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。     

基于继电保护与改进算法的储能电站选址定容

针对储能电站接入配电网的选址定容问题,分析了储能电站的运行特点,详细研究了储能电站接入配电网后对原有电流保护的影响。采用多维编码法对节点进行编码,以网络有功损耗与平均电压偏移作为优化目标函数,将储能电站输出电流、配电网电流保护加入到约束条件中,进行储能电站的选址定容。根据含储能电站的配电网的故障特点,设计了一种储能电站选址定容的混合算法,将禁忌搜索作为免疫算法设定迭代次数后的变异算子,采用混沌搜索对容量进行最优化,通过交叉搜索,可有效地搜索到储能电站选址定容的全局最优解。结合福建省湄洲岛的储能电站实例,对配电网络的选址定容进行了优化计算,将其计算结果与单纯的免疫算法进行了对比分析,验证了该方法的合理性和实用性。     

浅谈变电站选址定容的方法

变电站选址定容不仅要考虑经济技术因素,对地理因素也应充分考虑。可以建立分阶段规划算法模型,先利用优化算法,通过大范围的搜索,获得新建变电站的站址、站容,再从备选方案中对地理因素进行量化分析,科学确定变电站站址和容量。     

考虑多站融合的智能变电站选址定容优化方法研究

由于变电站周围用电量急剧增加,造成变电站电量的运行管理存在不足,导致变电站的容量和负荷总量下降、有功损耗增加.为此,提出一种考虑多站融合的智能变电站选址定容优化方法.通过分析和研究智能变电站规划的影响因素,在多站融合条件下,以变电站、变压器和网费为优化目标,对各个阶段下变电站对应的负荷点进行约束,简化智能变电站的运行管...     

含不同容量充电桩的电动汽车充电站选址定容优化方法

针对电动汽车充电站(EVCS)的最佳数量、站址以及容量难以确定的问题,提出了一种在备选站址既定的情况下含不同容量充电桩的EVCS选址定容优化方法。首先,根据电动汽车(EV)的行为特征和待规划充电桩的容量,计算EV产生充电需求时选用不同容量充电桩进行充电的概率,并结合目标年城市预计的车流量采用蒙特卡罗方法对EV充电需求的时空分布、不同容量充电桩的平均充电速率和EV用户选用不同容量充电桩时的平均停车持续时间进行预测;然后,建立EVCS选址定容的双层规划模型,上层模型以EVCS的年化总成本与EV用户的年损失成本之和最小为目标对EVCS进行选址优化,下层模型以EV用户到站的行驶距离最短为目标对每座EVCS的服务范围进行划分,并将各EVCS服务范围内的充电负荷返回给上层模型,结合预测结果进行定容优化;最后,结合模拟退火算法和迪克斯特拉算法对双层规划模型进行求解。算例分析结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于聚类的供电网格电源点选址定容方法

供电网格直接服务于量大面广的中低压用户,其电源点选址定容是配电网结构优化的关键环节。该文基于大数据挖掘技术分析中低压负荷空间分布及其特征,提出一种基于聚类的供电网格电源点选址定容方法,方法应用有望减少规划工作收资和数据分析的工作量。该方法首先基于开源海量信息准确分析配电网负荷空间分布坐标,并定义局部密度[ρi]、样本间距[δi]两个指标用于刻画负荷的空间分布特征;采用聚类数据挖掘算法开展聚类优化,直到所有群簇集合的负荷均满足供电半径合理,负荷容量适当的约束条件,从而确定该区域的电源点位置和容量;通过聚类优选方法所得到的网格电源点平均供电半径最小,实现群簇内的电力用户线路损耗最小,体现该文电源点选址方法的经济性。最后结合实际地区的供电网格规划论证分析了其实用性。     

基于改进蝴蝶算法的分布式光伏选址定容

本文旨在解决配电网中分布式光伏布局优化与高维度非线性求解难题。基于节点静态电压稳定指数、损耗灵敏度因子和平均辐射量指标,通过加权法求取全年综合评价指标,据此优选出备选接入节点。进而,建立以网损和节点电压偏差最小为目标的选址定容优化模型,采用基于分段权重和变异反向学习的改进蝴蝶优化算法,在备选节点中求解最优装机容量与位置。仿真结果显示,改进蝴蝶优化算法优化下的总网损和电压偏差最小,表明所提方法可降低求解维度、提高选址定容优化精度。     

