一种电网滤波器优化配置新算法

针对北碚110kV配电网谐波的特点,提出一种基于改进模拟退火-粒子群的电网滤波器优化配置算法.基于自适应惯性因子w和存储器,以滤波器一次投资最小为目标,在给定电网范围内优化配置有源和无源滤波器,使配电网中各节点的谐波畸变率满足谐波的标准要求.通过算法寻优求解,给出最优的滤波器配置方案;Matlab/Simulink仿真分析验证了该方案的正确性.     

基于灵敏度分析的谐波治理设备多目标优化配置方法

在非线性负荷和分布式电源大量接入配电网的背景下,配置有源电力滤波器是解决电压波形畸变、谐波损耗激增、电能质量下降等一系列谐波污染问题的有效措施之一。为合理选择配电网中有源电力滤波器安装位置与容量,协调谐波治理成本和效果之间的关系,文中提出一种基于灵敏度分析的有源电力滤波器多目标优化配置方法,实现了有源滤波器位置和容量的快速求解。建立配电网谐波潮流计算模型,使用灵敏度分析方法处理所有节点,获得了安装节点集合;考虑节点电压的谐波畸变率和投资成本,建立滤波器容量优化模型;通过分解多目标进化算法求解优化模型;对IEEE 18节点配电系统进行仿真计算,结果表明了文章所提方法的有效性。     

改进的自适应遗传算法在配电网谐波抑制中的应用

以配电网中无源和有源滤波器的总费用最小为目标函数,以谐波电压和滤波器的安全运行为约束条件,将改进的自适应遗传算法应用于配电网谐波抑制工作,对无源和有源滤波器的安装节点和参数进行统一优化配置.给出了一个18节点的典型配电系统运算结果,说明了整个算法的有效性.     

基于隔离小生境粒子群算法的APF优化配置

随着非线性负载的广泛应用,传统负荷端分散的谐波治理方式弊端渐显。以中小型电网中有源电力滤波器的集中补偿配置为目标,设计一种基于隔离小生境粒子群算法的APF优化配置方法。建立了有源电力滤波器的优化配置数学模型,以节点电压畸变率均方根为目标函数,并使用罚函数处理约束条件。改进后的粒子群算法兼顾全局与局部寻优能力,避免陷入局部最优点。在阐述所提优化配置方法流程的基础上,IEEE算例分析表明该配置方法可以同时进行APF位置和容量的寻优,治理后系统各节点总谐波电压畸变率小于4%,谐波附加损耗降低90%以上,实现对单、多谐波源系统电能质量的有效治理。     

改进的自适应遗传算法在配电网谐波抑制中的应用

以配电网中无源和有源滤波器的总费用最小为目标函数,以谐波电压和滤波器的安全运行为约束条件,将改进的自适应遗传算法应用于配电网谐波抑制工作,对无源和有源滤波器的安装节点和参数进行统一优化配置。给出了一个18节点的典型配电系统运算结果,说明了整个算法的有效性。     

改进型遗传算法在滤波器优化设计中的应用

提出一种引入神经网络函数的自适应遗传算法,并将其应用到电力系统滤波器优化配置,致力于解决电网谐波污染问题.根据工程实际情况.建立滤波器的简化模型,以滤波器投资最少为目标函数,以各节点谐波电压指标作为约束条件,采用改进的遗传算法进行寻优,最终实现有源电力滤波器的最优安装地点、安装个数和参数的优化选择.通过对IEEE实例计算与仿真分析,充分论证了所提出的改进算法及模型是正确而可行的.     

改进的PSO在补偿电容器优化配置中的应用

在建立电容器优化配置问题的非线性整数规划模型时,考虑了电压谐波畸变率约束条件,以保证优化方案下的各节点电压总谐波畸变率控制在规定限值以内.应用了一种简单有效、收敛性很好的演化计算算法-微粒群优化算法(PSO)进行问题的求解.从编码方式、操作过程、目标函数选取、参数调节以及信息共享机制等5个方面分析了该算法的优越性,并给出了用于电容器优化配置问题中算法的具体求解步骤.     

