输配电网一体化分布式潮流计算方法

随着大量分布式电源和电动汽车接入配电网,传统的输配电网相互独立的潮流计算已不再适合。考虑到输配电网由不同层级控制中心监控和管理,提出了基于主从分裂的输配电网一体化分布式潮流计算方法。该方法以输配全局电网作为研究对象,将一体化潮流问题分成输电网潮流计算、多个配电网潮流计算和边界节点协调子问题,其中,输、配电网潮流计算子问题分别采用牛顿法和前推回代法来解决,并通过边界节点电压和等值功率的交换实现输配电网一体化分布式潮流计算。最后,对IEEE-30节点输电系统和IEEE-33节点三相不平衡配电系统构造的全局电力系统进行仿真,结果表明该方法的有效性。     

计及不确定性的输配电网协调恢复全并行分布式优化方法

极端事件频发导致大停电，在此期间协调优化输、配电网的恢复进程，对于提高恢复速度、减少恢复成本至关重要。然而，输、配电网分属于不同运营商，之间交互信息有限。为了在负荷恢复阶段实现二者协调运行，该文提出计及不确定性的输配电网协调恢复全并行分布式优化方法。以恢复成本最小为目标函数构建输配电网恢复运行模型，考虑风电不确定性引入模糊理论和可信性理论将确定性约束转化为模糊机会约束，并采用目标级联分析法将全局输配电网恢复问题分解为输电网恢复与配电网恢复两类子问题进行协调优化。在此基础上，引入对角二次近似对耦合变量一致性约束的惩罚函数松弛处理，从而全并行求解各子问题，提高每次迭代的计算效率。以IEEE 30节点输电网和IEEE 33节点配电网构成的输配系统为例，验证了所提方法的有效性、收敛性以及计算效率。     

主动配电网与输电网协调调度与阻塞管理

针对主动配电网优化调度的研究局限于配电网内部而未考虑与输电网关系的问题,提出了一种计及阻塞管理的输配电网协调优化调度策略。定义了主动配电网的广义投标函数和对外调节裕度作为输、配电网间协调媒介,对系统进行优化调度,通过潮流计算判断输电网的阻塞支路,在阻塞优化中考虑主动配电网中分布式电源的可调度性,利用节点对线路的灵敏度系数进行阻塞管理,消除线路阻塞。上述问题采用改进的粒子群优化算法解决。利用改编的IEEE30节点系统进行仿真实验,验证了所提输配电网协调优化策略与阻塞管理方法的有效性。     

全局输配电网电压稳定故障筛选与排序的分布式计算方法

随着传统配电网向含大量分布式电源的主动配电网转变,输电网、配电网电压稳定评估已不再适宜各自独立计算。基于输电网、配电网分属于不同控制中心调控,提出一种全局输配电网电压稳定故障筛选与排序的分布式计算方法。该方法分为两阶段：阶段1中采用输配电网主从分裂分布式潮流工具在系统要求最小负荷裕度值的工况下进行各预想故障的潮流计算,采用最优乘子法筛选出潮流不可解的严重故障;阶段2中采用基于输配电网分布式连续潮流的步长加速二次曲线拟合方法计算严重故障的负荷裕度并进行排序。由1个IEEE 118节点输电网和2个IEEE 33节点配电网组成的全局输配系统的仿真算例表明所提方法能够快速可靠地实现全局输配电网电压稳定故障筛选与排序。     

主动配电网分区分布式无功优化控制方法

大规模分布式电源的接入对配电网无功优化提出了巨大的挑战,而传统集中优化存在依赖中央控制器,易产生通信堵塞等弊端。为提高主动配电网无功电压控制的可靠性,采用二阶锥松弛技术建立了主动配电网无功优化模型,并基于辅助问题原理提出了一种主动配电网分区分布式无功优化控制方法,并进一步提出了边界变量标准化处理方法,以提高分区无功优化的收敛速度,实现全局网损优化。基于所提优化方法,各个分区仅需采集区内功率电压信息,并与相邻分区交互边界变量即可实现无功调度和全局网损优化,保证系统电压质量。最后,基于IEEE 69节点配电系统进行仿真,验证了所提控制方法的有效性。     

适应分布式电源的输配电网协调潮流算法

针对未来分布式电源逐渐增多的背景,输、配电网间潮流耦合关系将趋于复杂化,必须将输电网、配电网潮流统一进行分析。对此,建立了以输电网与配电网边界节点电压为协调变量的全局电网分解协调计算方法,其协调量来自电压无功灵敏度,分解协调的信息就地采集,易于实施。通过算例验证表明,该方法不但能适应当前电网潮流的统一计算,而且对于分布式发电占相当比例的未来电网同样具有很好的适应性。     

