷中断量、待规划节点处分布式电源装机容量等多种电气量为约束条件,建立考虑需求侧响应的分布式电源规划模型.基于分解协调思想,将模型分解为规划层和运行层,并采用双层粒子群算法求解.以IEEE33节点配电系统为算例,验证了规划方法的有效性.     

基于自治单元的配电网可靠性分析及优化配置

本文重点分析接入分布式电源的配电网可靠性,并基于可靠性指标建立优化配置模型,解决新能源大量接入环境下配电网存在的可靠性分析困难的问题。本文根据接入分布式电源后电网的特性,将配电网简化为以自治单元为主体的系统,然后进行自治分区划分并分类,计算不同类别自治分区的可靠性指标。并且通过可靠性指标建立优化模型,最终对系统中分布式电源的容量进行配置。通过实际算例分析,本文提出的方法能够正确的计算系统的可靠性指标,并且将负荷的可靠性指标用自治区域指标替代,从计算量上减小计算的复杂度,比传统方法具有更快的计算速度。因此基于自治单元的配电网可靠性分析和优化配置方法更适用于当前大规模接入分布式电源的系统,为解决目前配电网可靠性计算的难题提供了有效手段。     

智能变电站低压电网小电流接地故障自动选线系统优化设计

配电网实现智能变电站化是我国未来电路发展的总趋势,也是以后规划发展智能电网的重要目标。实现配电网小电流故障自动选线的智能化导入,是实现智能变电站低压电网智能自动化控制的重要组建部分。基于此,提出智能变电站低压电网小电流接地故障自动选线系统优化设计,其硬件组成优化设计包括CPU模块优化、接地网优化设计;软件设计优化指通讯端口模快的扩展;通过实验论证得出,智能变电站低压电网小电流接地故障自动选线优化系统在故障修复时间上相较于传统系统大幅度缩短,具有极高有效性。     

基于安全因素下的分布式电源多目标规划研究

目前,我国经济快速发展,配电网的负荷日益增多,所以对配电网的合理规划、如何采用最优的方式对主网进行连接已经成为重要研究话题。传统配电网规划不能够做到经济最优、网损最小、环境最佳的同时优化。本文针对分布式电源接入配电网,确保电压稳定、网损最小以及环境最优的多目标方案进行优化,实现多目标协同规划。     

计及新能源接入的主动配电网多目标优化仿真北大核心

针对越来越多出力不确定的新能源及负荷大规模接入配电网,影响了主网运行的安全性与经济性。文章对风光出力进行了建模得到风光出力的概率密度函数,经离散变换得到各时段的出力期望值。建立了双层规划模型,上层规划以系统的网络损耗最小来确定分布式电源的安装位置;下层规划根据分布式电源的节点电压稳定性指数、投资效益指标建立的多目标优化数学模型来确定安装容量。采用改进的差分进化算法和量子粒子群算法对模型求解。最后在加入新能源的IEEE33节点系统上进行仿真,并分两阶段对所提模型进行分析,第一阶段分析所提模型对主网安全性的有效优化,第二阶段分析在考虑分时电价下此规划在经济效益方面的有效性。     

基于数字孪生的云网智能运维技术研究

云网融合的加速发展,既推动着通信网络数字化和智能化转型升级,也带来了云网运维复杂性不断提高的问题。尽管近年来通过各种智能化技术手段取得了一定进展,使网络管理控制变得更加敏捷和高效,但大规模云网设施仍然面临着运行维护过程中效率低、周期长和成本高等挑战。针对上述挑战,该文提出基于数字孪生的自适应探测、双重评估、优化调整三种智能运维的技术,旨在提高云网运维的效率并帮助预测网络异常。在自适应探测技术中,利用数据统计方法构建历史时序数据样本,通过算法选择适应的概率分布,预测故障发生的概率。双重评估技术中,通过对孪生系统和物理系统进行双重评估,验证故障原因并进行故障朔源。优化调整技术中,通过张量分解处理大数据,优化数据样本,并通过机器学习训练样本数据来优化调整智能运维模型。实验验证表明,该技术能够预测网络异常、快速定位故障,并优化调整系统,从而实现智能运维的目标。     

基于可靠性技术的智能温度控制器设计与实现

针对传统温度控制器存在可靠性低、经济性差、能耗高和智能化弱等问题,研究出一款基于可靠性设计技术实现的智能温度控制器.在阐述智能温控器总体设计思路的基础上,通过采用故障预测与健康管理技术设计了主控制模块,实现了温控器的故障检测、诊断和预测功能,应用可靠性技术设计了电源模块、人机交互模块、晶振模块、数据存储模块、接口模块等子系统,实现了对环境温度参数的自动控制和人工智能管理,满足了控制器的可靠性和测试性设计要求.智能温度控制器经测试和试生产,结果表明设计方案可行,具有良好的市场前景,达到了节约能源和节约管理人力、物力的要求,对促进同类控制器产品设计技术进步有着重要的借鉴意义.     

基于改进人工蜂群算法的配电网重构方法

为提高配电网运行的经济性和供电的可靠性,本文选取系统平均停电频率和系统平均停电持续时间两个指标来表征配电网的供电可靠性,并同时考虑有功网损的因素,建立了计及供电可靠性指标的配电网多目标重构模型.本文将量子理论和Metropolis准则引入到人工蜂群算法中,并通过模糊满意度决策方法来确定多目标重构模型的最优解,提出了基于改进人工蜂群算法的配电网多目标重构模型优化方法.建立配电网重构实例仿真系统,通过与其它智能方法的重构对比分析证明了本文重构模型及求解方法的可行性和优越性.     

含分布式电源的配电网保护影响机理及故障定位

针对分布式电源(distributed generation, DG)接入配电网使得传统的电流保护方法无法适用的问题,本文以双馈线配电网线路作为研究对象,首先分析了在线路不同位置发生三相短路故障时, DG分别接入馈线末端母线、非末端母线以及馈线首端母线时,对线路中流经各个保护的短路电流大小影响,在PSCAD软件建立配电网模型进行仿真分析,因含DG的配电网发生短路故障动作值难以整定,提出了一种基于智能电子设备(intelligent electronic device, IED)上传故障信息的矩阵算法,并通过算例验证了该算法的准确性.结果表明, DG接入馈线末端母线和非末端母线时,故障发生在DG下游会造成故障区段保护误动作,上游区段保护可能会拒动,不利于故障定位与切除,所提的矩阵算法适用于含DG的配电网,无论单一故障或者多重故障,都可实现故障区域的精准定位,保证配电网安全可靠运行.     

含混合储能微网对配电网可靠性的影响

混合储能可快速平滑微网中分布式电源出力的随机性,从而提升配电网可靠性。提出了一种基于网络划分的蒙特卡洛模拟法,定量研究了含混合储能微网对配电网可靠性的影响。首先建立蓄电池与超级电容组成的混合储能系统模型并制定其充放电策略;在设备发生故障后,根据系统区域划分和负荷削减模型,确定负荷停电原则,采用序贯蒙特卡洛模拟法计算可靠性指标。以改进的IEEE RBTS BUS6系统为算例,对比分析了不同储能方式的微网接入前后的系统可靠性指标,结果表明：含混合储能微网接入配电网,能提高配电网供电的可靠性。