基于启发式规则与熵权理论的配电网故障恢复

为快速准确实现配电网故障恢复,提出了启发式规则与熵权理论相结合的两阶段配电网故障恢复算法。第1阶段,利用启发式规则生成故障恢复的候选方案集;第2阶段,考虑故障恢复的目标,引入负荷恢复量、负荷转移量、负荷容量裕度、负荷均衡率和开关操作次数5个评价指标,分别计算候选方案的各评价指标,利用熵权理论对方案进行评价,同时引入主客观权重对方案进行综合评价,得出优选和备选恢复方案。算例结果验证了该方法的有效性。     

基于区间潮流的含分布式电源配电网故障恢复算法

对于含分布式电源的新型配电网,分布式电源出力的不确定性是影响其故障恢复及自愈的关键因素。为此,文中引入区间数以描述负荷容量和分布式电源出力的不确定性。在此基础上,结合系统备用容量限制与负荷容量分布对故障恢复的影响,提出了基于区间潮流分析的联络开关最优割点计算方法,以及含分布式电源配电网的故障恢复快速算法。该算法通过比较...     

一种快速启发式配电网故障恢复算法

提出一种基于网络拓扑分析快速有效的配电网故障恢复算法。该算法在满足系统电流、电压的约束条件下,充分考虑负荷的优先级别,使得在开关操作次数尽可能少的情况下,尽可能多的恢复对重要负荷的供电以及其他负荷的供电,尽可能减小全系统的停电损失。算例计算表明该算法是高效和可行的。     

含分布式电源的配电网故障恢复策略

鉴于分布式发电（DG）的特殊性,含有DG的配电网故障恢复不能用传统方法解决。提出了一种新的考虑DG的故障恢复策略。首先根据DG的发展状况介绍了2个孤岛处理标准：IEEE 929-2000和IEEE 547-2003,前者禁止孤岛存在,后者允许有意识的孤岛运行。考虑到用户对供电可靠性的要求越来越高,同时DG的注入容量越来越大,文中的研究是建立在后一标准基础上的;然后介绍了3种孤岛运行模式,并分析了其优缺点;对含有DG的配电网潮流计算,采用改进的前推回代法进行处理;最后给出了考虑DG的配电网故障恢复步骤并进行了实例仿真。仿真结果证明了文中所提出的方法的有效性。     

基于蚁群算法的配电网故障检测定位与恢复研究

根据当前配电网故障检测定位与恢复的实际需求,介绍一种基于蚁群算法的配电网故障检测定位方法,该方法可实现多电源条件下配电网故障检测定位,并具有较高精准性。另外,将蚁群算法与启发式规则相结合,共同实现配电网故障恢复和供电恢复,达成配电网故障自动恢复效果。     

计及故障供电恢复策略的主动配电网电源规划

主动配电网的核心在于主动管理,在规划阶段综合考虑运行管理策略的影响,有利于提高主动配电网规划结果的适用性。为此,考虑到主动配电网具有分层分布管理的特性,采用故障下游静态分区划分孤岛运行以实现故障供电恢复。同时提出了基于蒙特卡洛模拟计算停电损失费用的方法,以衡量主动配电网是否具有故障供电恢复能力对其可靠性的影响。考虑正常与故障状态下的两种控制策略,提出一种主动配电网电源规划双层优化模型。上层以综合成本净现值最小为目标,其中包含了停电损失计算,下层模拟正常运行状态下全局优化控制获得最优潮流。经仿真实例验证,引入停电损失费用并且考虑供电故障恢复策略的规划模型能保证规划后主动配电网的可靠性,进而整体地提升了主动配电网规划方案的经济性,具有较强的实用性及可推广性。     

配电网故障后的供电恢复研究

提出一种基于网络拓扑分析,快速有效的启发式供电恢复新算法,并进行相应的软件开发作为配电管理系统（ＤＭＳ）中分析应用功能的重要组成部分。实际应用结果表明,提出的算法是有效可行的。     

含分布式电源的配电网故障紧急恢复与抢修协调优化策略

随着分布式电源的规模化接入,传统配电网故障恢复策略逐渐难以适应实际需要.为此,提出一种含分布式电源的配电网故障紧急恢复与抢修协调优化策略.首先,在故障紧急恢复模型中引入典型负荷时变性需求模型,优先恢复需求度高的负荷.以抢修时间最短和社会经济损失最小为综合目标函数得到故障抢修模型.然后,研究故障紧急恢复与抢修协调优化策略,利用主网与孤岛协调控制进行故障恢复,通过改进粒子群算法得到最优抢修顺序.在抢修过程中,考虑负荷及时变性需求变化,调整故障紧急恢复与抢修最优方案,保证配电网可靠、快速恢复正常运行状态.最后,通过算例仿真验证了所提策略的有效性.     

