基于蛇优化算法的电力系统无功优化

无功优化在电力系统中具有重要的意义,可以提高系统的功率因数,减少有功损耗并改善电压稳定性。蛇优化算法具有全局搜索能力和快速收敛的特点,故将该算法作为一种新的优化方法运用到无功优化中,建立以机端电压、变压器变比和无功补偿量为系统控制变量,以网络损耗最小为目标的无功优化模型。通过采用57节点系统,将蛇优化算法与粒子群算法、改进粒子群算法分别进行比较验证。实验结果表明,蛇优化算法能够有效地优化电力系统的无功功率,提高系统的性能和稳定性。     

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。     

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。     

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。     

基于蜜獾算法的配电网无功优化

无功优化通常采用降低有功网损和电压偏差、改善电压质量等方式进行优化。文中采用蜜獾算法（HBA）,选取有功网损最小为数学模型,以电压偏差最小以及潮流平衡方程和各时段节点电压为约束条件,以IEEE-30节点系统为例进行配电网的无功优化。将HBA算法与传统的PSO算法、改进后的PSO算法进行算例分析比较,对比算法在收敛速度和寻优性能方面的差异。通过局部电压稳定指标法计算出系统的最佳补偿点,减少搜索空间维数。利用Matlab进行仿真对比,结果表明HBA算法计算速度更快,具有较强的全局搜索能力,寻优能力更佳,可为配电网无功优化安全有效经济运行提供新思路。     

非支配解竞争模型下的电力系统无功优化

传统的电力系统多目标粒子群优化算法利用权重系数将问题转化为单目标求解,从而忽视了各目标函数间的竞争关系。针对这一问题,设计出一套非支配解竞争模型并运用到电力系统多目标无功优化中,同时以降低有功网损和减少电压偏差为目标,使二者在充分竞争的情况下得出Pareto最优解。在IEEE-14节点系统上进行仿真实验,仿真结果给出了有功网损和电压偏差之间的竞争关系,该算法一次运行可以得出多组非支配解,电力决策者可根据实际问题的需要选择最终满意的Pareto最优解,具有很好的灵活性与多样性。仿真结果表明,该方法是一种能够有效求解电力系统多目标无功优化问题的新思路。     

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。     

电力系统无功补偿优化

一、电力系统无功优化电力系统无功优化,是在确保电力系统电压正常的条件下,通过先进科学的无功补偿手段和技术改变电网目前的运作模式,使得电力系统的有功损失最小,无功补偿的费用最低。1、电力系统无功优化现状目前,我国电网建设取得了不小的成绩,但仍会时不时出现下列的情况:电网轻载而电压过高,不符合相关的规定;重载时电压偏低影响了工业生产和人们的日常生活等。     

基于动态参数调整人工鱼群算法的电力系统无功优化

目前现行的电力系统无功优化所用的人工智能算法都会存在易局部收敛和收敛速度慢等问题。为了克服上述问题,文中选取人工鱼群算法并对算法中一些参数进行调整,在步长选择上采取变尺度,并引入评价函数,对于视野范围和拥挤度因子上采用动态调整。文中将系统有功网损作为目标函数,利用改进的人工鱼群算法实现电力系统无功优化。通过IEEE-30节点仿真系统计算,证明改进的人工鱼群算法在电力系统无功优化上的可行性和有效性。     

基于提升无功优化效果的新方法研究

电力系统的设备众多且网架复杂,时常会因为参数等相关因素造成电力系统损耗大量的有功功率,造成大量的有功功率损失。无功优化作为一种调节电网无功功率的手段,在减少电网有功功率消耗、提升供电可靠性、保障电网稳定安全运行中发挥着十分重要的作用。在进行无功优化的过程中,传统算法的求解精度和求解速度往往达不到要求,为了提高优化算 法的求解速度和求解精度,提出提升无功优化效果的新方法,通过无功优化控制分区搜索来改进传统算法。首先由遗传算法负责搜索上层分区,而下层通过电气距离和连接关系等相关逻辑关系来搜索,分区时也相应对无功控制设备的分布进行了考虑,通过对多个IEEE系统的分区测试证明,与传统算法相比,本文方法能获得更优的优化结果,求解精度和求解速度方面也有很大的提升,验证了本文方法的有效性。     

