配电网中分布式电源的优化配置研究

对于分布式电源在配电网中的选址定容问题,本文以有功网损、配电网节点电压偏移总和、系统建设与运行总费用和环境成本这四个指标作为优化目标。通过加权归一化为单目标函数,建立了分布式电源选址定容的数学模型,并利用改进遗传算法对模型进行优化求解。以IEEE33节点配电网为算例,对分布式电源的安装位置与容量进行优化配置。结果分析表明,配电网的网损减少,电压水平提高,总成本降低,验证了本文的方法具有可行性和有效性。     

配电网供电可靠性的分布式电源选址与定容

在配电网故障恢复过程中常出现因电压越限、线路过载等需进行切负荷操作,降低了配电网的供电可靠性。分布式电源(DG)的接入会影响配电网的供电可靠性,但是其影响性质和程度均取决于其接入位置与容量。分析了DG接入对配电网可靠性、电压及网损的影响,并提出了一种DG选址与定容方法:随机生成事故集,以配电网故障平均停电量最小为目标函数,以线路不过载、电压不越限等配电网稳定运行要求为约束条件,利用和声算法搜索最优方案。算例分析表明本方法能提供合理的DG位置与容量方案。     

配电网中考虑不确定性的分布式电源规划研究综述

间歇性分布式电源接入配电网运行大幅增加了配电网中的不确定性因素,给相关规划工作带来了新的挑战。介绍了适用于规划阶段的风电、光伏和负荷等一系列不确定性因素的建模工作;评述了传统配电网中考虑不确定性的分布式电源(DG)规划方法,包括多场景规划方法、机会约束规划方法和模糊规划方法;综述了主动配电网中考虑不确定性的规划方法,包括单层规划方法和双层规划方法。在此基础上,从网源协调规划、风险规划、考虑全寿命周期成本的DG规划、考虑需求侧管理的DG规划和考虑储能系统接入的DG规划等方面着手,展望了配电网中考虑不确定性的DG规划领域在未来可能出现的理论和方法。     

一种求解配电网多阶段规划的改进遗传膜算法*

对于中长期的配电网规划问题,为动态地考虑负荷在规划水平年内的变化情况和DG的大量接入,采用多阶段方法对含DG的配电网进行DG的选址定容和网架的扩展规划。结合电力系统全寿命周期管理理论,建立了以全寿命周期成本现值和最小为目标函数的配电网多阶段规划模型。针对上述模型求解的复杂性,提出了一种基于膜间交流重组、反余切-指数自适应交叉换位以及反正切-指数自适应变异改写等进化规则的改进遗传膜算法。采用有向图的邻接矩阵表示方法进行解对象编码,使得优化过程中无需解码,并提出一种通过操作节点入度来快速产生可行初始解和一次性修复所有不可行情况(即孤点、孤链和环)的方法。IEEE 54节点算例结果表明改进遗传膜算法具有收敛速度快、全局搜索能力强以及稳定性好等优点。     

基于多目标粒子群算法分布式电源的最优配置策略

随着各种可再生能源发电技术逐渐成熟,将多类型分布式电源(Distributed Generation,DG)接入配电网(Distribution Network,DN)是促进电力系统能源转型的快捷方式。但是,大量的DG接入DN会导致DN运行稳定性下降,迫切寻找到解决方法。为此本文考虑了PV(Photovoltaic,PV)、风力发电(Wind Power Generation,WPG)和燃料电池(Fuel Cell,FC)三种DG,并以DG的经济性指标、电压偏差、电压波动以及网络损耗作为优化目标,采用多目标粒子优化算法(Multi-objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)确定了三种DG接入DN的最优位置已经最佳容量,并与多目标蝗虫优化算法(Multi-objective Grasshopper Optimization Algorithm,MOGOA)进行了比较。基于IEEE-33节点仿真测试算例表明与未配置DG相比,通过MOPSO算法配置DG后,平均电压波动降低了0.055 p.u.(5.01%),网络损耗减少了646.65 kW(15.92%),并且,MOPSO配置成本更低,具有更好经济性。     

考虑时序特性的多目标分布式电源选址定容规划

配电网负荷及分布式电源出力呈现明显的时序特性,文中对负荷和分布式电源的典型时序特性进行了分析,以配电网损耗、停电损失为目标,考虑时序特性和多场景提出了多目标分布式电源选址定容规划模型,给出了场景和场景权重的确定方法。应用遗传算法进行求解,采用多段染色体编码方式,根据节点视在功率二阶精确矩处理不可行解,有效地提高了优化效率。IEEE 69节点系统仿真结果证实了时序特性对分布式电源的选址定容有很大影响,验证了所提出模型和方法的可行性和有效性。     