含高比例分布式电源配电网谐波治理策略

随着分布式电源接入配电网的比例逐年增加,对配电网的谐波治理提出了新的挑战。鉴于分布式电源接入配电网数量多、分散广,从全网谐波治理的角度出发,采用电压检测型有源滤波器作为治理装置。根据电压检测型有源滤波器谐波治理的特征,提出全网谐波分区治理的思路,以全网电压谐波畸变最小为目标,建立配电网谐波治理的优化模型,通过改进的粒子群优化算法进行求解,获得全网的谐波治理方案。利用IEEE 33节点电网作为算例验证所提方法的可行性和有效性,计算结果表明,通过治理,电网的谐波电压和谐波电流得到了有效抑制,治理效果较好。     

基于SAPF的电网多节点电压谐波优化补偿方法

随着局域配电网中非线性负载的分布式接入,以谐波就地补偿为目标的并联型有源电力滤波器（shunt active power filter, SAPF）传统配置方式需要接入大量治理设备,存在治理效率低、成本高问题。因此,出现了面向局域配电网谐波全局综合抑制的SAPF优化配置问题。首先利用诺顿等效法建立局域配电网谐波电压优化补偿目标函数;其次,结合非线性规划原理和几何辅助分析法对优化问题进行求解,确定SAPF在系统中的安装位置和最优配置容量,提出一种基于SAPF的电网谐波电压优化综合抑制算法;最后,通过搭建IEEE-18节点仿真模型,对所提出的算法进行验证。在网络非线性负载的不同分布情况下,配置结果都具有良好的治理效果,可通过更少数量、容量的SAPF实现配电网整体谐波畸变的高效抑制。     

基于PSO考虑谐波影响的补偿电容器优化配置

配电网合理的电容器配置不仅可以有效改善电网的电压水平，降低系统的有功网损，而且能够避免谐波谐振或电流放大，该文在建立电容器优化配置问题的非线性整数规划模型时，考虑了电压谐波畸变率约束条件，以保证优化方案下的各节点电压总谐波畸变率控制在规定限值以内。文中应用了一种简单有效，且收敛性很好的演化计算算法－微粒群优化算法（PSO）进行问题的求解，从编码方式，操作过程，目标函数选取，参数调节以及信息共享机制等五个方面分析了该算法的优越性，并给出了用于电容器优化配置问题中算法的具体求解步骤。对2个不同规模的IEEE测试系统的优化计算表明，微粒群算法可以很好地获得电容器优化配置问题的全局最优解。     

一种优化配置谐波抑制装置的新方法

针对配电网谐波源的多样性、不确定性等特点,以平均谐波畸变率和经济性为目标函数,将有源滤波器容量和谐波电压畸变率作为寻优的约束条件,将滤波装置中电容器的容量与串并联谐振频率的关系作为谐振约束条件;并采用混合罚函数将非线性约束优化问题变为无约束优化问题。最后采用改进模糊粒子群算法对滤波装置优化配置,通过在算法中考虑所有个体对群体活动的导向性,以增强粒子之间相互学习的能力,有效防止粒子陷入局部最优。仿真结果表明,该优化算法在给定的电网范围内能统一优化有源滤波器和无源滤波器的安装地点及相应的参数,具有一定工程应用价值。     

配电网中多谐波源的谐波抑制装置优化配置研究

针对配电网谐波源的多样性,不确定性等特点,采用改进的自适应粒子群模糊算法来配置滤波装置。优化算法通过采用隶属度函数对粒子群算法中的惯性权重进行模糊控制来实现局部搜索与全局搜索之间的平衡;并在算法中考虑所有个体对群体活动的导向性,以增强粒子之间相互学习的能力,有效防止粒子陷入局部最优。仿真结果表明,该优化算法在给定的电网范围内能统一优化有源滤波器和无源滤波器的安装地点及相应的参数,具有一定工程应用价值。     

基波磁势自平衡谐波抵消式有源滤波器的优化设计

提出一种基波磁势自平衡谐波抵消式串联有源电力滤波器(SAPF)的无源电力滤波器(PPF)优化设计方法.该滤波器只需要考虑变流器及二次侧所接的电感L和电容C所组成的基渡谐振电路;采用粒子群优化算法(PSO)直接应用于求解连续变量优化问题,对于离散优化或混合整数的优化,仅需对每一代的微粒速度和位置作离散化处理.论述了PPF优化的数学模型、PSO求解PPF支路参数的实现流程.通过对基波磁势自平衡谐波抵消式SAPF的PPF的优化设计结果表明:滤波器投运后系统电流波形畸变率由24.4%下降到3.06%,功率因数由0.7提高到0.96.     

