基于多粒子群分层分布式优化的配电网重构

为解决多环网配电网重构问题,采用控制理论的分层思想,提出了多粒子群分层分布式优化算法。在第一层将配电网每个环网看成一个子系统,各子系统单独优化,降低了算法维数。第二层进行各子系统之间相互协调,并把各个子系统的最优值作为当前粒子的个体最优值,进行第二次粒子群优化。算法结合配电网络的特点,提出了孤岛和环网的处理原则,提高了迭代过程中有效解的产生概率。最后对2个典型IEEE测试系统进行仿真计算,结果表明本文提出的算法在优化精度,收敛到全局解的次数和收敛速度上均有明显改善。     

基于2层规划并计及风险的配电网最优购售电模型

购电侧采用基于条件风险价值(CVaR)法建立的以风险最小为目标的数学模型,以确定配电公司最优购电比例和风险成本;售电侧考虑交易过程中的随机量,建立随机机会约束规划模型以确定最优销售电价。建立2层规划模型,把配电公司利润最大化作为上层决策,购电风险最小化作为下层决策,将购售电模型统一,实现购售电的联合优化。将实时电价与峰谷电价模式结合进行仿真,结果表明,所提模型有效体现购售的联动,确保了配电公司的效益,相比于单层规划模型更有利于降低配电公司的购电风险。     

基于多粒子群分层分布式优化的配电网重构

为解决多环网配电网重构问题,采用控制理论的分层思想,提出了多粒子群分层分布式优化算法.在第一层将配电网每个环网看成一个子系统,各子系统单独优化,降低了算法维数.第二层进行各子系统之间相互协调,并把各个子系统的最优值作为当前粒子的个体最优值,进行第二次粒子群优化.算法结合配电网络的特点,提出了孤岛和环网的处理原则,提高了迭代过程中有效解的产生概率.最后对2个典型IEEE测试系统进行仿真计算,结果表明本文提出的算法在优化精度,收敛到全局解的次数和收敛速度上均有明显改善.     

基于计算几何方法的电动汽车充电站规划

综合分析了影响电动汽车充电站规划的若干因素,建立了电动汽车充电站规划的最大收益模型。根据电动汽车充电特性和出行特征,计算电动汽车充电功率需求期望值,从而得出规划区充电站的容量需求。根据电动汽车的分布特点,通过调节加权伏罗诺伊图的权重,使得服务区域划分更合理,同时保持各充电站负载率的均衡。利用粒子群优化算法的全局寻优能力,结合加权伏罗诺伊图,对充电站进行选址定容和服务区域划分的优化规划。算例分别针对不同电动汽车数量和不同分布方式的情况进行计算,结果验证了所述模型和方法的有效性和可行性。