考虑负荷控制的有源配电网故障恢复策略

主动配电网的建设使得负荷控制成为电力系统日常调度手段之一。根据有源配电网的负荷灵活控制特性,提出了考虑负荷控制参与的有源配电网故障恢复策略。基于目前配电网仍存在大量手动开关的现状,故障发生时,由于开关操作时间较长,不利于迅速形成孤岛恢复失电负荷。首先利用自适应选择数学模型的负荷控制策略,快速切负荷形成孤岛,充分发挥DG的出力,保障重要负荷的不间断供电;然后对整个有源配电网重构优化,以网络损耗小、开关操作次数少为目标建立优化模型,采用环路编码策略,利用NSGA2算法进行求解。算例表明,所提出的策略能有效解决有源配电网故障恢复问题。     

含分布式电源的配电网故障恢复研究综述

随着分布式电源大量接入配电网中,传统的配电网故障恢复方法不能再应用于含分布式电源(DG)的配电网中。分析了DG的运行方式以及对故障恢复的积极作用,论述了含DG的配电网故障恢复的策略、数学模型与优化的研究现状,总结了不同策略应用于DG条件下配电网故障恢复的利弊,并指出了今后研究的问题和方向。     

An improved distribution network reconfiguration method based on minimum spanning tree algorithm and heuristic rules

This paper presents an improved distribution network reconfiguration method with the goal to minimize active power loss. The proposed method combines the minimum spanning tree (MST) algorithm and improved heuristic rules. It consists of three procedures. The first procedure calculates the branch (edge) weights with bus (vertex) voltages, and then carries out preliminary optimization with MST algorithm to get a local optimal solution. The second procedure gets alternative optimal solution based on the improved heuristic rules. Then during the third procedure, the optimal solution can generally be obtained through correcting the results. The algorithm does not rely on the initial network topology. The local optimal solution, solved by MST algorithm, provides a favorable initial condition for the subsequent optimization procedures. Further with the improved heuristic rules, the amount of the candidate switches can be significantly reduced. Two typical test systems, 33-bus system and 69-bus system, and a real 210-bus MV utility distribution system verified the feasibility and effectiveness of the proposed method. The method has higher efficiency and can be used to the large distribution systems.     

基于动态规划算法的配电网孤岛划分策略

配电网发生故障后,失电区域内应该形成含分布式电源(DG)的电力孤岛保证负荷供电的连续性。在孤岛形成算法中充分考虑负荷等级及其可控性,建立孤岛划分问题的数学模型,并利用动态规划算法形成含单DG或多DG组合的初级孤岛划分方案;根据一定的规则修正初级孤岛,形成次级孤岛;校验岛内各负荷点的电压和潮流约束,确定最优孤岛。算例验证了所提模型的有效性和优越性。     

基于启发式搜索降低配电网网损的配网重构算法

配电网网络重构是配电网自动化系统的一个重要组成部分,给电力的供应提供了可靠性,给电力操作提供了灵活性。配电网网络重构的解是一组开关的组合,网络重构的目标多种多样,在实际应用中如何选取适合不同的配电网络重构方法是研究的目的。重点在启发式搜索和前推回代的配电网潮流计算方法的基础上以系统网损最小为目标函数来优化配网结构。首先生成一个1×N阶描述配电网开关通断的矩阵,然后以网损不能再减少为目的对所有的联络开关进行搜索,而寻找全局最优解。     

基于NSGA-II算法的有源配电网故障定位方法研究

文章提出一种适用于有源配电网故障定位的多目标优化模型,并采用带精英策略的非支配排序遗传算法(Non-dominant Sorting Genetic Algorithm with Elite Strategy,NSGA-Ⅱ)进行优化求解。传统的有源配电网故障定位方法采用单目标优化模型进行求解,其目标函数由各个分目标函数加权而成,但权值选取不当会影响定位结果,导致误判或漏判。而基于Pareto最优概念的NSGA-Ⅱ算法计算简单,能综合全局找到最优解,无需考虑权值的影响。最后,通过PSCAD搭建修正的IEEE 33节点配电网模型,并考虑到智能终端单元信息误报的三种情况,分别从单一、多重故障两方面进行仿真。通过选取四种典型故障情形,分别用文章方法和传统的基于单目标优化模型的定位方法进行对比。通过对比发现,基于NSGA-Ⅱ的多目标优化的故障定位方法在单一或多种类型信息误报下依然能够准确定位故障区段,可靠性高。     

