分布式光伏接入对配电网网络损耗的影响分析

为了明确分布式光伏并网对配电网网络损耗的影响,并给出合理的分布式光伏并网规划方案,首先总结了配电网网损的计算方法,并通过真实配电网作为算例,利用DIgSILENT仿真软件建立了包含光照和温度变化模型的光伏发电系统仿真模型。利用基于分布式光伏发电特性的仿真步长多样化连续潮流计算算法,仿真分析分布式光伏并网系统在不同接入位置和不同接入容量两种情况下系统的网络损耗变化趋势,最终得到了分布式光伏接入后配电网网络损耗的变化规律。该仿真分析结果可为配电网分布式光伏项目的规划建设提供科学的参考依据。     

分布式发电对配电网的影响及规划方法

本文介绍了分布式发电的特性,分析了分布式发电的接入对配电网经济安全性、运行效益、继电保护、电压波动等方面的影响,并提出基于分布式电源接入容量和拓扑分布式发电的规划方法,为本地区的大量分布式发电系统接入配电网提供一定的理论技术支持。     

海岛智能微电网多源协调优化运行研究

海岛微电网是解决离岸岛屿自主供电的重要途径,海岛微电网的优化运行是提高海岛供电能力的重要保障。基于海岛的实际情况,分析海岛微电网可再生能源分布式发电系统的运行特性,综合考虑海岛微电网运行的经济成本、环境折算成本等多个系统运行指标,区别于传统的海岛微电网构成,构建基于光伏发电、柴油机发电和潮流能发电的海岛智能微电网优化模型。由于粒子群优化算法的局限性,提出一种改进的粒子群优化算法对提出的微电网多目标多约束问题进行优化计算,形成海岛微电网系统的协调优化调度策略,从而提高系统资源的优化配置。最后,通过实验验证方案的可靠性和合理性,为海岛微电网的建设提供了重要的技术支撑。     

分布式发电的配电网规划问题的研究

分布式发电是一种分散式的能源供应方式,由于其优良的特性能够满足不同用户的用电需求,对城市电力供应具有重要的支持作用,配电网中接入了越来越多的分布式电源,成为技术人员在配电网规划时需要主要考虑的因素之一,引起了业内的广泛关注。本文从分布式发电的特点出发,列举了分布式发电接入配电网中的不确定因素,基于其影响考虑了含有分布式发电的配电网规划问题,并提出配置优化方案,使配电网规划取得较优的经济和技术效益。     

新能源微电网综合实验平台及教学研究

新能源微电网综合实验平台集成了多种分布式发电与储能装置,其结构灵活多变,可满足不同运行方式的需求.本文介绍了该实验平台系统架构与硬件组成,以及集中式管理系统,并选取三类代表性运行模式进行介绍.借助该综合实验平台设计了分布式电源运行特性验证、并网逆变器控制策略设计、并离网状态切换、运行优化策略验证等实验,通过教学实践增强...     

分布式光伏发电系统对电网的影响与对策

文中介绍了分布式光伏发电的特性,分析了分布式光伏发电的接入对配电网电压、保护以及电网规划等方面的影响,并提出构建含有分布式光伏发电接入电网的运行、监测和控制设备的解决对策,为大量分布式光伏发电系统接入电网提供一定的理论技术支持。     

微电网的能量协调控制策略研究

近年来,由分布式电源组成的微电网以其高可靠性、可持续性,成为众多学者研究的热点。微电网是一个小型的配电网系统,为分布式电源的接入提供了一种可行方法。微电网有并网和孤岛两种运行状态,并网时可以从大电网获取电能或向大电网提供电能,当大电网出现故障时,微电网能与大电网断开单独运行,微电源和存储设备必须合作才能维持微电网孤岛运行时的能量平衡,因而微电网的协调控制策略一直是一个研究的热点。文中列举并讨论了现有的微电网协调控制策略,对这些不同的控制策略进行比较分析,提出根据微电网不同运行模式和影响因素采取的相应的控制策略。     

