计及DG功率不确定性的配电网多目标无功优化

分布式电源(Distributed generation,DG)接入电网后,改变了原系统的潮流分布,并且分布式发电具有很强的出力随机性,这对系统损耗和节点电压产生不利影响,因此研究含DG的配电网无功优化对于提升电能质量和经济性具有重要的实际意义.针对分布式电源出力随机性以及负荷不确定性对系统损耗和节点电压的影响,建立了...     

随机源-荷影响下配电网运行不确定性量化理论方法与应用展望

分布式可再生能源和新型再电气化负荷接入配电网促进了能源的低碳化生产与消费,也引入了大量的源-荷不确定性因素,给配电网的安全运行带来了挑战。为量化评估随机源-荷的影响,从配电网源-荷不确定性因素建模出发,提出了涵盖不确定性表征和灵敏度分析的配电网运行不确定性量化理论框架。在不确定性表征方面,从计算效率和准确性出发,总结了现有基于高保真度模型和低保真度模型的不确定性表征方法,并提出了基于多保真度模型的不确定性表征方法;在灵敏度分析方面,引入了基于方差、面积和距离的全局灵敏度分析方法,并对比了不同灵敏度分析方法的特点与适用场景。通过展望所提不确定性量化理论在耦合系统中的应用,以期为多时间尺度运行下耦合系统的不确定性分析研究提供方法支撑。     

大规模风电送端电网风、火电耦合外送多目标优化模型及算法

针对大规模风电送端电网风、火电共用输电通道解耦外送情况下,风电送出功率受阻、输电通道利用率不高等问题,在比较分析风、火电解耦/耦合外送运行特性基础上,以风电外送功率最大、输电通道利用率最高和火电机组运行成本最低为目标;以风电、火电机组日前调度出力为优化变量,构建了风、火电耦合外送多目标优化模型,并提出一种改进多目标差分进化模型的求解算法,最终得出一组风电、火电日前优化调度出力计划,为运行人员制定调度决策提供了科学依据。文章以某地电网为例,验证了所建模型的合理性及算法的有效性。     

电动汽车参与受阻风电消纳的源荷优化控制方法

大规模的电动汽车负荷可增加电网系统的调峰能力,消纳受阻风电。文章首先根据系统负荷和风电出力特性分析其受阻原因;其次,通过对电动汽车充放电特性、可时移特性和SOC模型的分析,建立了电动汽车充放电模型,并提出相应策略;然后,以电动汽车消纳后的风电剩余受阻量最小为目标,建立电动汽车参与受阻风电消纳的源荷优化控制模型,并利用差分进化算法对模型进行求解;最后,以某地区电网实际数据进行仿真计算,验证电动汽车参与受阻风电消纳协调控制的可行性与有效性。     

基于灰狼算法的多目标配电网重构

为了降低风电和光伏接入配电系统的有功网损以及提高开关利用率,首先建立相应的数学模型,该数学模型建立的基础是要满足两个条件目标,即网损最少和开关次数最少,并设置风电光伏接入配电网潮流计算的约束条件;然后在二进制的灰狼算法基础上设置外部存储空间,并修改收敛因子构建多目标优化算法,为了满足Pareto解集多样性和均匀分布方面的要求,求解过程中运用了拥挤距离测度和逐步淘汰方法;最后利用105节点配电系统进行仿真计算。结果表明：二进制灰狼算法具有较快的收敛速度;多目标灰狼算法可同时降低网损和开关动作次数,求出的7种方案皆可有效降低电网的经济运行成本。该研究结果具有实际应用价值,能为决策者提供多种重构方案。     

基于改进粒子群算法的配电网多目标优化控制

随着光伏机组大量接入配电网,需要在增加间歇性可再生能源使用的同时,保持电力系统的电压稳定。储能技术的快速发展允许部署储能系统来支持电压调节。为了在光伏储能优化出力系统中达到网络损耗和调压措施成双优化的目的,提出了一种改进的Pareto档案粒子群多目标优化算法。在非支配排序环节计算拥挤距离时,加入小生境技术,避免陷入局部最优同时,增加Pareto解集分布的多样性。基于IEEE 30配电网系统测试了所提出的PV-ESS（photovoltaic-energy-storage-system）优化方法。结果证明,该算法对抑制光波动、提高电压稳定性以及降低网损有着良好的表现,进而维护系统运行的稳定性,降低电力行业经济成本。     

