提升分布式电源接纳能力的配电网三相鲁棒动态重构

不可控分布式电源(UDG)给主动配电网带来了显著的功率波动和不确定性。为消纳更多的UDG,主动配电网的拓扑结构应随系统的运行工况动态灵活配置。此外,由于配电系统的负荷通常是三相不平衡的,实际应用中也需要计及网络三相不平衡的重构模型。对此,基于自适应二阶段鲁棒优化方法,提出了一种三相不平衡配电网的动态重构方法。其中,第一阶段为在考虑的整个重构超前时段内优化网络的拓扑,以减少日常的开关费用并保持网络的辐射状结构。第二阶段为基于给定的网络拓扑和UDG出力不确定集合,通过执行三相动态最优潮流来最小化系统最坏情况下的运行成本。所提二阶段鲁棒动态重构模型可采用列与约束生成算法进行求解,并且线性三相潮流模型的采用,使主问题与子问题均可建模为混合整数线性规划问题。通过对修改的IEEE 34节点及IEEE 123节点系统的测试计算,验证了所提方法的有效性。     

计及三相不平衡的有源配电网重构

针对单相光伏的大量接入引起配电网运行的三相不平衡、线路有功损耗增大问题，提出以有功损耗和三相不平衡度为目标函数，构建基于三相电流注入法的配电网动态重构模型，采用大M法对节点电压方程进行松弛，避免断开线路的约束条件对模型的影响，并采用多边形内近似法将非线性约束线性化。通过修改的IEEE 33节点配电系统的分析计算，验证了算法的有效性，提高了算法的求解效率和求解精度。     

基于改进布谷鸟算法的三相不平衡有源配电网重构

配电网间歇性分布式电源渗透率的提高和普遍的三相不平衡运行方式是配电网动态重构必须考虑的重要因素。为此,本文对考虑负荷和分布式电源出力不确定性的三相不平衡配电网重构策略进行研究。首先,通过概率模型对负荷和分布式电源出力预测误差进行合理描述,为了简化模型结合拉丁超立方采样、场景缩减进行场景构造,用几个确定的场景描述负荷和分布式电源出力的不确定性,建立了以全局综合网损最低为优化目标的三相不平衡配电网动态重构模型。其次,提出不定进制运算并引用量子位概念对传统布谷鸟算法进行改进,用以解决非线性整数优化问题,实现了配电网重构问题的快速求解。最后,通过修改的IEEE34节点算例证明了所提方法的优越性。     

基于线性近似模型的三相不平衡有源配电网重构

针对配电网中分布式电源和负荷具有波动性、时变性,并普遍以三相不平衡方式运行,提出一种有源配电网重构方法。首先,对一天的风力光伏发电和负荷功率进行日前短期预测建模,制定以一天为开关动作周期的日重构决策,降低对配电网运行的冲击。在此基础上,建立以配电网运行日损耗最低和电压偏差最小为总目标的三相不平衡有源配电网多时段重构数学模型,并基于最佳等距分段线性逼近法对原非凸模型进行精度可控的线性近似。最后,通过标准化配电测试系统验证了重构模型的有效性和精确性。     

不平衡主动配电网电压无功两阶段多目标鲁棒优化

高间歇性分布式电源大量接入、线路排布不对称、负荷分布不均匀等因素加剧了配电网的三相不平衡。同时,分布式电源和负荷的显著不确定性导致配电系统电压越限频繁以及网络能量损耗增加。引入电压不平衡度二阶锥约束,以降低主动配电网的三相不平衡程度;采用鲁棒优化方法对分布式电源与负荷的不确定性进行建模;在此基础上,提出一种不平衡主动配电网的两阶段多目标电压无功控制模型,以最小化系统电压偏差和网络能量损耗;结合二阶锥松弛与线性化技术将非凸模型转化为可求解形式,利用法线边界相交算法处理多目标问题,并采用列与约束生成算法将可求解模型分为主问题与子问题进行迭代求解,从而得到鲁棒帕累托最优解。基于澳大利亚某真实配电网验证所提方法的有效性和鲁棒性。     