基于Jaya算法的分布式电源配电系统无功优化

分布式发电（Distributed Generation,DG）对配电网的电压质量和经济运行有重要影响。该文以有功网损、无功补偿成本和节点电压偏移为目标函数,以DGs供电的无功功率和无功补偿设备出力为控制变量建立配电网多目标无功优化模型。针对目前大部分优化算法过度依赖控制参数的问题,该文采用了不需要问题相关控制参数的Jaya算法,并在此基础上引入非支配排序法和拥挤距离计算机制。在改进IEEE-33节点系统仿真分析中,将优化后的改进Jaya算法与基本Jaya算法和粒子群算法作对比,结果表明该文算法具有更强的全局搜索能力、更高的收敛精度和更快的收敛速度。     

基于粒子群算法的配网优化运行建模与仿真

为了提升配网调度效率,针对分布式电源接入电网后的调度控制优化方法进行了研究。在主流分布式发电装置数学模型的基础上对于典型的配网调度场景进行了运行特性和约束性分析,并将配电网优化调度抽象为一个非线性变化的优化问题。以配电网节点流入功率和流出功率平衡为约束条件进行问题的数学建模,并使用粒子群算法对该问题进行优化。通过引入粒子群进化状态的评估算子,根据算法的迭代程度对惯性权重进行调节。最终构建一个包含33个节点的配网网络,仿真结果表明,在进行配电网调度优化时,改进后的算法相较于基本的粒子群算法的收敛速度可以提升约3倍。     

关于分布式光伏发电与主动配电网的协调发展探究

如今,在面对全球能源短缺和环境可持续发展的重压下,需要对传统电力系统进行巨大的改革.而分布式光伏发电技术以其独有的供电方便、安装灵活、环保等特点开始在世界范围内引起了广泛的关注.在传统电力基础上,推动分布式光伏发电技术的发展,并以微电网的形式与配电网并网运行,可以有效提高电网的运行效率,因此需要促进分布式光伏发电与主动配电网协调发展.     

基于灵敏度的电力系统无功优化算法研究

电力系统无功优化不但可以提高系统的电压质量,还可以有效地降低有功损耗,达到使系统安全、经济、高效远行的目的。本文以系统有功网损为目标函数,在电压约束条件下,进行系统的无功优化。论文在采用牛顿一拉夫逊算法进行潮流计算的基础上,引进灵敏度概念;应用遗传算法进行全局寻优,完成电力系统的无功优化。并结合实际算例对该算法进行了仿...     

计及UPFC电力系统无功优化研究

为了更加有效地实现对电力系统潮流分布的控制,以进一步提高电力系统无功优化的有效性,达到使系统损耗最小的目的,提出了基于粒子群智能优化算法的计及UPFC的无功优化方法。以系统有功网损最小为目标函数,为了有效利用UPFC对潮流的调节作用,采用UPFC的节点注入功率模型。通过IEEE-30测试算例就系统有功网损和电压稳定性,对基于粒子群算法系统装设UPFC装置前后进行比较,发现采用文中方法后,不仅降低了系统的有功网损,提高了电压质量,而且与粒子群算法相比,还减少了算法的迭代次数,仿真结果验证了文中模型和算法的有效性和可行性。     

基于电子搜索算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化过程中,粒子群算法收敛慢以及计算结果容易陷入局部最优的问题,文中利用电子搜索算法代替粒子群算法,以提高计算的收敛速度并使优化计算更容易得到最优解。以网损期望最小为目标,建立了考虑电容器无功补偿和电压器变比的配电网无功优化模型。利用IEEE14节点系统进行模拟计算,通过结果验证了电子搜索算法在无功优化中的效果。通过比较了粒子群算法和电子搜索算法的结果,证明了电子搜索算法在收敛速度以及优化效果上优于粒子群算法。     

基于一致性算法的微网无功控制及延时算法优化

针对孤岛微电网中无功功率分配、通讯延时等问题,文中提出了一种基于一致性算法的分层控制算法。各分布式电源在时钟周期下与相邻的分布式电源交换电压信息,通过本地电压一致性算法得到全网平均电压值,可随迭代周期更新电压状态值,以实现各分布式电源无功功率的精确分配。电压一致性算法中,本地节点与相邻节点存在通讯延时,由微电网系统的拓扑结构可得到相邻节点间最大通讯延时时间,并由PI算法动态补偿延时误差。在MATLAB/Simulink平台搭建孤岛型微电网仿真模型,实验结果证明了控制策略的有效性。     