计及“源荷”双侧多重不确定性的虚拟电厂运行优化研究

为了有效规避“源荷”双侧不确定性造成的供需失衡风险,促进虚拟电厂的大规模发展,基于Copula函数和双重随机规划算法,在充分考虑热电解耦的基础上,提出了一种计及“源荷”双侧多重不确定性的虚拟电厂运行优化模型。结果表明：该模型不仅可以充分识别和处理“源荷”双侧存在的随机性,制定经济效益最优的运行策略,避免资源浪费,还可以有效表征系统运营成本与违约风险之间的关联性,为决策者在权衡供能违约风险和经济收益时提供理论依据。     

基于多目标优化的主动配电网电压协调控制

为提高主动配电网的运行水平和经济性能,建立以电压偏差、网损为目标函数的数学模型,用于多目标优化问题,利用和声搜索算法协调分布式电源和传统无功补偿装置得到Pareto解集,采用合理指标评价Pareto解集中的解,获得协调性最优解,以实现电压的协调控制。通过对IEEE33节点系统的实例分析表明,应用协调性评分选取优化策略可实现电压协调控制,并满足经济性的要求。     

基于遗传算法的主动配电网“源网荷储”协调优化模型研究

面向源网荷储一体化运营目标,提出了主动配电网源网荷储协调优化的评价方法,细化电源侧、电网侧、负荷侧、储能侧的评价标准,构建了基于遗传算法的源网荷储协调优化数学模型,优化全局指标及目标函数,完成了仿真分析,挖掘了机组出力和负荷时序变化特性。仿真结果表明:采用提出的遗传算法进行源网荷储协调优化,可显著减小主动配电网的综合运行成本,实现新能源消纳和提高社会效益的双重目标。     

考虑源荷互动的电力系统多目标优化调度

提出了一种考虑需求侧响应不确定性的电力系统日前优化调度方法。首先基于价格弹性系数矩阵,考虑其不确定性,构建计及需求侧间接控制的电力系统优化调度模型,该模型以社会福利最大为优化目标,同时考虑系统的实际运行约束;然后,针对模型求解复杂度高的问题,提出了一种不确定性的序优化算法对模型进行求解。基于IEEE30节点算例的仿真结果表明,对提出的调度方法,由于充分考虑了源荷侧调度资源的不确定性,可以有效提升系统的运行效益,提升其精细化水平。     

计及需求响应的微电网“源-储-荷”两级协调运行优化模型

微电网的协调运行不仅要考虑整体最优化,也应兼顾微电网内部主体的经济效益最大化。文章计及用户需求响应和相关组件约束,建立了微电网"源-储-荷"两级协调运行的双层优化模型;上层规划模型以负荷转移策略前后的相对效益最大化为目标,下层规划模型以发电侧经济效益最大化为目标;以某微电网作为算例,验证了模型的有效性和合理性。仿真结果表明,可控负荷和储能系统的参与,可增强微电网的灵活性,减小负荷峰谷差;通过两级协调规划,有效地提高了微电网的整体综合效益和发电侧收益。     

基于序优化和模糊蚁群算法的多目标配电网重构

摘要： 针对蚁群算法求解配电网重构问题时搜索时间过长、易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于序优化理论和模糊控制理论改进的蚁群算法应用于配电网重构。通过加入模糊规则,结合序优化思想,在信息素更新环节提出了分阶段按序更新策略,扩大解空间的探索;将Prim算法应用于搜索环节,直接得到辐射型可行解,大大减少了构造解的时间;结合模糊理论提出了多目标的目标函数,有利于得出高质量的解。选取IEEE33节点配电系统作为算例验证了算法的有效性和优越性。     

基于多目标优化的多电源配电网储能功率配置方法

为减少多电源配电网储能功率损耗,保持多目标电力平稳,在多目标优化算法的基础上,构建一种储能功率配置方法.综合分析经济、环保和技术三项指标,建立多目标优化配置数学模型,分析配电网各条支路中的电压幅值和电流幅值;利用多目标粒子群优化算法改进储能功率容量和接入方式,并将当前粒子群适应度与上一轮的适应度值做比较,得到pareto解,实现储能功率最优配置.通过与其他算法展开对比实验测试,结果表明,所提方法具有较高的投资运行经济效益、较低的电压偏差和网损,同时最优pareto解的曲线也是较为平稳的,使配电网始终处于安全供电状态.     