电动汽车充电桩选址定容方法

提出了一种考虑不同类型充电桩之间相互补充的规划方法,分别对住宅区内充电桩与公共充电桩进行分析。在确定住宅区内充电桩数量的基础上,从计及电动汽车分布不平衡的充电需求确定、考虑充电距离最小的公共充电桩位置规划和计及电动汽车多日一充的充电桩容量确定三方面依次对社会公共充电桩规划进行分析,从而确定了区域内整体充电桩规划流程。最后通过对涿州市高铁新城的充电桩设施进行规划,说明了该规划方法的可行性。对比目前的其他规划方法,该方法从最开始的充电需求确定到整体的规划流程都更多地考虑了充电桩使用中的实际情景,因此规划结果也能加贴合实际。     

基于改进人工蜂群算法的家庭储能容量优化配置*

家庭能源系统中的储能设备初始投资成本高,限制其实际应用。针对此问题,文章对混合储能的容量配置进行了研究。分别构建了刚性负荷、柔性负荷和储能类设备负荷模型;在此基础上搭建以用户每天用电费用最低为目标的家庭能源管理系统模型;提出一种改进的人工蜂群算法对模型求解。实验结果表明,通过和单储能的系统相比,在满足用户用电需求的同时,配置混合储能的家庭能源系统能有效减小用户每天用电费用。对文中算法与人工蜂群算法和粒子群算法优化结果进行比对,证实所提算法优化时长短、收敛速度快且不易于陷入局部最优。     

基于改进多目标粒子群算法的微电网储能优化配置

储能参与微电网的优化运行能有效解决可再生能源大规模并网所引起的系统安全稳定问题。基于双层规划理论建立以负荷波动、系统成本以及储能SOC偏差为目标的储能优化配置模型,提出一种改进的多目标粒子群算法求解该模型。依据最优相似度来指导惯性权重的取值,适时引入交叉变异操作,在保证算法收敛性的同时,提高其跳出局部最优解的能力。为保证pareto解集的全局性和均匀性,提出了一种多迭代方向pareto解集动态更新策略。最终基于信息熵确立权重,采用TOPSIS法选取最优方案。通过修改的IEEE-33节点系统进行算例分析,验证了该算法在求解微电网储能优化配置问题上的有效性和优越性。     

基于参数规划的电网侧储能容量价值评估方法

在新能源大规模接入电力系统的背景下,电网侧储能作为一种灵活资源可以支撑电力系统运行。评估储能应用价值是进行储能容量配置的必要准备工作。文中首先定义3个评估指标,体现出储能对新能源消纳、电力系统灵活性和系统调度经济性的价值;然后基于多参数混合整数线性规划理论,提出一种储能容量价值评估方法,并应用到所提评估指标中,每个评估指标都能得到以储能功率容量和能量容量为参数的分段线性函数;最后使用东北电网数据仿真验证所提模型和方法。结果显示所提方法可以解析刻画储能容量对其应用价值的影响,并将结果进行可视化展示;解析表达式中包含的灵敏度信息揭示了储能容量价值的关键瓶颈参数,并可为不同应用场景储能容量配置提供参考。     

基于PSS/E风电并网系统的静态功角稳定性分析

随着风力发电装机容量的不断增大,风电在电网中所占比重也越来越高,这就要求并网风电系统应具有一定的稳定性。以典型单机无穷大系统为思想基础,提出了基于潮流极限的系统静态功角稳定性分析的方法,应用在张家口某一区域电网中。通过对该系统的仿真和研究,表明了该方法可有效地分析并网风电系统的静态功角稳定性和稳定裕度问题。     

