基于改进粒子群算法的分布式电源接入规划

建立了含分布式电源的配电网规划经济性模型,以折算到每年的分布式电源的投资及运行费用和线路有功网损运行费用最小为目标函数,并应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源(DG)规划,从而有效地提高了改进粒子群优化算法的全局收敛能力和计算精度。对69节点和33节点配电测试系统进行仿真计算,结果表明了论文采用的DG规划模型和改进粒子群优化算法的正确性和适用性。     

考虑时序特性和环境成本的并网型分布式电源选址定容规划

基于分布式电源出力和负荷的典型时序特性,建立考虑环境成本的并网型分布式电源选址定容规划模型,以配电网建设费用、损耗费用、购电费用和分布式电源运行费用最小为目标函数,采用可处理PV节点的前推回代潮流计算方法判断规划方案是否满足潮流约束及计算网络损耗。同时,为克服粒子群算法的"早熟"问题,提出了一种将联系数与粒子群算法相结合的改进粒子群算法,并用改进算法对模型进行优化。IEEE13节点系统仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

基于免疫粒子群算法的分布式电源多目标规划

针对标准粒子群算法在求解过程中容易陷入局部最优解的问题,提出了一种将免疫算法的免疫信息处理机制和自我调节机制引入到标准粒子群优化算法的新型优化算法,即免疫粒子群优化算法。以分布式电源建设运行费用、有功网损和环境成本最小为多目标函数,建立了分布式电源接入配电网的规划模型,采用免疫粒子群算法对模型进行求解,最终得到分布式电源接入配电网的最优配置方案。以风力发电为例,对IEEE 33节点算例进行仿真分析,结果表明,免疫粒子群算法与标准粒子群优化算法和混沌粒子群算法相比,收敛速度快、收敛精度高。     

基于改进粒子群算法的含分布式电源配电网规划

在不考虑网络扩展的情况下,建立了以包含分布式电源建设和维护费用、网损费用以及购电费用在内的配电网年费最小为目标的规划模型,并采用改进的粒子群算法对分布式电源的安装位置和容量进行优化计算,避免了粒子群算法早熟和边界聚集的问题。通过对IEEE33节点配电网系统进行仿真计算,验证了规划模型和算法的正确性和适应性。     

分布式电源选址定容优化算法

通过分析分布式电源对配电网规划的影响,提出一种带惯性权重的粒子群算法,对配电网规划中分布式电源的选址和定容进行优化.首先,建立了综合目标模型,包括由分布式电源的投资运行费用、网损费用及购电费用构成的归一化目标函数,由出力限制等构成的约束条件,然后,利用Matlab仿真工具对所提算法进行了实现,仿真结果表明,本算法全局搜...     

基于改进粒子群算法的配电网分布式电源规划

合理地对分布式电源进行选址和定容对于实现配电网网损最小是至关重要的。应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源（DG）规划,并结合罚函数法将DG规划问题转化成无约束求极值问题,从而有效地提高了改进粒子群优化算法的全局收敛能力和计算精度。对69节点和33节点配电测试系统进行仿真计算,结果表明了论文采用的DG规划模型和改进粒子群优化算法的正确性和适用性。     

基于改进粒子群算法的配电网分布式电源规划

合理地对分布式电源进行选址和定容对于实现配电网网损最小是至关重要的.应用改进粒子群优化算法进行配电网分布式电源(DG)规划,并结合罚函数法将DG规划问题转化成无约束求极值问题,从而有效地提高了改进粒子群优化算法的全局收敛能力和计算精度.对69节点和33节点配电测试系统进行仿真计算,结果表明了论文采用的DG规划模型和改进粒子群优化算法的正确性和适用性.     