主动配电网中计及网络重构的分布式电源鲁棒规划

网络重构作为主动配电网(ADN)中优化潮流、减小网损的重要手段,有必要在规划阶段进行考虑。为此,在电源规划中计及网络重构,以年综合费用最小为目标函数,除传统分布式电源(DG)规划约束,还考虑了风电和光伏发电的运行约束、重构次数限制约束,以及DG的渗透率约束,并针对风速、光照和负荷的不确定性,给出了"风—光—负荷"的不确定场景集,建立了主动配电网中计及网络重构的DG鲁棒优化模型。同时,针对模型特点,利用双层优化方法对其进行分解,并采用粒子群优化(PSO)算法和二进制粒子群优化(BPSO)算法分别对上、下两层规划模型进行求解。最后,采用IEEE 33节点系统对模型进行算例仿真,分析了网络重构和鲁棒性对DG规划方案、系统经济性及可靠性的影响,验证了该模型的有效性。     

基于IGDT的有源配电网鲁棒恢复决策方法

由于分布式电源(distributed generator,DG)的接入,有源配电网运行的不确定性显著增大。其中,负荷需求及DG出力的不确定性对于恢复策略的制定影响显著。为此,提出一种基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的配电网故障下失电负荷恢复的鲁棒决策模型。对于给定的不确定参数变化集,该模型给出的策略可以保证恢复结果不差于某一预设的最低可接受度。基于该模型,开发了以恢复更多失电负荷为目标的鲁棒恢复程序。最后,采用PGE 69节点配电网算例系统对于所提方法进行了分析验证。     

考虑储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化

强波动性分布式电源的大量接入给配电系统可靠安全运行带来了挑战。为此,提出了一种考虑储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化调度方法。首先,建立了综合考虑柔性配电开关、储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化数学模型,其中第一阶段考虑日前分布式电源出力预测的不确定性以及网络拓扑和储能的时序相关性进行全局优化,第二阶段基于第一阶段的决策方案和准确的超短期预测信息,在各时段对柔性配电开关进行实时调度;其次,采用改进的列与约束生成算法对模型进行求解,通过辅助变量和对偶变量交替迭代,显著提高子问题的求解效率;最后,通过33和69节点系统进行测试,验证了所提调度模型和求解算法的有效性。     

考虑储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化

强波动性分布式电源的大量接入给配电系统可靠安全运行带来了挑战。为此,提出了一种考虑储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化调度方法。首先,建立了综合考虑柔性配电开关、储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化数学模型,其中第一阶段考虑日前分布式电源出力预测的不确定性以及网络拓扑和储能的时序相关性进行全局优化,第二阶段基于第一阶段的决策方案和准确的超短期预测信息,在各时段对柔性配电开关进行实时调度;其次,采用改进的列与约束生成算法对模型进行求解,通过辅助变量和对偶变量交替迭代,显著提高子问题的求解效率;最后,通过33和69节点系统进行测试,验证了所提调度模型和求解算法的有效性。     

计及源荷不确定影响的不平衡配电网两阶段优化

在“碳达峰、碳中和”国家战略背景下,分布式电源(distributed generators, DG)的大量接入虽然带来显著的社会和环境效益,但其高间歇性与不确定性也导致峰谷差拉大、电压频繁越限,危害配网安全稳定运行。作为缓解上述问题的有效手段,储能与DG的协调控制近年来得到广泛关注。但现有研究普遍基于三相平衡网络模型假设,且受储能自身特性限制对DG不确定性影响考虑不足。为此,提出一种基于储能和DG协同控制的不平衡配电网两阶段优化策略。其中,第I阶段基于三相配网模型和源荷功率预测,对储能开展长时尺度(24 h)优化调度,以提升运行经济性。针对第I阶段存在的电压越限风险,第II阶段基于源荷不确定性建模和DG逆变器无功能力,在短时间尺度(15 min)开展不平衡配网电压分布式鲁棒优化,以提升运行安全性。对上述两阶段优化问题采用凸化和对偶重构手段进行求解,并基于真实配电网案例进行仿真验证。结果表明：所提两阶段优化策略能有效计及三相不平衡和源荷不确定影响,并提升配电网运行的经济性与安全性。     