基于机会约束规划的配电网络滤波装置优化配置

为了适应谐波源和网络参数的随机变化,提出了一种有源和无源滤波器统一优化配置的机会约束规划模型,给出了用基于随机模拟的遗传算法进行求解的方法。该模型可在整个配电网络范围内优化有源和无源滤波器的安装地点和参数,在谐波水平按给定置信度满足限值要求的前提下,使滤波装置的安装费用最小。并给出一16节点配电系统的计算结果。     

基于人工免疫算法的配电网滤波器优化配置方法

现有滤波器优化配置方法普遍依据工程经验近似求得,优化程度较低,基于此,提出了一种基于免疫算法的配网无源滤波器优化配置方法。首先建立了系统各次谐波的节点导纳矩阵,采用网络固有结构法确定配电网络中各次谐波滤波器的最佳配置位置;然后采用人工免疫算法优化滤波器参数,可在保证网络各节点谐波电压和总谐波畸变率符合谐波标准以及滤波器安全可靠运行的前提下,使全网滤波器投资最少。算例结果表明了该方法的有效性。     

优化配置配电网的谐波抑制装置研究

针对配电网谐波存在的特点,以配电网各节点谐波电压含有率和畸变率满足限值为要求,本文提出了一种基于改进的模拟退火.粒子群优化算法来配置滤波装置,优化算法中引进一个自适应惯性因子和存储器,能在保证良好的搜索精度时也大大加快算法的收敛速度.仿真结果表明,通过该优化算法提供的滤波装置配置方案能达到较好的滤波效果和经济效益,具有...     

基于改进粒子群算法的电网无功优化方法研究

为最大限度地保证电网系统最优运行,减少不必要的损耗,提出基于改进粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)的电网无功优化方法。该算法对传统的惯性权重进行改进,使其可以按自身需求相应的变化,并动态地变化学习因子,最后引入了变异算子来更新种群。在IEEE 30节点系统测试中,基于改进的PSO算法避免陷入局部最优,其比改进前的PSO算法更具优势,改进后的PSO算法和其他优化算法相比,收敛速度更快,优化程度更高。     

含分布式电源的配电网滤波装置最优配置研究

正由于分布式电源(Distributed Generation,DG)中存在大量逆变器,加上配电网中已有的非线性负荷,电网中电压和电流质量受到很大的影响,尤其以谐波问题较为突出。提出了一种基于遗传算法和差分进化算法相结合的滤波装置优化配置方法,该方法以滤波装置费用和电能损耗费用之和最小作为优化目标,对含DG的配电网进行有源滤波器和无源滤波器的统一优化配置。所提出配置方法融合了两种算法的优点,将差分进化的思想加入遗传算法,充分利用了父代基因的信息,提高了计算准确度。仿     

面向局域配电网谐波网损综合抑制的有源电力滤波器多目标优化配置策略

随着配电网电力电子化程度不断提高,各类非线性负载广泛分散地接入配电网,使得配电网谐波抑制问题更为复杂。传统的并联型有源电力滤波器（shunt active power filter,SAPF）就近补偿方法存在安装设备数量多和运维成本较高的问题。因此,为了提高治理设备单机利用效率,研究谐波综合抑制的SAPF配置方法已成为电能质量治理领域的重要需求之一。以配电网谐波网损和谐波抑制为优化目标,采用多目标粒子群优化算法（multi-objective particle swarm optimization,MOPSO）,对SAPF的数量和容量进行配置。首先,建立谐波综合抑制模型,以配电网中谐波网损、谐波畸变、SAPF安装数量与容量为多个优化目标,通过改进的多目标粒子群优化算法对模型进行求解。其次,搭建含有14个非线性负载的IEEE 18节点仿真模型对优化算法进行验证。最后,仿真结果表明,优化配置策略治理效果良好,可以通过少量SAPF来实现配电网谐波网损和谐波的综合抑制,证明了所提算法的有效性和可行性。     

配电网无源滤波器的优化配置

为了治理多谐波源对配电网电能质量的污染,研究了无源滤波器在配电网的优化配置。综合考虑投资费用、电压畸变率和谐振条件建立了无源滤波器优化配置的数学模型,该模型是一含约束、不可微、非线性的规划模型。运用导纳矩阵的灵敏度因子寻找配电网中各次谐波滤波器的最佳配置位置,然后采用人工免疫算法对滤波器的参数进行寻优。在保证网络各节点谐波电压和总谐波畸变率符合谐波标准以及滤波器安全可靠运行的前提下,使得全网滤波器的投资费用最少。研究表明,该方法能有效地抑制网络中各节点谐波电压畸变,提高了配电网电能质量,并通过与遗传算法比较,得出免疫算法能避免陷入局部最优。