基于变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法的配电网状态估计

为解决含非线性设备配电网状态估计的优化问题,以节点负荷值和分布式电源输出值为状态变量,建立了含分布式电源配电网的状态估计模型,提出了一种求解状态估计模型的变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法。该算法通过对个体极值进行变异操作增加粒子多样性,在迭代后期使用禁忌搜索算法,提升粒子群优化算法的后期搜索能力和克服早熟收敛。选用IEEE33节点配电系统作为仿真实例,仿真结果表明变异粒子群优化-禁忌搜索混合算法能有效地估计出节点负荷值和分布式电源输出,其状态估计的个体最大相对误差和个体最大绝对误差均远小于蚁群算法、粒子群优化算法和遗传算法的估计结果。     

基于LD-SAPSO的分布式电源选址和定容

为了改善环境和资源的现状,以及提高电能的质量,大力发展分布式电源发电将是未来电网系统发展的必然趋势,但是分布式电源的选址和定容,是配电网规划需要考虑的重要问题。分析了分布式电源对配电网的影响,在此基础上建立了包括分布式电源的投资和运行维护成本、环境费用、网损费用的目标函数,针对现有粒子群算法的不足,提出了线性递减的学习因子及自适应权重粒子群算法———LD-SAPSO ,确定分布式电源的位置和容量,为配电网的改造提供了理论基础。     

一种有源配电网分布式光伏消纳能力评估方法

受太阳光照变化的影响,分布式光伏电源存在间歇性和波动性的问题,其接入有源配电网后给配电网稳定运行带来了一系列不利影响,因此研究有源配电网的光伏消纳能力问题对维持有源配电网安全运行至关重要。通过对分布式光伏电源接入电网对有源配电网电压偏差和系统网损的影响进行研究,设置的2个目标函数分别是分布式光伏电源接入功率最大量和系统网损,以电压偏差作为约束条件,建立关于IEEE33节点的有源配电网分布式光伏消纳能力评估模型,用于评估有源配电网的光伏消纳能力。根据评估结果,提出动态自适应粒子群算法,对有源配电网进行求解,并且与传统的粒子群算法进行比较,结果表明,该算法求解结果更加精确,误差较小。     

市场环境下配电网投资成本定价模型

分布式电源在未来能源供应中将起到重要作用,其合理规划能够降低系统网损、延缓电网建设。现有配电网投资成本定价模型并未反映分布式电源影响。基于此,文中将已成功应用于英国输电网的基于直流潮流的投资定价（ICRP-DC）模型扩展至配电网中,结合配电网特点提出了适合于其投资成本定价的基于交流潮流的投资定价（ICRP-AC）模型,并考虑各节点注入/吸收有功功率及无功功率影响,与其他模型相比,该模型可提供相关经济信号指导分布式电源的合理建设。算例仿真结果验证了所述模型的有效性,并与ICRP-DC模型进行了对比分析。     

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。     

基于自适应遗传算法的配电网DG选址与定容

以配电网规划投资为考虑因素,建立了含分布式电源(DG)的配电网规划经济性模型,以折算到每年的DG的投资运行费用、线路运行费用及引入DG后购电费用最小为目标函数,采用自适应遗传算法解决DG布点规划问题。通过对某地35节点低压配电网算例进行仿真计算,验证了本文算法的有效性,并得到了DG较为合理的安装位置和接入容量。     

计及分布式电源接入的不平衡配电网潮流计算

随着分布式电源的不断接入配电网运行,提出一种适应于分布式电源接入趋势的三相不平衡配电网潮流计算分析方法。针对于分布式电源大量并网运行的需求,首先分析了分布式电源接入对整个配电网络中潮流分布的影响,并在此基础上建立含有分布式电源的三相不平衡配电网潮流计算模型。然后根据建立的潮流计算模型,采用牛顿-拉夫逊迭代方法进行求解,同时给出三相不平衡配电网中节点导纳矩阵和雅可比矩阵的分析。最后通过在仿真系统进行算例分析,验证所提出潮流计算方法的正确性和有效性。     

基于分布式电源电流变化率的主动配电网单相断线保护方法

分布式电源的应用,改变了配电网断线故障的特征,加剧了断线故障的威胁。但是目前不仅缺乏含分布式电源(DG)的配电网断线故障保护方法,甚至电网断线故障下DG的输出特性也不清晰。基于主动配电网的可观测性,提出了一种根据DG电流变化率识别配电网断线故障的新思想。首先,分析了配电网单相断线故障下DG的输出特性,并建立了DG的等值模型。然后,建立了含DG的配电网单相断线故障等效电路,推导了故障前后DG输出电流的表达式。随后,分析了故障前后DG输出电流的变化特征,建立了基于DG电流变化率的辐射状配电网单相断线故障保护判据。仿真表明,所提单相断线故障保护方法能够迅速识别断线故障并准确定位。     