基于改进的多目标差分演化算法求解电力系统清洁经济优化调度问题

利用改进的多目标差分演化算法求解考虑安全运行约束的电力系统清洁经济优化调度问题,对相互冲突的发电费用函数和污染气体排放量函数同时进行优化,采用非支配排序和拥挤距离排序对种群进行选择操作,并引入基于平均熵的种群初始化和基于混沌Logistic映射的控制参数调整策略来改善算法收敛性能。在IEEE 30节点6机系统上获得的仿真结果验证了该算法的优越性。     

含DG随机出力的配电网多目标无功优化

针对分布式电源(DG)出力具有间歇性和不确定性的问题,建立了基于两点估计法(2PEM)含DG随机出力的配电网概率潮流计算模型,并将基于Pareto最优前沿解集的多目标进化算法(MOEA)与两点估计概率计算模型相结合,建立了以网损、节点电压偏移量及优化成本为目标函数的多目标无功优化模型。将该优化模型应用于IEEE33标准节点测试系统中的仿真结果表明,该方法具有较好的适应性,能为决策者提供多样性选择,增加了决策的灵活性。     

考虑负荷静态特性的主动配电网多目标调压策略

为消除规模化分布式电源接入给配电网电压造成的不利影响,提出适用于主动配电系统的多目标电压调控策略。计及主动配电系统负荷的静态特性,分析不同负荷特性对主动配电系统运行的影响。进一步地,以分布式电源的有功和并网点电压等为决策对象,计及配电网安全运行约束,构建以清洁能源损失最小、电压偏移最小和网损最小为目标的电压调控模型,并采用改进的并行多目标差分进化算法对模型进行求解。以IEEE-33节点系统为例,验证所提出模型和算法的有效性,并讨论负荷静态特性对电压调控的影响。     

基于改进海洋捕食者算法的配电网储能多目标优化配置北大核心CSCD

分布式电源(distributed generation,DG)的大量接入是配电网重要发展趋势之一,而储能系统的合理配置是提升配电网接纳DG能力的重要手段。本工作考虑高比例DG接入配电网造成电能质量下降问题,建立使配电网电压偏移最小、线损率最低、储能规划成本最优三个指标的储能多目标优化配置模型;针对目前侧重改进传统优化算法求解储能配置多目标优化问题性能不足方面,采用一种基于快速非支配排序和边界交叉构造权重设置参考点的方法对海洋捕食者算法改进,进而求解配电网储能多目标优化模型,得出储能在配电网中的最佳并网位置、额定容量和储能电池调度周期内的充放电功率。通过在IEEE-33节点系统上进行算例分析,结果显示:采用改进的多目标海洋捕食者算法能够有效地求解出在最优储能规划成本下使配电网经济、稳定运行的储能配置方案,及储能电池运行周期内最佳的充放电策略;并且通过对比多种智能优化算法,证明了所提改进海洋捕食者算法在求解储能多目标优化配置问题上具有良好的收敛性能、分布性能。     

多形态可控负荷参与风电消纳的荷源优化模型

针对我国大规模风电消纳受阻问题,提出了多形态可控负荷参与风电消纳的荷源优化模型。文章分析了多形态可控负荷参与调节对消纳受阻风电的影响,研究了多形态可控负荷的调节特性,并建立了可调节模型。在此基础上,分别建立了多形态可控负荷参与风电消纳的日前荷源电量优化模型以及日内功率优化模型,并综合日前、日内荷源优化模型,建立了多形态可控负荷参与风电消纳的荷源优化模型。采用该模型可深入挖掘多形态可控负荷的互补调节能力,提高风电消纳水平。通过算例验证了该荷源优化模型的可行性和有效性。     

考虑变压器损耗的配电网无功优化研究

针对传统配电网无功优化未考虑变压器损耗的缺陷,提出了考虑变压器损耗的配电网无功优化模型,优化措施包括电容器无功补偿、变压器有载调压等,通过差分进化算法对改进的IEEE 33节点系统进行仿真计算,研究了不同负荷水平情况下配电系统无功优化结果,并与传统无功优化结果进行对比分析。结果表明,系统轻载情况下,考虑变压器损耗对于配电网无功优化尤为必要,可使配电网无功优化方案更加合理全面。