基于目标级联分析的输配电网黑启动分布式协同优化方法

协调优化大停电后输、配电网的恢复进程,充分发挥分布式电源的黑启动价值,可加快系统恢复速度,减小停电损失。考虑完整时间尺度下的黑启动过程,文中提出了一种输配电网黑启动分布式协同优化方法。首先,以最小化停电损失为目标建立了输配全局电网黑启动优化模型,利用经济手段量化黑启动方案的恢复效果。然后,基于目标级联分析将其分解为输电网黑启动优化子问题和各配电网黑启动优化子问题,子问题建模采用混合整数二次规划模型,计及了黑启动各时步电网不同元件的恢复操作。输、配电网控制中心仅需交换各时步的边界功率等少量信息就可进行分布式协调,进而得到输配协同的黑启动方案。最后,输配全局电网算例分析表明所提方法可有效协调输、配电网的恢复资源与进程,减小停电损失。     

面向中低压一体化的配网无功优化方法

针对当前中低压配电网一体化的发展趋势以及分布式电源的大量接入问题,为提高中低压配电网的运行效率和分布式电源的利用率,建立了一种基于中压主干线-支路-配电变压器-低压线路-用户关系的中低压一体化的无功优化模型。考虑了配电网三相不平衡的特点,以系统网损与电压偏移为优化目标,以传统无功设备和分布式电源的协调控制为手段,通过遗传算法进行求解,以实现中低压一体化配电网无功优化控制。对修改的IEEE37节点配电网系统进行仿真,结果表明所提方法是有效的。     

考虑大量分布式电源接入的主配网协同优化控制

大量分布式电源(DG)接入配网增强了主、配网间的联系,其优化控制需进行协同分析。提出了一种主配网一体化无功优化模型与算法,采用主从分裂法将问题分解为主网优化子问题、配网优化子问题、边界状态变量匹配子问题。采用分支定界-半正定规划法求解主网OPF子问题;采用二阶锥规划求解配网OPF子问题;通过分解协调计算确定优化控制策略,保证了主、配网无功优化的经济性和安全性。对IEEE30节点系统(主网)和IEEE33节点系统(配网)进行算例仿真,验证了模型和算法的有效性。     

考虑输配电网协同的源荷储资源统筹规划

未来高比例可再生能源并网背景下,为提高集中式与分布式可再生能源的消纳,需对电力系统中多类型调节资源进行统筹规划。提出一种计及输配电网间交互过程的中长期电源规划框架,以协调输配电系统中源-荷-储调节资源的配置容量。然后,基于分布式优化理论将模型分解为输电网规划子问题和配电网规划子问题。对于分解后子规划模型中的非凸和非线性项,采用凸松弛和线性化技术将模型转化为混合整数二阶锥规划模型进行求解。最后,对由IEEE 14节点系统和IEEE 33节点系统构造的全局系统进行仿真,验证所提模型和优化方法的有效性,并分析了协同规划下系统整体经济性和可再生能源消纳情况。     

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。     

基于内点法和改进遗传算法的无功优化组合策略

提出了一种求解无功优化问题的组合策略,该策略将无功优化问题分解为连续优化和离散优化2个子问题,分别用预测–校正内点法和改进遗传算法进行求解。考虑到实际电网在进行无功优化控制时,发电机是主要的调节手段,先不考虑离散变量的约束,采用预测–校正内点法优化连续变量;然后保持连续变量不变,用改进遗传算法优化离散变量;再返回到连续优化阶段,如此交替求解。当出现相邻的连续优化阶段和离散优化阶段网损变化的差值小于设定值时,停止优化。IEEE14、30、57、118节点系统的仿真结果表明,该策略比其它组合算法在收敛性和计算效率上更具优越性。     

单相光伏大量接入的三相不平衡配电网无功优化

随着光伏发电等大量非全相运行的分布式电源(DG)接入,配电网固有的三相不平衡特征更加突出,传统无功优化方法因忽略了三相不平衡导致效果较差。文中提出一种三相不平衡主动配电网的无功优化模型,以系统负序电压最小和网络损耗最小为目标,考虑有载调压变压器、分组投切电容器、静止无功补偿装置等离散和连续控制变量,形成一个带有二次约束的混合整数二次规划问题。利用分支定界法处理该混合整数规划问题,将原问题松弛为多个不含离散变量的子问题,分别求得各子问题中设备的控制量,进而求得原问题的最优解。采用扩展的IEEE 33节点三相测试系统仿真计算,验证了所述模型和方法的有效性。     

多故障暂态稳定约束最优潮流的轨迹灵敏度法

将暂态稳定约束最优潮流(transient stability constrained optimal power flow,TSC-OPF)计算过程分解为潮流、暂态稳定及轨迹灵敏度、降阶二次规划最优潮流3个子问题的交替求解。在迭代过程中,根据潮流和暂态稳定计算得到状态变量和代数变量时变轨迹;由此判断系统的稳定性,并计算失稳时刻状态变量和初始时刻代数变量对发电机有功和无功功率的轨迹灵敏度;据此将暂态稳定约束最优潮流问题转化以发电机有功和无功功率增量为独立变量的降阶二次规划最优潮流问题;求解这个二次规划模型得到发电机有功和无功功率增量。通过这种交替求解,最终能寻找到满足暂态稳定约束的最优潮流解。以此为基础,提出了不受故障类型和模式影响的多故障处理方法。新英格兰10机39节点和UK 20机100节点系统的计算结果表明,所提方法在计算精度和速度方面具有一定优势。     