多DG不确定性建模及其对配电网谐波潮流的影响

分布式电源(DG)出力的随机性和间歇性导致其并网谐波电流具有不确定性,进而导致含DG配电网的谐波分布具有不确定性。为处理配电网谐波潮流计算中DG作为谐波源的不确定信息,以复仿射数代替点值,建立DG并网逆变器输出阻抗复仿射模型,该模型反映了直流侧电压源的不确定性对DG并网谐波电流的影响。在所提模型的基础上,改造传统确定性谐波潮流算法,提出含多DG配电网的不确定谐波潮流计算方法分析DG不确定性对谐波潮流的影响。采用典型33节点配电网算例进行仿真,与确定性分析方法计算结果的对比验证了所提方法的有效性和应用价值。     

智能配电网全寿命周期低碳仿真与评估研究

在电力系统低碳化背景下,分析比较智能配电网中分布式发电、储能电站、电动汽车充电桩接入对智能配电网碳排放的影响。研究考虑分布式发电、储能电站、电动汽车充电桩接入的智能配电网全寿命周期碳排放机理,建立其接入智能配电网的碳排放模型。结合碳排放流理论,提出智能配电网全寿命周期低碳仿真方法,说明智能配电网运行阶段碳排放占全寿命周期碳排放的主要部分。仿真分析了分布式发电、储能电站、电动汽车充电桩单独接入和共同接入配电网对运行阶段碳排放的影响,并针对智能配电网低碳运行方式提出建议。以IEEE33节点配电系统验证了方法的有效性和合理性。     

计及逆变型分布式电源控制特性的配电网故障分析方法

随着分布式电源(DG)的大量接入,DG的故障穿越行为对配电网的故障特性影响很大。而传统的等值模型均未计及DG的控制策略,从而造成含DG的配电网故障分析存在不可忽略的局限性。为此,文中在系统分析DG控制策略和动作行为的基础上,建立了计及控制策略的逆变器并网方式下DG压控电流源等值模型,更加真实地体现出DG故障电流的输出特性。在此基础上,通过建立故障前后电网支路电流和节点电压关系方程,推导出故障穿越时DG输出电流与公共连接点电压的求解方程组,从而建立故障精确分析方法。最后,基于DIgSILENT建立含DG的10kV配电网仿真模型,验证了所述方法的正确性和有效性。     

基于改进蚁群算法的分布式电源容量优化配置

以实现配电网经济成本最低和环境污染最小为目的,设计了基于改进蚁群算法的分布式电源容量优化配置方法。首先,考虑节点环境不同因素搭建含多类分布式电源的配电网综合运行模型,明确了系统运行约束以及功率约束;其次,通过对信息素进行约束提出了改进型蚁群算法,以提高蚁群算法的收敛精度以及速度;之后,设计了基于改进型蚁群算法的配电网容量优化配置流程;最后,在Matlab平台上实现了中压配电网系统的容量优化以及选址,与相关案例结果对比分析验证了所提出方法的有效性。     

分布式电源接入对配网过电流保护的影响

分布式发电接入中低压配电网使传统配网成为有源配网,对继电保护提出了新的挑战。本文围绕有源配网继电保护问题展开研究,分析了有源配电网故障电流的特征以及DG接入对传统保护和安全自动装置运行的影响,并结合国内外主要的标准和技术规程,综述了当前主要的解决方案。最后以典型的辐射状配电网为算例,利用ETAP软件建立仿真模型,研究双馈风机接入配电网后潮流和短路电流的变化以及反时限保护的动作情况。结果表明,高渗透DG接入后,潮流双向流动,短路电流变化复杂,反时限保护较难满足要求,有必要利用微网技术,构建更为完善和智能的有源配网保护体系。