配电网中分布式电源配置多目标优化问题研究

为了充分考虑需求侧对电力资源的需求及使用效率,在含有分布式电源的配电网线路及经济效益规划中引入需求响应机制。首先分析了两类常见的分布式电源典型日效率特性曲线及两类用户的需求侧电能响应曲线,指出供需不平衡,传统方法难以实现削峰填谷的目的。为此计及价格和激励的需求响应,分析了分布式电源在电网中的约束条件,对配电网规划和电源的配置进行了研究,提出了更加合理的削峰填谷方案。     

配电网和微网中分布式电源选址定容方法对比分析

从分布式电源选址定容算法分析入手,对分布式电源选址定容在配电网和微网中应用的差异化方案进行了综述。首先,对分布式电源并网接入的载体——配电网和微网(Micro-Grid, MG),从拓扑结构、对外接口等物理特性和故障前、后运行方式等运行特性进行了分析比较,两种载体存在一定的相似性。然后,从优化目标、优化算法方面分析比较了分布式电源在配电网和微网选址定容的相互借鉴性和差异性,指出:在考虑不同设备接入、不同约束条件的基础上,分布式电源选址定容优化目标通常为经济性和/或可靠性,而在结合具体应用场合时会体现出不同方案的差异性;进而从优化目标的侧重点设定、运行方式的差异、储能接入的位置与容量等方面对分布式电源选址定容问题在配电网与微网中的异同点进行了具体的比较。最后指出在考虑前述异同点以外,还应该对优化目标最终达成度、接入设备的精细化建模程度、网络自身调整能力三个方面进行考虑,使最终选址定容方案能够服务于未来实际工程的需要。     

计及分布式电源的配电网规划研究

首先介绍了分布式发电(DG)技术的概念,在此基础上系统地分析了DG对配电网规划的影响,接着阐述了含DG配电网规划的分类,提出了以投资和运行总费用最小为目标函数的含DG配电网规划的数学模型,最后介绍了求解该数学模型的各种优化算法。     

配电网分布式电源双层优化配置与运行

基于分解协调原理建立配电网分布式电源双层规划模型,上层选址模型模型应用系统各节点有功网损灵敏度指标确定分布式电源安装位置,下层配置模型以分布式电源投资收益、有功网损和电压指标为目标函数,采用多目标灰狼优化算法对下层模型进行求解得到最佳配置容量,以PG&E-69节点配电系统为仿真算例。仿真结果表明双层模型得到的规划结果均衡了投资收益与系统运行经济性和安全性,且从不同负荷水平分析规划结果符合负荷需求发展趋势。     

基于改进自适应遗传算法的分布式电源优化配置

分布式电源接入配电网对系统电压、网损等有一定的影响,针对配电网中分布式电源的规划问题,建立了以投资成本最小,电网网损费用最低、电压质量最优为目标的多目标优化模型,采用PSAT搭建算例模型进行潮流计算,同时,为了克服传统遗传算法的早熟现象及收敛性问题,采用改进的自适应遗传算法对分布式电源接入的位置和容量进行了优化,通过对IEEE33节点配电网络进行仿真分析,结果表明采用搭建的模型和算法可以有效改善系统的电压质量、降低网络损耗,验证了上述模型和算法的合理性及有效性。     

基于改进果蝇优化算法的分布式电源优化配置

研究分布式电源（distributed generation,DG）接入配电网的优化配置问题,基于模糊隶属度技术建立综合考虑投资效益、电压指标和网损的多目标优化配置模型,有效解决了因各子目标数量级不同而导致的过度优化问题。对一种新颖的仿生智能算法--果蝇优化算法（fruit fly optimization algorithm,FOA）进行改进,效仿细菌在觅食过程中的趋化思想,在算法寻优过程中引入吸引和排斥操作,有效提高了种群多样性,降低了算法陷入局部最优的可能。IEEE 33节点系统的仿真结果表明,与传统果蝇优化算法和粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）相比,改进果蝇优化算法（improved fruit fly optimization algorithm,IFOA）在寻优速度和求解精度上都具有较大优势,能快速、有效地搜索到最优配置方案,从而验证了改进算法的有效性与合理性。     