考虑电网侧储能调频能力的电力系统负荷恢复策略

为了提高停电后电力系统负荷恢复效率,具有调控优势且响应速度快的储能参与系统恢复已经成为必然趋势。现有研究中,储能主要是作为可再生能源的辅助电源,平抑可再生能源出力波动;大规模储能也可作为黑启动电源,为待恢复机组提供启动功率。但上述研究都侧重于利用储能的输出功率,而忽略了储能调频能力在提高系统安全性方面的作用,未能更大程度地提高系统的恢复效率。为此,文中提出了考虑电网侧储能调频能力的电力系统负荷恢复策略。以恢复尽可能多的重要负荷为目标,考虑储能的功率特性、频率响应特性和其他安全约束,构建电力系统负荷恢复模糊机会约束模型;进一步通过清晰等价类将其转化为确定性0-1规划问题,并采用人工蜂群算法进行求解;以IEEE 39节点系统为例进行仿真分析,仿真结果表明文中所提策略能够提高负荷恢复效率。     

基于改进差分进化算法的配电网无功优化

采用改进差分进化算法(Improved Differential Evolution Algorithm,IDEA)求解配电网无功优化问题。该算法引入基于反学习的种群初始化方法,使算法得到的初始种群具有多样性,能够充分提取搜索空间的信息;引入高斯扰动机制到交叉操作中,提高了在维尺度上的种群多样性;在进化过程中融入人工蜂群搜索思想,引入蜂群加速进化与侦查操作策略,使算法能快速跳出局部最优,避免了早熟问题。建立了配电网无功优化数学模型,并采用IDE算法对IEEE30节点系统求解该模型,并与基本DE算法进行对比,仿真结果证明了所提IDE算法具有更佳的性能,能够有效的求解配电网无功优化的问题。     

面向供电能力提升的配电网储能功率动态优化

储能功率的可控性为含有随机波动电源的配电网供电能力提升提供了新的解决方法。考虑了分布式电源的波动性和间歇性,针对含DG的配电网供电能力,采用模糊机会目标理论。以潮流分布、储能电站运行参数和电量作为约束条件,建立了储能功率优化模型,提出了多级多目标的储能功率的动态优化方法,并对储能功率进行综合优化,以提升配电网的供电能力。算例验证了所提方法的有效性和客观性。     

基于风电功率min级分量波动特性的风电场储能容量优化计算

储能为抑制风电功率随机波动性对电力系统的不利影响提供了可能。为减小风电功率随机波动分量对电力系统的影响,提出用储能设备平滑风电功率随机波动频繁的min级分量,并通过分析风电功率min级分量的波动特性,建立对应的储能容量优化配置模型。该模型在充分把握风电功率min级分量波动特性的基础上,以概率统计的区间估计理论确定储能系统的容量配置和最大充放电功率。该优化模型可以较小容量的储能设备改善风电功率的平滑输出,有利于减小风电功率随机波动性对电力系统的不利影响。仿真算例表明了该算法的有效性。     

基于风电功率min级分量波动特性的 风电场储能容量优化计算

储能为抑制风电功率随机波动性对电力系统的不利影响提供了可能。为减小风电功率随机波动分量对电力系统的影响,提出用储能设备平滑风电功率随机波动频繁的min级分量,并通过分析风电功率min级分量的波动特性,建立对应的储能容量优化配置模型。该模型在充分把握风电功率min级分量波动特性的基础上,以概率统计的区间估计理论确定储能系统的容量配置和最大充放电功率。该优化模型可以较小容量的储能设备改善风电功率的平滑输出,有利于减小风电功率随机波动性对电力系统的不利影响。仿真算例表明了该算法的有效性。     

基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法

针对不同电气输入特征与电力系统暂态稳定关联程度不同以及当输入特征受到干扰时评估准确率明显下降的问题,提出一种基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法。设计一种面向电力系统暂态稳定评估二分类问题的样本特征Fisher Score值计算方案;通过Fisher Score值排序有效区分重要特征与冗余特征、噪声特征与非噪声特征;将选择的电气特征输入不同机器学习模型中进行训练和评估。新英格兰39节点系统和IEEE 145节点系统的仿真结果表明,所提特征选择方案能有效筛选电力系统暂态稳定评估中重要度高的特征,提升了评估模型的预测性能。