考虑客户画像和能量枢纽的配电网多目标抢修重构模型

随着大规模风电以及能量枢纽接入配电网,配电网故障后抢修重构面临新挑战,提出一种考虑客户画像和能量枢纽的配电网多目标多故障抢修重构模型。通过对配电网用电客户多因素精准画像,确定权重,建立兼顾客户画像和能量枢纽的配电网多目标抢修重构模型,提出一种改进NSGA-II算法以适应对模型求解,从而获得Pareto解集,并利用模糊最大满意度进行决策。算例仿真表明所提模型正确有效,与传统模型相比更加精细而客观。     

基于电流变化的环状直流配电网故障定位方法

针对现有故障测距方法无法同时对单极接地故障和极间故障进行定位,以及利用电容放电阶段进行故障定位时忽略了多端换流站都会对故障点注入电流等问题,提出一种利用故障线路上的全电流分量对多端柔性直流配电网进行故障定位的方法。通过联立与故障点相邻两网孔的电压方程,从算法上解决了过渡电阻对求解故障位置的影响。在simulink中搭建6端环状模型对所提方法进行仿真,结果验证所提方法可以在发生线路故障时能快速识别故障并进行可靠定位,满足直流配电网的故障测距要求。     

一种换相开关型三相负荷自动平衡设备检测装置设计与研制

配电网三相负荷不平衡给电力系统和用户带来经济损失和风险.当前,换相开关型三相负荷自动调节装置广泛使用于配电网,以解决负荷三相不平衡问题.为验证现有换相开关型三相负荷自动调节装置的逻辑正确性和其他换相性能是否符合实际应用要求,设计并研制了一款换相开关型三相负荷自动平衡装置检测系统,通过判断换相过程中采样得到的有关电气量是否满足待测装置技术规范要求的检测方法,以实现快速方便的检测工作.为验证所设计检测装置的有效性和实用性,用其对市面上的智能换相开关进行测试,最终得出所提检测装置能够快速方便地判断待测装置换相逻辑正确与否以及其他换相性能是否满足要求的结论.     

基于高频暂态稀疏测量的复杂直流配电网故障定位

为了解决直流配电网中高速通信测量点不足、故障特征复杂等导致的故障定位精度差的问题,提出了一种适用于复杂直流配电网的新型直流极间短路故障定位算法。首先,根据高频瞬态电流环路,构建含有电平转换器和DC/DC转换器的高频阻抗等效模型为故障过程提供稳定的阻抗值。其次,利用BCS理论推导与稀疏测量点相对应的节点高频暂态电压方程。最后,结合节点高频瞬态电压方程和贝叶斯压缩感知理论,求解节点高频瞬态电流稀疏矢量实现故障定位。实验结果表明:所提算法对测量点的数量要求较低,不需要严格同步地测量数据,且不受转换器的控制策略和过渡电阻影响,具有较高的故障定位准确性。     

配电网故障下的STATCOM运行分析

电网发生故障时,故障电流大,三相功率分配不相等,造成三相相间电压不均衡,影响系统稳定。应用静止同步补偿器（STATCOM）能发出或吸收满足系统要求的有功和无功电流,提高电网运行的安全水平。文章首先分析了故障时电压和电流的各序分量特点,探讨了对称和不对称故障时的系统工作特性。然后通过仿真,设置一个配电网络分别发生单相接地、两相相间短路和三相接地故障时,观察系统的运行情况,进而通过调节STATCOM控制正序基波电流,使STATCOM在故障期间提供一定的有功和无功支持,保持系统电压的稳定,维持系统的安全稳定运行。     

含多端SOP柔性互联配电网供电恢复方法

智能软开关（soft open point, SOP）的应用使得多供区电网联合运行成为新趋势。针对含多端SOP柔性互联配电网的供电恢复问题,提出一种基于SOP和网络重构联合恢复供电的策略。在目标函数中考虑经济性与供电恢复效果,建立以总恢复负荷加权值最大、非失电供区负荷均衡指数最小和网络损耗最小为目标函数的供电恢复优化模型,并采用改进粒子群和二阶锥规划的混合优化算法求解网络重构方案与三端口智能软开关的功率转供供电恢复方案。以三端口智能软开关互联 3 个 IEEE33 节点网络为算例进行分析验证,结果表明,所提模型不仅能实现失电供区的最大恢复供电,还能保证非故障供区间的负荷均衡。     

基于CIM和SOA的主动配电网信息集成

主动配电网作为智能配电网的发展趋势离不开海量的电网运行数据和信息集成平台的支撑.根据我国主动配电网的结构特点和应用要求,基于公共信息模型、组件接口规范、面向服务的架构及电力地理信息系统设计了主动配电网信息集成平台.在信息集成平台的基础上对配电主动抢修规范流程进行升级改造,并在工程中得到实践.     

基于KSOM-Elman网络的配电网故障定位方法

针对配电网分支较多、故障数据特征不明显引起的故障定位困难的问题,提出了一种基于行波测距和核自组织特征映射网(kernel self-organizing feature maps,KSOM)-Elman神经网络的故障定位方法.首先利用行波法和小波变换进行故障测距,搜寻故障可疑分支;其次在传统自组织特征映射网神经网络中引进高斯核函数,构建KSOM网络聚类器,将无标签故障样本数据分组,并结合Elman神经网络对聚类数据进行监督训练和学习,从而判断故障分支,精确定位故障点位置;最后将KSOM-Elman神经网络与其他神经网络的定位结果对比.经过仿真验证,该方法可靠有效,定位效果优于其他网络.     

光伏分布式接入对配电网电压稳定性的影响研究

针对越来越多的光伏分布式接入配电网对系统的电压稳定性产生的影响,分析了光伏分布式接入对配电网电压稳定性的影响机理.通过实际系统算例计算并分析不同位置、不同天气情况下光伏接入配电网的电压稳定指标,进而得出结论:光伏接入配电网末端有利于提高系统的电压稳定性,当分布式光伏接入系统后,减少了线路功率流动,提高了电压稳定性.     

低压光伏集群无功运行模式优化

配电网中存在大量低压接入的分布式小容量光伏电源,其规模庞大且实时通信条件有限,在线调节的经济性和可操作性没有保障,因此难以有效利用这些无功资源进行配电网辅助调节.在此背景下,为发挥低压光伏无功调节潜力,提出一种按集群进行模式预设、在线自律运行的低压光伏参与中压电网无功运行模式优化策略.首先,以配变台区为无功集群单元进行平台化管理,以补偿馈线无功需求为目标进行日前无功匹配优化;其次,设计5种集群无功运行模式,构建日前预测运行场景并依据场景特征建立综合考虑馈线无功平衡度最优和集群间无功流动最小为目标的集群无功运行模式及参数优化模型,运用改进粒子群算法进行优化求解,使集群在各时段的运行模式组合方案能够最佳匹配馈线的无功需求并抑制无功不合理流动.最后,算例验证了该方法的有效性.