基于鲁棒优化的韧性配电网重构研究

由于风光发电具有随机性、波动性等缺点,且接入配电网后使其结构更加复杂,降低了配电网的供电可靠性,本文针对此问题提出拟牛顿遗传算法与鲁棒优化相结合的配电网重构。首先基于风光发电的出力模型生成概率多场景,其次建立含风光发电接入的配电网鲁棒重构优化模型,采用拟牛顿遗传算法对模型进行求解,并对比重构前后配电网电压越限风险值。最后通过算例验证了本文重构方法能够有效提升配电网的供电可靠性。

考虑5G基站备用储能优化调控的配电网重构双层优化方法

5G基站建设数量激增带来的大量负荷影响了配电网的运行经济性,但基站备用储能在保证可靠性的动态备电前提下能够参与削峰填谷,如何利用配电网重构和储能调控提高双方运行经济性亟待研究。该文首先分析了5G基站备用储能的调控潜力,建立了基站储能可调控容量模型。针对配电网不同拓扑结构的节点可靠性,利用序贯蒙特卡洛法进行评估,提出了考虑节点可靠性的基站储能备电时长确定方法。在此基础上,构造了考虑5G基站备用储能优化调控的配电网重构双层优化模型。通过算例说明,该文提出的重构模型考虑了基站备用储能削峰填谷,使配电网运行经济性更高;重构提高了节点的可靠性,使基站储能拥有更大的调控空间,有效地降低了基站运行成本,实现了双方的互利共赢。

含分布式电源选址定容的配电网重构双层规划

针对大量分布式电源接入配电网带来的诸多不利影响,文中提出一种综合考虑分布式电源选址定容和配电网重构的双层规划模型.上层以DG投资的年综合成本最小,进行分布式电源的选址定容,下层以有功网损最低,进行配电网重构.同时,引入黑寡妇算法对模型进行求解.首先,采用二维混沌映射进行种群初始化,以增加种群的多样性;其次,引入自适应变化的生殖率和兄弟姐妹相食率,以减少后期算法收敛的时间;最后,引入变异算子,增加种群突变的概率,以帮助算法跳出局部最优并寻求全局最优解.通过仿真验证,文中所提出双层规划模型能显著降低网损,提高电压质量;而改进后的黑寡妇算法在收敛速度和精度方面都表现出更优异的性能.

考虑电力负荷需求和分布式电源不确定性的配电网重构

随着可再生能源和可变负荷在配电系统中比例的逐步提高,配电网中电力流向的不确定性对最优网络拓扑结构的影响越来越显著。由于分布式发电和需求响应受时间因素影响,按单时段建模所得到的拓扑结构在一天中的不同时段难以达到最优。为解决这种不确定因素的影响,文章提出了一种基于二阶锥优化的配电网重构模型,进行计及需求响应的多时段潮流分析。基于实际配网系统所存在的“源-储-荷”结构,建立了以网络运行成本和开关运行成本为目标的约束条件,利用二阶锥松弛将非凸形式搜索空间转化为凸可行域,从而进行快速求解。在改进的IEEE 33节点配电网上进行测试分析,结果表明,文章提出的方法比传统方法具有更高的准确性和更快的求解速度。

基于IRSO算法的含分布式电源配电网重构

在智能电网的背景下,为了减少含分布式电源(distributed generation,DG)配电网的网络损耗,同时提高电网安全性,提出“单条支路安全系数”“最小安全系数”“平均安全系数”三个安全性评价指标,并建立以网损、“平均安全系数”“最小安全系数”为目标的配电网重构数学模型,采用改进鼠群优化算法进行求解。针对传统鼠群算法随机初始种群的迭代次数较多问题,采用有序环网配合启发式规则在初始化阶段生成一个初始解;针对传统算法在运行过程中产生众多无效变异的问题,提出“映射规则”,最大化调用鼠群变异规则;为了避免最后结果未优化到最优,提出“最优个体微调策略”。采用IEEE33节点电力系统和Taipower84节点电力系统进行对比验证分析,证明了该文方法的通用性和有效性。

基于新型移相器的配电网重构双层优化

分布式电源的高渗透率接入,会导致重构过程中合解环安全形势更加严峻,合环电流有可能无法满足配电网要求。而新型移相器可以同时进行幅值和相位的调整,是有效解决合解环问题的重要手段。因此,提出一种在合环线路间装设新型移相器的方法,并设计了配电网重构的双层优化模型。该模型在上层进行配电网重构降低系统网络损耗,下层则以合环冲击电流加权和最小为目标优化合解环顺序。算例证明了所提的配电网重构策略,在降低电网损耗的同时,能够极大降低合环电流,提升合环操作的安全裕度。

基于改进河马优化算法的含分布式电源配电网重构

为有效解决分布式电源并入配电网的优化重构问题,达到降低系统网络损耗的目的,构建了以有功网损最小为目标的含分布式电源配电网优化重构模型,并采用改进河马优化算法进行求解。为防止算法陷入局部最优,引入高斯映射以及改进莱维飞行策略对河马优化算法进行改进,运用IEEE 33节点系统仿真计算,检验含分布式电源配电网重构模型求解效率。通过与灰狼优化算法及粒子群优化算法的结果比对,改进河马优化算法以最少迭代次数求得最优解,能够有效提升节点电压,并显著降低网损。

