电力系统无功补偿点的选取及优化方法

提出了以局部电压稳定L指标为基础的负荷节点电压稳定裕度概念和改进的粒子群优化算法。首先利用负荷节点电压稳定裕度识别系统电压弱节点,以此作为无功补偿点,该裕度不受负荷增长方式的影响,具有确定的上下界。然后以有功网损最小为目标函数,建立电力系统无功优化数学模型,进而提出改进的粒子群算法。该算法中引入"飞回"策略及二次插值算子,提高了算法的局部搜索能力和收敛速度。该方法使系统无功得到平衡,无功源得到合理配置。最后,对IEEE 30节点系统进行无功优化,Matlab仿真结果表明了所提方法的有效性。     

基于粒子群无功优化的网损降低技术研究

在传统无功优化模型上,建立了以网损最小和电压稳定裕度最大为目标函数的多目标优化模型,通过对目标函数加权建立妥协模型,使多目标函数问题转化为单目标函数问题,并采用粒子群算法求解无功优化问题,通过对IEEE30节点系统的算例分析,表明了采用多目标无功优化模型和粒子群算法能够在保证各节点电压不越限的情况下,有效地降低系统网损...     

电力系统无功补偿点的确定及其容量优化

电力系统无功优化是一个复杂的非线性组合优化问题,针对该问题提出一种基于奇异值分解理论和改进的粒子群优化算法的无功优化方法。首先对系统潮流计算中雅可比矩阵进行奇异值分解,由奇异值分解理论可以得出矩阵的右奇异向量指标,依据该指标判断电压稳定弱节点,以此作为候选的无功补偿点;然后以有功网损最小为目标函数,构建无功优化数学模型,并提出改进的粒子群优化算法,在算法中引入二次插值算子,增强了算法的局部搜索能力,避免早熟,提高其寻优能力和收敛速度。最后,对IEEE30节点系统进行仿真计算,验证了该方法的有效性。     

基于遗传禁忌混合算法的配电网无功优化

为了有效解决由配电网分布式电源(distribution generation,DG)渗透率逐渐升高带来的电压越限、网损增加问题。建立了配电网无功优化模型,以网损最小和电压不越限为综合目标,通过采用一种遗传禁忌混合算法(genetic/tabu hybrid algorithm,GATS)研究了接入DG的配电网无功优化问题。在MATLAB软件上以IEEE-33节点配电系统为算例对所研究问题进行了分析与验证。结果表明:GATS混合算法的可行性和优越性较强,通过该算法进行无功优化可以有效改善系统电压水平、降低网损;并且适当提高DG渗透率,同样有利于网损降低、电压水平提高;但若DG渗透率过高,会导致网损增加、电压越限问题,通过GATS算法进行无功优化这些问题可得到有效解决。     

考虑多个分布式电源接入配电网的多目标无功优化调度

坚强智能电网的建设促进了分布式电源(Distributed Generation,DG)并网技术的发展,DG并网对配网进行无功优化不仅能够提高电压质量、降低有功网损,还增加了配网运行的灵活性、经济性与安全性。以系统有功功率损耗最低与电压偏压量最小为双目标函数,建立无功优化模型。针对目前无功优化问题尚缺乏一种能兼顾求解的高效性与全局搜索最优性的方法,文中将一种新的启发式算法-鲸鱼优化算法(WOA)运用到电网无功优化调度中,对多个DG接入的IEEE 33节点系统进行无功优化仿真分析。研究表明DG并网增加了配网的稳定性,并且证明了WOA算法在解决此问题上的鲁棒性和有效性。     