含分布式电源配电网重构的研究

为全面反映含分布式电源的配电网重构问题,建立负荷均衡度、系统网损及电压质量协调最优的含分布式电源配电网重构优化模型,在此基础上,利用模糊理论,将含DG配电网多目标重构问题转换成单目标优化问题。鉴于传统蝙蝠群体易聚集于局部极值,导致早熟,将混沌优化以及自适应调整策略融入到蝙蝠优化算法,提出了一种改进型多目标蝙蝠优化算法,并提出利用其对含分布式电源配电网重构模型进行求解,选取IEEE-33节点配电系统进行仿真,通过算例验证所提算法的良好实用性和适应性,并且验证所提模型的实际意义。     

分布式电源对配电网的影响及优化配置模型

随着用电负荷的急剧增长,分布式发电成为了当今电力系统的研究热点。为了更好地发挥分布式电源的经济效应,本文首先对分布式电源接入电网后对传统配电网的影响作了分析研究。在此基础上,建立了电源的优化配置模型,确立了以减少节点电压偏移量、降低系统损耗量和提高并网电压稳定度的多目标函数优化模型,并利用自适应混沌粒子群算法进行函数求解。最后通过算例分析,验证了模型的实际效果和求解算法的准确性。     

含分布式电源的配电系统规划

随着分布式发电(DG)在电力系统中所占比重越来越大,对传统的电力系统规划提出了新的挑战和要求.重点讨论了包含DG的配电网规划的两个方面,即DG的布点规划和配电网扩展规划问题,并为解决含DG的配网规划问题提供了一种思路.     

基于改进蝙蝠算法的配电网分布式电源规划

合理规划接入电网的分布式电源能够提高能源利用效率,提高电力系统运行的经济性、灵活性和可靠性。建立了以分布式电源建设和运行总费用最小、系统网损最小、静态电压稳定指标最大为优化子目标的多目标规划模型。采用了一种新的仿生算法--蝙蝠算法,并针对蝙蝠算法的不足之处进行了改进,有效地解决了该算法易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题。通过14节点配电网测试系统进行了分布式电源选址和定容仿真分析。仿真结果表明,与传统的蝙蝠算法、粒子群算法相比,采用改进的蝙蝠算法能够更好、更快地得到分布式电源接入配电网的最优规划方案,验证了算法的正确性和可行性。     

分布式电源接入配电网的效益及重构优化策略

分布式发电技术是一种新型的、具有广阔发展前景的发电和能源综合利用方式。配电网重构是提高电网运行的经济性、供电质量和安全性的重要手段,也是充分发挥分布式发电效益的重要方法,因此,找到一种适应分布式发电特点的配电网重构模型是很有必要的。文章分析了分布式发电的优势与效益,论述了常见的配电网重构模型的构建方式,结合随机潮流与多目标优化理论提出了改进的配电网重构模型,并通过算例进行验证,获得了满足多目标需求的若干优化方案。     

含分布式发电的配电网规划研究

介绍了分布式发电及其对配电网规划的影响,分析了现在含分布式发电的配电网规划的研究现状,重点讨论了存在的一些问题,提出未来电力系统的发展趋势是集中式发电和分布式发电优势互补,共同提供优质、安全、稳定的电源。     

配电网扩展规划中分布式电源的选址和定容

分布式电源的位置和容量对配电网有重要影响。文中提出一种配电网扩展规划中进行分布式电源选址和定容的方法,应用遗传算法优化分布式电源的位置和容量。对遗传过程中生成的每个分布式电源位置和容量方案个体,考虑了分布式电源对配电网潮流和线路负载能力的影响,运用基于支路交换的模拟退火算法规划扩展网络,对分布式电源和网络的综合规划结果进行经济性评估以衡量个体方案的优劣。实际算例表明,文中方法能得到较合理的分布式电源位置和容量方案。     

基于改进免疫遗传算法的含分布式电源配电网规划

随着大量的分布式电源的接入,配电网规划变得越来越复杂。在优化分布式电源接入总量和考虑传统电源多种约束的基础上,建立以最佳配电网年费用为目标函数的配网规划数学模型。针对改进免疫遗传算法具有生物免疫系统中抗体多样性的保持机制和基于抗体浓度的调节更新机制,同时又具有一般进化算法的随机搜索能力,采用改进免疫遗传算法对配电网规划问题进行求解,并借鉴支路交换的思想设计杂交算子和变异算子,以避免辐射性检查过程,使得算法的寻优能力增强。通过算例分析,与简单遗传算法和常规免疫遗传算法相比,提出的改进免疫遗传算法更适合于求解含分布式电源的配电网规划问题,结果表明了该算法的可行性;同时表明,含分布式电源规划方案较无分布式电源规划方案具有很大的经济和社会效益。