基于几何加权移动平均滤波算法的改进储能平滑控制策略

针对目前光伏并网中采用储能电池对光伏出力进行平滑,以降低光伏出力波动性对电网的影响,提出一种几何加权移动平均滤波算法,得到光伏并网系统中储能电池出力的参考值。该算法对移动平均滤波算法进行改进,不仅改善了滤波器的延迟性,而且具有自适应平抑的能力。在储能电池出力参考值的基础上,提出了采用模糊控制对该参考值进行修正的方法,使得储能电池的荷电状态维持在合理范围,保证储能电池具有最佳运行状态以及最少容量配置。     

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。