基于改进的AHP-CRITIC组合赋权与可拓评估模型的配电网综合评价方法

针对配电网综合评价问题,提出了一种改进的基于最小二乘的AHP-CRITIC组合赋权与可拓评估模型.针对单一赋权法具有一定偏向性的问题,通过层次分析法和CRITIC法分别确定主观权重与客观权重,构建基于最小二乘的组合赋权模型并采用遗传算法求解,从而确定综合权重.针对传统可拓评估模型中经典域确定的主观性,引入三角模糊数对其...     

基于改进灰狼优化算法的配电网动态重构

为了更好地解决含分布式电源(Distributed Generation,DG)的配电网重构问题,建立了考虑负荷需求与DG出力时变特性的配电网动态重构模型.首先采用K-means++聚类算法对日负荷进行时段划分.然后以系统损耗、电压偏离量为目标函数,并利用改进灰狼优化算法进行寻优计算.针对传统灰狼优化算法中存在的初始种...     

基于改进MOBPSO算法的含分布式电源的多目标配电网重构

提出一种含多类分布式电源的多目标配电网重构模型。在重构时采用Pareto准则的多目标二进制粒子群优化(Multi-Objective Binary Particle Swarm Optimization, MOBPSO)算法,对算法进行了3点改进：基于环的编码方式用以降低不可行解的产生概率;动态变化的惯性因子和异步变化的学习因子用以提高算法的调节适应能力;在最优粒子的更新方式上提出小生境共享机制和比例选择算子相结合的策略。最后还给出了一种根据决策者偏好信息,从优化解集中选择相应重构方案的评价机制。算例结果表明：改进的MOBPSO算法在寻优效率和稳定性上均有提升;所提模型、改进算法以及评价机制互相配合,能够为决策者提供一种有效的配电网重构方案。     

基于免疫算法的含分布式电源配电网的故障定位

分布式电源(DG)的接入,使传统配电网络拓扑结构从单电源辐射状网络变成复杂的多电源网络。在这种情况下,传统的故障定位算法已不再适用。针对这一问题,提出了一种新的基于故障电流的故障定位算法——免疫算法。首先,针对含DG的配电网,构建了适应多个分布式电源的故障电流编码方式和适应多个分布式电源的开关函数。其次,相比传统的遗传算法,免疫算法通过计算抗体的匹配程度和浓度对个体进行评价,并且增加了记忆单元保证了算法进化过程中抗体的多样性从而避免了遗传算法中的‘早熟’收敛问题。最后,通过Matlab建模仿真,验证了该算法适用于含分布式电源(DG)配电网的故障定位,并具有一定的快速性和容错性。     

基于多种群遗传算法的含分布式电源的配电网 故障区段定位算法

构建了可动态适应多个分布式电源投切的开关函数,同时针对遗传算法的早熟收敛问题,引入多种群遗传算法,提出基于多种群遗传算法的含分布式电源配电网故障区段定位方法。该算法在故障区段定位时规定以系统电源指向用户的方向为馈线正方向,采用多个种群对解空间协同搜索,避免算法陷入局部最优,以最优个体保持代数作为收敛条件,充分提高收敛效率,适用于复杂的含分布式电源的配电网络。通过算例对配电网的故障定位进行仿真,结果表明算法能准确定位,并具有一定的有效性和容错性。     

基于多代理技术的有源配电网供电恢复策略

针对有源配电网发生故障后的快速供电恢复需求,提出基于多代理技术的自愈恢复系统。该系统采用分层协调的恢复模式,由下层区域代理为本区域发起供电恢复进程,上层馈线代理协调处理下层代理间的冲突。提出功率平衡度和转供容量裕度指标,基于该指标,当配电网故障隔离后,非故障失电馈线被分解为多个独立的区域,自愈系统能通过微网聚合恢复失电区域的供电,还可利用联络开关对孤岛区域进行负荷转供,达成综合恢复供电的目标。在供电恢复过程中,同时考虑馈线电压和电流的约束限制,保证系统在故障恢复后的安全稳定运行。在DIgSILENT软件上搭建含分布式电源的4馈线配电系统,仿真结果验证了所提策略的可行性和有效性。