基于人工蜂群算法的配电网无功优化

针对配电网电压质量较低的问题,建立了完整的无功优化模型。首先提出了一种新的无功补偿候选点的方法,即先基于网损最小选择无功补偿点,在此基础上再用动态优化选择无功补偿点;然后建立以网损最小、并联电容器容量最小、电压水平最好、两类电压稳定裕度最大的无功优化目标函数,用模糊方法将含有量纲的多目标问题转化为没有量纲的单目标问题;接着用人工蜂群(ABC)算法确定无功补偿点和容量。最后对IEEE-33节点配电网系统进行了测试分析,并与其它两种优化算法相比较,结果表明使用该优化算法,配电网无功配置方案较优,线路损耗明显降低,电压质量和电压稳定裕度明显提高。     

基于NSGA-Ⅱ算法的多目标静态无功优化

由于静态无功优化目标函数大多是单目标或者人为赋予权重系数的多目标函数的组合,本文提出了一种综合优化网损、电压水平和电压稳定性的多目标无功优化模型。为了避免求解时的目标偏好性,引入了快速非支配排序遗传算法,设计了基于实数、整数编码的混合编码方式,通过非支配排序算子和拥挤度算子来协调各目标之间的关系,实现了计及变量约束和潮流约束的静态无功优化。采用方案校验模块完成对Pareto最优解集的校验。以IEEE30节点系统和IEEE118节点系统为算例进行仿真,多次无功优化计算的结果表明了该方法的有效性。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

提出了考虑配电网网损效益、节点电压水平和无功补偿费用的综合目标函数,对于目标函数中的电压越界点,采用惩罚函数予以解决。无功优化主要采用调整变压器分接头和并联电容器两种方法,用改进遗传算法实现了配电网无功优化计算,该算法有较好的计算效率和全局寻优能力,通过实例验证了本文方法的实用性和有效性。     

基于GA-PSO混合算法的农网无功优化

针对农村配电网电压质量较低的问题,该文建立了完整的无功优化模型。采用前推回代法进行潮流计算,建立以网损最小、电容器投资成本最小、电压水平最好、电压最稳定为目的的无功优化目标函数,无功优化方法采用GA-PSO（遗传-粒子群）混合算法,该混合算法更有效地寻找到全局最优解,并加快了收敛速度。对典型IEEE33节点配电网系统进行了测试分析,并将优化结果与其他优化算法相比较,结果表明使用该优化算法后,配电网系统电压水平明显提高,线路损耗明显降低,电压水平和电压稳定裕度都有所提高。     

利用混沌鱼群算法的配网无功优化

为了更有效快速地处理电力系统配网无功优化问题,建立了配电网无功优化的数学模型,以网损和电压偏差最小以及电压稳定最大化为目标函数,以无功平衡、电压合格等为约束条件。采用新型混合优化算法,综合考虑混沌优化算法和人工鱼群算法两种算法的特点,使算法能够更好地适应问题的求解。并且对IEEE14节点系统和IEEE33节点进行系统仿真计算,结果表明,该算法在计算速度和收敛能力方面都具有优势,且优化效果可满足实际需要。     

基于遗传算法的无功优化在福建电网的实用化改进

分析了基于遗传算法的无功优化在实际系统应用中存在的问题,在传统遗传算法的基础上,对适应度函数和群体多样性的保持进行了改进,并将设备动作优先级和历史负荷经验数据引入遗传算法,根据福建电网的实际情况完成了遗传算法在无功优化中的实用化改进.实际应用表明,改进后的算法使得控制设备动作合理,动作次数少,能有效地提高电网的电压合格率并降低网损.     

基于改进的人工鱼群算法的配电网无功优化

研究了基于变异算子与模拟退火算法混合的人工鱼群算法,对算法中的变异算子进行了改进,并提出了1种试探确定变异概率的方法：同时对配电网无功优化的模型进行了改进．将经济性目标和安全性目标相结合。将改进的人工鱼群算法运用到配电网无功优化中．实际系统的仿真计算结果表明,基于改进人工鱼群算法的配电网无功优化方法合理可行。     

基于遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化控制研究

提出了基于遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化算法。构建了包含分布式发电系统的配电网无功优化数学模型,充分考虑了网损最小和节点电压的约束,采用遗传算法对分布式发电的无功功率给定进行了优化,仿真结果表明该优化算法能够有效地减少功率损耗和提高电压质量。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

