大停电后初期基于分布式电源的配电网局部自我恢复方案

分布式电源(distributed generation,DG)具有启动速度快、结构简单、反应灵活等特点,在配电网黑启动中发挥着重要作用。分析了在电网大面积停电情况下基于DG的配电网局部自我恢复方案。因DG的发电功率不能满足配电网中所有负荷的供电,首先在主网分区恢复方案下,根据DG的性能和重要负荷的分布对配电网进行划分;然后讨论了分区后DG启动顺序及恢复路径的优化,以保证能够在尽可能短的时间内恢复尽可能多的重要负荷。该方法以最小路径权值和最大重要负荷恢复量为目标,满足负荷的恢复量不超过DG发电量等约束条件,采用改进粒子群算法进行求解。算例结果验证了该方法的有效性。     

大停电后含分布式电源的电网分区及负荷恢复方案

含有分布式电源(Distributed Generation,DG)的电网在发生大停电事故后,为提高系统恢复效率,一般将电网进行合理分区,并采用分区并行恢复的方案。首先运用灰色决策理论选取了各分区的黑启动电源,结合最短路径快速算法(Shortest Path Faster Algorithm,SPFA)搜索各黑启动电源到待恢复节点的最优恢复路径;然后据此建立了兼顾恢复时间性和安全性的最优分区多目标优化模型,并采用多目标粒子群优化算法(Multi-objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)对模型进行了求解。基于所得的最优分区方案,以构建初步网架为目标,结合遗传算法对各分区内的负荷恢复问题进行了优化。IEEE 30节点算例验证了所提方案的有效性。     

微电网黑启动中考虑DG特性与线路投入顺序的串行恢复策略

制定合理的孤立微电网黑启动恢复策略对于加快微电网的恢复进程、减少事故损失具有重要意义。提出了一种适用于微电网黑启动的串行恢复策略。首先分析了分布式电源(Distributed Generation, DG)与大电网中传统火电机组所不同的特性,在此基础上建立了基于变异系数法的DG黑启动能力评估模型,并用于选取黑启动电源。然后以线路重要度和节点重要度作为网架重构的指标,建立了网架重构优化模型,并采用遗传算法进行求解。在求解出目标网架后,以单位时间内恢复发电量最大为目标,进一步确定线路的投入顺序。最后通过算例的分析及结果验证了所提方案的有效性。     

考虑相关性的微电网DG接入优化研究

对微电网中的分布式电源(DG)接入进行优化配置可以大大地提高微电网运行的可靠性和经济性。在考虑DG接入的相关性以及负荷重要性的基础上,建立了以考虑DG接入相关性并以微电网运行经济性最优为目标函数的多目标分层优化模型,并采用改进的粒子群算法(IPSO)进行求解。将优化模型及IPSO算法应用于一28节点微电网网架中,通过不同优化方案的对比证明了微电网中对DG接入进行优化配置的重要性,同时表明IPSO算法对于求解此类问题的可行性和有效性。     

微电网线路与负荷有序并行恢复的优化方案

为了在微电网黑启动过程中快速地负荷网内线路与负荷,提出了一种基于双层网架最小树结构的有序并行恢复策略。利用改进的鲶鱼二进制粒子群算法优化微电源启动顺序及其路径,并将其用于优化每一时步投入线路与负荷的组合。IEEE33节点系统的算例结果验证了改进算法和所提策略的有效性。     

含多类型异质资源的微电网两阶段黑启动恢复优化方法研究

实现失电微电网的黑启动恢复,可以加快电力系统的恢复进程,有助于减少大停电事故造成的社会经济损失。为此,提出了一种考虑可调度机组、新能源以及储能等多类型异质资源的微电网两阶段黑启动恢复方法。首先,对多类型异质资源的恢复特性进行分析,确定其在黑启动恢复过程中的运行约束。其次,提出了一种改进的微电网节点重要度与线路权值评估方法,并以此构建了微电网黑启动恢复两阶段优化模型。第一阶段以最大化微电网的可用有功出力为目标优化微源的恢复方案,第二阶段以最大化负荷综合恢复量为目标优化负荷的恢复方案。最后,基于21节点系统进行了算例分析,结果表明所提模型能够提升微电网的黑启动恢复效率,有效降低停电事故造成的损失。     

含分布式电源的配电网多故障抢修与恢复协调优化策略

针对含分布式电源(DG)的配电网发生多故障时的快速故障抢修和供电恢复问题,根据动态规划原理,建立了含DG的配电网多故障分阶段、分层的抢修与恢复协调优化模型。在紧急抢修与恢复阶段,以负荷恢复价值最大和综合经济损失最小分别作为内、外层优化目标;在抢修与恢复网架阶段,以网损最小和抢修时间最短分别作为内、外层优化目标,得到最优抢修顺序和供电恢复方案。针对内、外层模型的不同特点,分别采用了改进蚁群算法和离散化处理的细菌群体趋药性(DBCC)算法进行模型求解。同时,在抢修与恢复过程中,利用DG孤岛、可控负荷联盟及应急发电车的动态调度优先恢复重要负荷的供电,并采用馈线等效法及故障等效法来简化求解流程。以改进的IEEE 69节点系统为例,验证了所述策略的可行性和有效性。     

电力系统大停电后机组恢复的多目标优化方法

大停电后的机组恢复策略多为单目标优化,忽略了大量影响机组启动顺序的因素,为此提出了机组恢复的多目标优化策略.以机组启动后提供的发电量尽可能大、已恢复的电源点尽量在网架层面铺开、有利于后续厂站层机组和重要负荷的恢复为优化目标,建立机组恢复的多目标优化模型.先将恢复过程划分为一系列顺序执行的恢复时步,再将每一时步的优化问题转化成多目标“0/1背包”问题;结合最短路径法为机组恢复方案搜索恢复路径,采用快速非支配排序遗传算法进行求解;最后对每时步的Pareto最优方案排序,确定最优解.算例结果验证了该方法的有效性.     

含储能的多电源微电网在线动态黑启动策略

随着微电网中分布式电源（distributed generation,DG）种类和数量的增加，微电网黑启动策略也愈加复杂。综合考虑储能荷电状态（state of charge,SOC）及DG出力不确定性的影响，提出一种基于DG黑启动能力在线评估的微电网动态黑启动策略。首先，从DG自身启动特性和周围环境特性2个层面出发建立指标体系，用于评价电源黑启动能力；其次，采用主客观综合评价法在线计算DG黑启动能力评估值，确定对应时段各DG的启动顺序；然后，以恢复路径最短和重要负荷恢复最多为目标建立线路恢复数学模型，并引入DG有功出力预测值进行计算，更新该时段恢复路径及恢复策略；最后，在改进的IEEE 33微电网系统中验证了策略的有效性。     

改进离散粒子群算法在冷负荷启动的配电网馈线恢复中的应用

在求解冷负荷启动中的配电网馈线供电恢复问题时引入了离散粒子群优化算法并对该算法进行了改进。改进后的算法考虑了早熟收敛问题并采用自适应变异方法提高了粒子的多样性,从而有效地跳出了局部最优值位置并收敛于全局最优解。算例结果表明,改进后的算法对于制定冷负荷启动中的配电网馈线逐步恢复供电策略是非常有效的。