直流微网母线电压纹波集中补偿自寻优策略

为抑制直流微网母线电压二次纹波,文中提出了一种直流有源滤波器集中补偿自寻优策略。在双向DC/DC变换器电压/电流双闭环控制的基础上,加入直流母线电压纹波控制,通过引入带通滤波器消除了传统控制方法中采用低通滤波器提取纹波时所产生的相位滞后问题。采用迭代自寻优方法获取重要控制参数阻抗系数K,实现直流有源滤波器对直流母线电压纹波变化的实时跟踪和集中补偿。在MATLAB/Simulink中搭建了含互联接口变流器、分布式电源、直流负荷、由DC/AC变流器接入的交流负荷以及直流有源滤波器的直流微网模型,建立了相应的实验平台。仿真和实验结果均验证了所提控制策略的有效性。     

三目标自适应变异微粒群算法的无功优化

电力系统无功优化是提高电能质量保证电网运行的重要环节,文中建立了综合考虑有功网损和电压偏移最小及电压稳定裕度最大的三目标无功优化模型,引入了自适应变异微粒群算法用于解决三目标电力系统无功优化问题。该算法利用群体的适应度方差来动态监控微粒群聚集的状况,采用增加随机扰动的方法对聚集的微粒进行变异,并对惯性权重进行自适应调整,使该算法既能跳出局部最优,防止早熟,又能提高收敛速度和精度。将该算法与其他算法应用于IEEE-14节点系统中进行无功优化,通过数据的计算和比较,结果验证了该模型和算法用于解决多目标电力系统无功优化问题的优越性和实用性。     

直流微电网双向AC/DC变换器鲁棒前馈控制策略研究

针对双向AC/DC功率变换器在直流微电网母线电压稳定性方面的问题,文中提出了一种结合LESO和滑模理论的前馈鲁棒控制策略。通过建立直流微电网三相AC/DC双向功率变换器的动态数学模型,架构了三阶线性扩张状态观测器,并将三阶LESO的观测值用于滑模控制器的设计。该控制策略能够在不需要额外电流传感器的情况下实现前馈控制,并确保系统具有良好的动态性能。该策略还能够有效降低滑模控制的实现难度,提高系统的鲁棒性。仿真分析验证了文中所提控制策略的有效性。     

基于改进遗传算法在无功优化中的应用

遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法,适合于求解电力系统无功优化问题。对基本遗传算法进行改进,建立了以有功网损为目标函数的电力系统无功优化计算的数学模型。算法对IEEE14节点系统进行了无功优化计算,结果证明了算法的正确性和有效性。     

三目标柯西粒子群算法的电力系统无功优化

通过建立有功网损最小、电压偏差最小和静态稳定电压裕度最大的三目标无功优化模型。提出柯西粒子群算法,并针对IEEE14节点系统进行三目标电力系统无功优化。当种群多样性较差时,通过对交叉的粒子进行柯西变异从而扩大搜索空间,提高种群多样性,防止出现过早的收敛,进而避免了算法陷入局部最优解的问题,同时也提高了收敛速度。通过数据测试和比较柯西粒子群算法在收敛速度、精度、全局搜索能力上均优于常规差分进化算法和常规粒子群算法。其结果验证了该模型和算法的有效性,为电力系统安全经济运行提供了参考。     

混沌遗传算法在配电网无功优化中的应用

配电网无功优化可以有效地降低网络有功损耗,并提高系统的电压合格率,从而降低网络年运行费用,提高供电质量。为了提高配电网无功优化的收敛速度,文中对常规的遗传算法进行了改进,利用混沌优化算法加速了适应值较低的个体的淘汰,提高了每一代个体的平均适应值水平,从而显著提高了常规遗传算法的收敛速度。通过实际算例计算,验证了该算法能有效地提高配电网无功优化的收敛速度和优化效果。