考虑分接头振荡约束的分散电源准入容量计算

随着电力需求的持续增长,大量分散电源接入系统,如何准确计算准入容量以及评估分布式电源接入对系统的影响尤为必要。基于一个考虑有载调压变压器分接头动作特性的离散动态方程,研究分散电源对分接头动作稳定性的影响,提出了一种考虑分接头振荡约束的分散电源准入容量计算模型,并进行了考虑分散电源解列情况的准入容量计算,提出了使用无功补偿设备来提高准入容量的方法,并用二分法通过IEEE-112节点系统的仿真算例对此模型进行了求解,说明该模型的合理有效性。     

Model Predictive Control Based Ramp Minimization in Active Distribution Network Using Energy Storage Systems

The growing integration of renewable energy sources, especially the residential photovoltaic (PV) systems, in the distribution networks (DNs) aggravates the ramp-events in transmission system. To address this issue, we propose a novel look ahead dispatch model for the ramp minimization in DNs using distributed energy storage systems (ESSs). The dispatch problem considering the scheduling of ESSs is modeled as a finite-horizon optimization problem and is carried out using model predictive control (MPC) method that takes both current and future information into account. In addition, the optimal power flow in DN is formulated as a second-order cone programing problem to guarantee the global optimality. Numerical results on IEEE 37-bus distribution network show that our proposed model not only brings about 74% reduction of maximum ramp but also yields the near-minimum system operating cost.     

A hybrid genetic algorithm-interior point method for optimal reactive power flow

By integrating a genetic algorithm (GA) with a nonlinear interior point method (IPM), a novel hybrid method for the optimal reactive power flow (ORPF) problem is proposed in this paper. The proposed method can be mainly divided into two parts. The first part is to solve the ORPF with the IPM by relaxing the discrete variables. The second part is to decompose the original ORPF into two sub-problems: continuous optimization and discrete optimization. The GA is used to solve the discrete optimization with the continuous variables being fixed, whereas the IPM solves the continuous optimization with the discrete variables being constant. The optimal solution can be obtained by solving the two sub-problems alternately. A dynamic adjustment strategy is also proposed to make the GA and the IPM to complement each other and to enhance the efficiency of the hybrid proposed method. Numerical simulations on the IEEE 30-bus, IEEE 118-bus and Chongqing 161-bus test systems illustrate that the proposed hybrid method is efficient for the ORPF problem.     

用于无功电压综合控制的改进粒子群优化算法

介绍了粒子群优化算法(PSO),结合电力系统实际运行情况提出了适用于离散型变量的改进PSO算法,该算法将全局型和局部型算法有效结合起来,将问题分层解决,并引入了变异算子.在IEEEl4节点系统和130节点实际系统的仿真计算中,改进PSO算法与其他人工智能算法相比,可在较短的计算时间内取得更好的优化效果.     

Multi-Resource Collaborative Service Restoration of a Distribution Network with Decentralized Hierarchical Droop Control

To improve the resilience of distribution networks (DNs) in the event of extreme natural disasters such as typhoons and rainstorms, it is imperative to efficiently implement distribution service restoration (DSR) to restore loads as soon as possible. In previous studies, DSR has mainly adopted the distributed resource model with droop or PQ control. This inhibits the exploitation of the potential of distributed generators (DGs) in load restoration when the DN loses support from the upstream transmission network. Thus, this paper proposes a multi-resource collaborative service restoration (MRCSR) approach for DNs incorporating local soft open points, DGs, and tie switches. The MRCSR model is developed by integrating a decentralized hierarchical droop control (DHDC) strategy and incorporating the frequency and voltage features of the load demand. A two-stage iterative feedback optimization (TSIFO) algorithm is then developed to analyze the MRCSR model in an accurate and efficient manner. Finally, the proposed model and algorithm are tested on the modified IEEE 33-bus system and a practical distribution system of the Taiwan Power Company to verify their effectiveness and advantages over existing approaches.     

基于改进遗传内点算法的电网多目标无功优化

将遗传算法和内点法相结合求解电力系统无功优化问题。改进了传统的遗传算法,采用混合编码和动态调整选择、交叉、变异算子,并在适应度函数中引入了内点法的对数障碍函数,有效地解决了实际系统的离散变量和状态变量易在边界取得的问题。在无功优化模型中,计及了网损,电压平均偏离,静态电压稳定裕度和调控费用4个指标。IEEE 14和IEEE 57节点算例系统的仿真结果表明,该算法稳定且具有很好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效提高系统运行的经济性和安全性。