考虑DG与网架适应性的配网双层优化规划

为了适应高渗透率分布式发电并网及主动管理的配网发展趋势,在考虑分布式发电与网架适应性的情况下,建立了以年社会成本最小为目标的配网双层优化规划静态经济模型。上层模型是以系统年综合费用最小为目标的配网网架规划,下层模型是以年投资运行费用最小为目标的分布式电源选址定容规划。并根据各自的特点,分别采用二进制顺序编码的改进自适应单亲遗传算法和十进制顺序编码的改进粒子群算法求解。以某实际规划区域作为算例,验证所提模型的合理性和有效性。     

考虑多需求场景的城市电动汽车充电站多目标规划

当前,多数研究基于用户出行路径确定EV充电需求,但是往往未考虑到多种不确定性。基于用户出行数据,考虑多种不确定性因素,在三种场景下对EV充电需求进行模拟,并采用K-means聚类算法得到三种场景下的充电需求。其次,基于此建立了一个综合考虑用户侧与非用户侧利益的多目标规划模型。另外,还提出了考虑多场景的改进排队理论对充电站定容,所提规划模型由NSGA-Ⅱ求解,并采用TOPSIS综合评价法确定规划方案。最后,以山东省潍坊市部分城区为规划区域,交通网耦合IEEE 69节点配电网为算例验证了所提规划模型的有效性与优越性。     

10 kV配网线路网架规划分析

针对现阶段的配网线路网架规划存在的线路超长、线路可转供电率低、配电自动化覆盖率不高、供电路径经过森林及湿地保护区等问题,给出了网架指标现状数据,从网架结构坚强、供电容量充裕、供电质量优质和设备水平先进方面阐述网架规划原则及注意事项,提出配网线路网架规划思路,全方位保障配网线路网架规划的合理性,为配网线路持续发展提供参考。     

基于机会约束并考虑时序特性及 DG环保效益的配网联合协调规划

为研究 DG与配网架的联合协调规划,需考虑 DG间歇出力及负荷功率的时序特性,计及 DG 接入所带来的环保效益.基于机会约束规划,以线路投资及运维费用、DG 建设及运维费用、向上级电网购电成本、网损费用及DG环保效益综合经济性最优来建立规划模型.引入多场景技术及机会约束规划处理DG 及负荷的不确定性,利用时序法对两者进行模拟生成多个场景组合,计算所有场景下潮流并统计方案置信度,在其满足概率安全约束时采用粒子群算法求解模型.将其应用于改进IEEE３３节点算例,确定系统新建线路、升级线路及 DG安装位置数量.对比考虑环保效益与否下的结果,发现该方法能大幅提高 DG年总发电量,在配网规划年限较长时的经济效益明显。     

微电网运行域分布式电源配网网架多目标规划研究

传统配电网网架规划目标单一,导致规划效果不理想且费用较高,提出引入微电网的分布式电源配网网架多目标规划方法。构建选址优化模型实现对配电网电源的规划,规划配电网内部自设设备故障、外部环境故障、设备过负荷以及反向潮流四项因素引起的故障。通过建立配电网最低年投资运行成本目标函数,构建配电网网架规划模型,实现微电网运行域分布式电源配网网架的多目标规划。实验结果表明,微电网运行域分布式电源配网网架多目标规划方法,可以提高配电网运行的可靠性和经济性,优化后的网架结构具有较高的实际工程参考意义。     

分布式电源与配电网架多目标协调规划

分布式电源(DG)接入对配电网损耗、电压及可靠性指标有很大影响。针对当前DG与配电网架分开独立进行规划的问题,提出一种综合协调两者的规划方法。该方法能够实现DG位置及容量、线路升级改造、新增负荷点接入方案的综合优化,以设备投资成本、系统有功损耗、停电损失及购电费用4个指标最小为目标函数,利用判断矩阵获得各目标函数权重,通过加权将多目标优化转化成单目标优化问题,采用染色体分段编码方式、精英保留策略遗传算法进行求解。为了避免因DG可选布点太多导致算法计算速度慢的问题,根据配电网损耗、电压及可靠性指标改善效果,提出一种实用的确定DG候选位置的方法。算例仿真结果表明,提出的确定DG候选位置的方法能够有效缩小搜索空间,提高优化效率;对DG和配电网架进行综合协调规划,能够有效提升配电网投资的综合经济效益,获得的建设与改造方案更科学合理。     