基于智能软开关的三相不平衡配电网动态重构策略

针对单相分布式电源（DG）的接入会加剧配电网不平衡程度、增大网络损耗,且在严重不平衡时影响系统安全运行的问题,提出计及智能软开关（SOP）的三相不平衡配电网动态重构策略。首先,构建考虑SOP和DG电流不平衡度约束的三相不平衡配电网动态重构模型;然后,针对模型的非凸性将原模型转化为混合整数线性规划模型;最后,对改进的IEEE34节点配电网和某地78节点实际配电网进行算例分析,结果表明所提模型和策略可在保证配电网的安全运行的同时提升配电网的经济效益。     

含电动汽车和分布式电源的主动配电网动态重构

分布式电源和大量电动汽车充电功率的间歇性和随机性使配电网重构面临新的挑战。在此背景下,提出了一种基于区间数方法的含电动汽车和分布式电源的动态重构策略。文中引入区间数以描述分布式电源出力和电动汽车充电负荷的不确定性,以区间数描述最小化网损为目标函数,提出依据动态降损参数的动态时段划分,建立配电网动态重构的数学模型,在利用KrawczykMoore区间迭代法对潮流方程进行求解的同时引入仿射乘除运算代替区间乘除运算,改善了区间运算过于保守的问题。最后,结合邻域搜索以及克隆选择算法提出了求解上述模型的优化方法,以实现考虑多种不确定因素下主动配电网动态重构。算例分析证明所提方法相较于传统人工智能算法具有优越性。     

基于网架结构相似性和适应性的主动配电网动态重构

为了提升主动配电网对可再生能源的消纳能力、优化分布式电源(DG)入网环境,提出了一种基于网架结构相似性和适应性的配电网动态重构策略。首先,以各单位时段内DG出力最大为目标进行静态重构。然后,从网络拓扑结构量的角度提出了开关状态相似度和改进节点介数相似度两个指标,根据网架结构相似度确定合并时段。随后,从运行状态量的角度定义了网架结构适应性,再依据该指标来客观指导合并时段内最优网架的选择。针对含DG的配电网静态重构问题,提出了一种基于趋化步长自适应调整的改进型细菌觅食算法(IBFA)进行求解。最后,采用PG&E 69节点系统验证了所提重构策略及算法的正确性与有效性。     

适应三相不平衡主动配电网无功优化的二阶锥松弛模型

三相不平衡主动配电网无功优化的非凸非线性给全局优化求解带来一定挑战.传统方法采用二阶锥松弛方法来凸化原始非凸优化模型,从而实现全局最优解的有效搜索.然而,传统所提方法忽略了三相配电网相间耦合关系,从而导致三相不平衡场景下与全局最优解之间存在误差.为此,文中提出适应三相不平衡主动配电网无功优化的二阶锥松弛模型,通过将原始优化模型映射到高维空间,松弛秩约束,并采用Sylvester准则形成相间二阶锥约束.最后,通过IEEE 33节点、IEEE 123节点和906节点算例仿真分析验证了所提方法的有效性.     

需求响应视角下的配电网不确定性重构模型

需求响应的实施改变了用户的用电习惯,同时分布式电源的出力和电动汽车的充电特性具有不确定性,这些因素对配电网重构提出了新的要求。为此,文中计及峰谷分时电价对用电负荷的影响,建立了综合考虑光伏发电系统、风力发电系统出力和电动汽车充电不确定性的配电网重构模型,采用量子进化算法,以运行费用最小为目标函数,对模型进行分时段求解。IEEE 33节点系统测试结果表明,所述方法能够有效计及分布式电源出力等不确定因素和需求响应因素对配电网重构的影响,较好地提高了配电网的运行经济性。