考虑微电网并网接入的配电网无功优化

微电网集分布式发电系统、负荷和储能于一体,提高了分布式发电系统的综合利用.微电网的并网接入对配电网的综合无功优化产生影响,因此,配电网的无功优化过程中需要考虑微电网并网接入的影响.本文在充分考虑微电网运行特性的基础上,构建考虑微电网运行特性的配电网综合无功优化,建立以系统有功网损与节点电压为目标的综合无功优化模型,把含微电网的配电网无功优化转化为一多约束的非线性混合优化数学问题,并利用粒子群算法进行求解.通过IEEE 33节点系统的仿真算法分析验证本文提出方法的有效性和正确性.     

基于改进遗传算法的配电网无功优化研究

有效降低配电网有功损失是配电网安全、经济运行的重要课题。为解决局部地区网损偏大的问题,文中将改进的遗传算法用于无功补偿优化。在考虑配电网拓扑结构的同时,设计了自适应遗传算子并构造了指数型适应度函数来提升遗传算法收敛速度和精度,充分发挥了遗传算法的全局随机快速搜索能力。优化某16节点算例的结果表明,配电网有功网损由6.76%下降到5.16%,电压达标率从70.61%提高到92.86%,表明该方法能够提高全局寻优精度,改善区域网络电压质量,同时也证明了该改进遗传算法用于无功优化的可行性和实用性。     

间歇式能源发电系统无功补偿技术的研究

针对间歇式能源发电系统的特点和无功需求,提出了将无功补偿与风力并网发电相结合的设计方案,通过计算得出了间歇式能源发电系统中电缆和变压器无功损耗.本文利用Mat-lab/Simulink搭建了具有无功补偿功能的并网变流器的仿真模型,并采用有功无功解耦控制和SPWM控制方法,补偿系统所需无功以及有效抑制动态电压波动.最后,仿真结果验证了风力并网变流器在向电网提供有功功率的同时也能够提供一定容量的无功功率,提高系统功率因数,有效抑制电网电压波动.     

考虑谐振约束的电网动态无功优化新算法

本文综合考虑负荷变化趋势后建立了动态无功优化新模型,该模型除考虑动作设备调节次数限制约束,还提出了计及投切并联电容器组时的谐振约束。其目标函数为考虑节点电压越限的系统有功功率损耗最小,并通过模拟退火算法实现全天动态无功优化控制。算例结果表明本文提出的动态无功优化新算法能够有效降低系统在一天内的损耗,有效地避免了由补偿电容器可能引起的谐振问题,提高电压合格率,并且满足实际运行的需要。     

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。     

A Wide-Range Active and Reactive Power Flow Controller for a Solid Oxide Fuel Cell Power Conditioning System

A wide-range active and reactive power flow controller is designed to operate the inverter in pure leading, pure lagging, and the mix with active and reactive power conditions. The key to achieving lagging power flow control is to ensure sufficiently high enough dc bus voltage to avoid duty cycle saturation. The key to achieving precision power flow control for a wide range of power level is to adopt the quasi-proportional resonant controller for the current loop and the admittance compensator to cancel the grid-voltage-induced negative power flow. In this paper, the current loop transfer function has been systematically derived for the controller design purpose. Phasor analysis was adopted to explain the need of dc bus voltage requirement. A 5-kVA grid-tie fuel cell inverter was used as the platform to show current loop controller design and admittance compensation. The proposed controller has been simulated, and the same parameters have been used for a DSP-based controller. Both simulation and hardware experimental results agree well with the theoretical analysis.      

电压骤降下双馈电机撬棒投切时刻对电网的无功功率影响

风力发电机规模和单机容量不断增大,电网对风力发电机之类的可再生能源并网有着极其严格的要求,其中最具挑战性的要求是低电压穿越,即在电网出现跌落时,要求风机在一定时间内不得脱网,直至发电机发出一定的无功功率帮助电网恢复。本文研究在电网出现大幅跌落时,通过控制撬棒投切的不同时刻,来讨论是否其投切时刻影响着系统从电网吸收的无功功功率,最终通过合理的投切时刻来最大程度上减少系统从电网吸收的无功功率,帮助电网更好的恢复。