考虑网络抗毁性的配电网网架多目标规划

复杂网络理论中的网络结构抗毁性从自身连接性角度描述了网络抵御破坏的能力。文中将其引入配电网网架规划中,建立了以投资、维护、运行费用之和最小,以及网络抗毁度最大为目标的配电网网架多目标规划模型,并采用向量序优化方法优化该多目标模型。向量序优化理论包括排序比较和目标软化等核心思想,能确保以很高的概率求得足够好的解,计算量大大减少,可以满足配电网规划寻求最优或次优方案的工程需要。算例优化结果表明,采用向量序优化求解配电网网架规划可以找到较优的规划方案,且与现代启发式算法相比,计算时间更少,搜索效率更高。     

考虑传输能力的含分布式电源配电网扩展规划方法

为灵活性资源提供快速、及时调度的网架传输通道,在规划阶段充分考虑网架结构与分布式电源(DG)规划对配电网传输能力的影响,提出考虑网架通道传输能力的配电网扩展规划及DG选址定容双层优化方法.首先建立了线路负荷裕度指标和潮流均衡度指标用以评价配电网传输能力;其次分析了网架通道传输能力的影响因素,在此基础上构建了配电网扩展规划及DG选址定容双层优化模型,保证了规划方案具有良好的经济性和网架通道传输能力,利用嵌套的混合粒子群优化算法进行优化求解;最后将所提规划方法与只考虑经济性规划方法进行了算例验证.仿真结果表明,所提方法不仅没有增加经济费用,而且所得规划方案网架潮流更均衡,线路负荷裕度更高,传输能力更优.     

特高压接入下电网网架结构的多目标规划

针对当前特高压接入下电网网架结构规划方法中存在安全性差和经济效益低的问题,提出特高压接入下电网网架结构的多目标规划方法.综合考虑安全性、可靠性及经济性指标,并将指标对应的客观权重和主观权重作为样本点,将主客观权重和集成权重偏差最小作为优化模型.在矩估计理论的基础上构建电网网架结构的多目标规划模型,提高了特高压接入下电网...     

基于改进多目标蜉蝣算法的配网电池储能系统最优选址定容

电池储能系统(BESSs)在配电网的选址定容是保证BESSs和配电网经济可靠运行的关键。基于此,提出了一种配电网BESSs最优选址定容方法。首先,采用C-均值聚类算法对全年的负荷曲线和风、光出力曲线进行典型日聚类。进而,以BESSs日均综合成本、电压波动和负荷波动最小为目标,建立了配电网BESSs最优选址定容的多目标优化模型。为获得BESSs等决策变量的Pareto最优解集,设计了改进的多目标蜉蝣算法(MMOMA)进行求解。为实现三个目标的最佳权衡,采用改进理想点决策(IIPBD)方法对Pareto最优解集进行折中决策。最后,利用扩展的IEEE33节点配电系统进行仿真测试,以验证所提方法的有效性。仿真结果表明,与另外两种传统多目标优化算法相比：所提MMOMA获得的Pareto前沿分布更广、更均匀;IIPBD方法获得的折中决策方案有效实现了BESSs投资成本的最小化,同时能显著降低配电网的电压波动和负荷波动。     

考虑DG及负荷时序性的多目标配电网重构与DG调控综合优化规划

为解决分布式电源（distributed generation,DG）出力及负荷的时变性给实际配电网调度所造成的不利影响,使配电网的优化规划方案更加切实可行,提出了一种基于配电网重构和DG选址定容结合的多目标粒子群动态优化模型,该模型以配电网有功损耗、电压偏差及经济成本为优化目标,考虑负荷及DG出力的时变性,对配电网络重构和DG调度进行综合优化求解。通过基于随机森林模型（random forest,RF）及长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型的混合预测模型对配电网负荷及DG出力进行预测。采用经帕累托最优理论改进的粒子群算法得到配电网重构及DG调控的帕累托最优解集并利用模糊隶属度函数法来确定帕累托最优解集中的最佳配电网调度方案。基于IEEE 33标准测试系统设计多个算例进行仿真分析,结果表明,所提考虑负荷及DG出力时序性的配电网重构和DG调度联合优化模型可显著改善配电网络运行的经济性和稳定性。     