针对传统遗传算法在电网无功优化领域应用中存在的不足,结合配电网的特征,建立了综合考虑全年网损、电压品质和补偿设备投资的无功优化数学模型。同时应用自适应遗传算法对传统遗传算法的遗传算子和终止判据等进行了改进,提出了一种配电网无功优化的改进遗传算法,使其计算效率和全局寻优能力均有提高。实例计算表明,其优化效果优于传统遗传算法。     

基于智能软开关和无功补偿装置的配电网双层优化

智能软开关作为一种新型配电装置,其应用将极大地提高配电系统运行的经济性、灵活性和可控性。首先提出了一种考虑智能软开关和传统无功补偿装置并存的多手段互补的电压控制方法,构建了兼顾配电网运行经济性与系统电压水平的双层运行优化模型。然后针对该模型提出了一种基于遗传算法和内点法的混合求解策略,并采用预动作表法确定离散设备的动作时刻,同时根据智能软开关的功率储备对预动作时刻表作出动态调整。最后,在改进的IEEE 33节点系统中,对所提出的运行优化模型进行验证和分析。仿真结果表明,智能软开关与无功补偿装置的组合能够有效应对源—荷不确定变化引起的电压波动,显著提高电网的稳定运行水平与能量传输能力。     

基于改进小生境遗传算法的配电网全网无功优化

提出一种配电网全网无功优化方法,该方法将整个配电网划分为高、中、低压3个等级,各级电网再根据自身特点分解为优化单元,遵循从下至上优化的原则,上级主网优化时计及下级子网无功优化的影响,计算结果更准确可靠。各优化单元的无功优化通过改进的小生境遗传算法来实现,该算法将个体距离判别标准设置为动态函数,能够更灵活、更准确地跟踪个体距离,收敛速度快且能在全局范围内找到最优解。针对某配电网的计算实例验证了配电网全网无功优化方法的优越性。     

考虑自适应无功控制的小水电最优接纳能力研究

为促进径流式小水电与区域配电网协调发展,本文提出一种考虑自适应无功控制的径流式小水电最优接纳能力计算方法。为兼顾配电网运行的经济性和电能质量,考虑以运行成本、电压偏移和网损综合最优为目标,采用多状态模型构建基于机会约束规划的多目标模型。针对接入点电压越限问题,提出自适应无功控制策略。利用基于精英策略的非劣分类遗传算法II(NSGA\|II)求解多目标模型,并采用基于信息熵的序数偏好法(TOPSIS)从Pareto解集中选取最优方案,最后IEEE\|33节点系统的计算结果验证了所提方法的有效性。     

基于万有引力搜索算法的配电网无功优化研究

基于配电网的特点,建立了以网损最小为目标的配电网无功优化模型。通过万有引力搜索算法,给出配电网无功优化的步骤,确定并联电容器的无功补偿容量。算例分析表明该无功优化模型可靠有效,可以有效减少系统网损,提高节点电压水平。     

主动配电网中多端柔性多状态开关的选址定容优化

智能柔性多状态开关作为网间功率调控媒介,在主动配电网中实现有功/无功协调并优化运行状态,发挥巨大的应用价值。本文考虑多端柔性多状态开关的拓展性,定义其接入的约束限制和位置向量,提出含柔性多状态开关主动配电网的经济成本优化配置模型。规划目标追求周期最小经济成本,综合考虑设备运行、连接损耗、网间交互和容量配置等成本因素来配置柔性多状态开关接入位置和端口容量。进而采用改进遗传算法和二阶锥规划的混合算法求解。最后,依托实际智能配电网示范工程,在馈线组算例系统中展开测试,结果表明所提方法能保证综合经济成本合理控制,并发掘了柔性多状态开关与无功补偿的有功/无功协调控制的性能,且算法稳定高效。