考虑可靠性的配电网网架多目标规划

以多目标的方式兼顾了规划网络的经济性和可靠性要求,提出了网架规划方法,能够同时考虑联络馈线段的规划,并且弥补了运用遗传算法求解组合优化问题时产生大量不可行解的缺陷。首先,通过最短路径算法得到变电站之间的最佳备用路径;然后,通过最优生成树算法得到初始网架,并在此基础上采用改进整数编码形式的多目标遗传算法,得到关于多个目标的Pareto曲线及多组推荐方案。规划人员可以根据实际需要权衡经济性和可靠性要求,灵活选择合适方案。仿真算例表明,所提方法高效可行,简化了遗传编码,能够在保障一定可靠性的基础上实现经济最优。该方法还适用于拓展规划。     

考虑分布式电源调峰的配电网规划

基于最大负荷的传统配电网规划方法往往需要投入大量资金建设配电网架,带来较大投资风险,并且供配电设备得不到充分利用。对此提出引入分布式电源（DG）调峰的配电网规划方法。该方法从供电公司的角度,以线路投资、网络损耗和DG投资以及DG调峰所增加的附加费用之和最小为目标,规划未来配电网络。文中充分利用配电网正常运行时呈放射状的网络结构特点,提出一种操作简单的启发式方法确定DG的位置和容量,以消除配电网架在最大负荷水平下的支路过载。此外,还讨论了不同类型DG对网架规划方案的影响。算例分析结果验证了所提出的方法的可行性和有效性。     

考虑分布式发电和联络线的配电网扩展规划

在接入分布式发电DG(distributed generation)的配电网中,当DG上游发生故障时,可通过联络线的合环操作让DG继续发电,从而更大程度地发挥DG特别是可再生能源DG的环境效益。为此考虑DG和线路的投资运行费用与发电环境成本2个目标,建立了计及DG和联络线的配电网扩展多目标规划模型,并设计采用精英策略的非支配遗传算法进行模型求解。算例结果表明所提方法可获得综合最优的扩展规划方案。     

计及分布式电源功率不确定性的配电网多目标无功优化

建立以有功网损和节点电压偏差最小为目标的有源配电网无功优化模型,计及分布式电源和负荷功率的不确定性,采用两点估计法(two-point estimate method,TPEM)计算有源配电网随机潮流,并求解优化模型中的目标函数。正态分布交叉(normal distribution crossover,NDX)算子引入到带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA2)中,扩大了算法搜索范围、加强了算法全局搜索能力,对有源配电网多目标无功优化模型进行求解。通过IEEE 33节点系统中的算例验证了所提出有源配电网多目标无功优化方法的正确性和有效性。     

基于帕累托最优的配电网多目标规划

提出了一种能够反映配电网结构合理程度的可靠性指标——网络风险指数,并建立了以配电网投资费用、网络损耗和网络风险指数为目标函数,综合考虑经济性和可靠性的配电网规划模型。设计了一种基于节点关联矩阵的网络修复算法,能够对随机生成的网络中的孤岛、孤链和闭环进行检测和修复,使网络满足配电网辐射状要求。对强度帕累托进化算法进行了改进,给出了新的适应度函数,以提高算法的搜索速度和搜索能力,并利用逼近理想解排序法(TOPSIS)对帕累托前沿中的个体进行排序,筛选出最优方案。最后,对一个54节点配电网进行规划,结果表明网络风险指数与配电网的停电损失具有极强的线性相关性,其可以作为表征配电网可靠性的指标;与传统强度帕累托进化算法相比,所提改进算法具有较强的搜索能力和较快的搜索速度。     

基于随机最优潮流的主动配电网DG渗透率规划

主动配电网(ADN)是智能电网框架下智能配电网的重要内容.在研究多种集成模式的基础上,从配电公司角度建立了以经济性最优为目标函数的DG渗透率规划数学模型,并定义了集成度和削减率两个DG集成指标.采用时序模型模拟配电网中负荷和DG出力的双重不确定性,提出了基于随机最优潮流(S-OPF)的DG渗透率规划方法.随机潮流采用蒙特卡罗模拟法.结合上海地区实际配电网常用接线模式,建立了上海48节点ADN测试算例,分析了两种情景下DG集成指标对于经济性的影响.