考虑电动汽车负载的配电网重构策略

随着电动汽车的普及,其充电负载对城市配电网的影响日益显著,为降低电动汽车聚集充电行为造成的瞬时高功率、高负载影响,采用一种基于蒙特卡洛法考虑电动汽车负载的配电网重构方法.通过建立城市交通路网模型,以汽车出行链理论为基础,采用蒙特卡洛法建立电动汽车时空负荷预测模型,计算典型日电动汽车多时段充电负载.基于粒子群优化算法对该地区配电网进行拓扑重构,降低配电网有功损耗,提高电能质量.以IEEE 33节点配电网为例进行仿真验证.由仿真结果可知,该方法可以缓解电动汽车充电行为对城市配电网造成的影响,且城市配电网有功损耗降低40%以上,优化效果良好.

基于压缩开关候选集合的分布鲁棒配电网重构方法

在大规模多时刻配电网重构(distribution network reconfiguration,DNR)问题中,大量待优化的开关严重降低了配电网重构的求解效率。针对此问题,提出了一种压缩开关候选集合的分布鲁棒配电网重构模型,该模型分为2个阶段,第1阶段以最小化系统有功网损为目标函数,使用最优匹配回路流法压缩开关候选集合,第2阶段以最小化取电成本和开关动作成本之和为目标函数,并构建以电源点容量为限值的机会约束,采用基于Wasserstein球的分布鲁棒方法处理分布式电源的不确定性,利用对偶转换方法对目标函数中的最坏情况期望和机会约束进行确定性转换,将模型转化为一个混合整数二阶锥规划问题。最后,对33节点和辽宁盘锦45节点系统进行了数值实验,证明了所提模型能够有效提升计算效率,与鲁棒模型和随机规划模型相比,决策者可以通过改变样本数量和置信度来调整模型的经济性和保守性。

高比例可再生能源接入下含自愈性能的分布式配电网重构策略研究

【目的】随着可再生能源电网占比逐年增加,电网的波动性和不确定性显著提升,给配电网的安全运行带来挑战。针对高比例新能源电网分布式配网重构问题,提出一种在线滚动优化框架方法。【方法】通过分布式共识协议获取网络拓扑和节点运行信息,在N-1和N-2线路故障状态下自动重构,实现配电网无额外外部触发信号情况下自动恢复正常运行,保证电网经济运行。同时采用滚动优化方法处理高比例可再生能源所导致的电网波动问题,并利用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)技术生成新数据,结合历史数据实现电网运行数据高精度预测。【结果】所提方法在正常状态、单点故障和两点故障3种情况下,均能实现电网的自动经济运行优化和自愈修复。【结论】与鲁棒规划和随机规划等方法相比,所提出方法可提升电网预测精度。

可再生能源条件下配电网重构研究

可再生能源的不断发展使其成为解决气候变化和能源安全问题的重要路径之一。本文目的是分析在可再生能源存在的情况下配电网每小时重新配置的意义。为此,本文设计了一套数学模型,通过每小时重新配置来最大限度地减少每日电网能量损失。该模型是一个混合整数二阶锥规划问题,通过求解器求解。本文考虑了一天中电力需求的变化和可再生能源发电量的波动,将该方法应用于总线系统,并讨论了包括关键参数灵敏度分析在内的结果。

基于改进差分粒子群算法的配电网重构与DG配置联合规划

为解决配电网重构和接入分布式电源(Distributed Generation,DG)的配置规划问题,提出了一种引入粒子浓度概率筛选机制的改进差分进化粒子群(Improved Differential Evolution Particle Swarm Optimization,IDEPSO)算法。选取配电网的有功网络损耗最小和节点电压偏差最小为目标函数,建立了配电网重构与DG配置的联合规划模型。应用改进差分进化粒子群优化算法对IEEE 33节点系统进行优化,并与差分算法和粒子群算法进行对比,仿真结果验证了改进差分进化粒子群优化算法的有效性和实用性,能够提高配电网的经济性和稳定性,并提升配电网的电压质量。

基于改进黑猩猩优化算法的有源配电网重构

为了更好地解决有源配电网重构问题,笔者提出一种基于改进黑猩猩优化算法(improved chimp optimization algorithm,ICOA)的有源配电网重构方法。以系统网损、电压偏移指数和负荷均衡度作为优化目标,建立有源配电网多目标重构模型,并利用加权处理法将多目标转化为单目标。采用收敛系数非线性变化和小孔成像学习策略对黑猩猩优化算法(chimp optimization algorithm,COA)进行改进,得到了优化效果更好的ICOA,并利用ICOA对目标函数进行优化,通过算例分析对所提方法的有效性进行验证。结果表明,采用ICOA重构后的系统网损、电压偏移指数和负荷均衡度分别下降36.89%、56.82%和45.76%,有源配电网运行的经济性和稳定性全面提升。

配电网重构的混合粒子群算法

通过将二进制粒子群算法和离散粒子群算法相结合,提出一种混合粒子群算法,求解配电网重构问题。在求解过程中,通过对配网支路进行分组,简化了网络,编码时每一支路组用1维表示,不仅显著降低了维数,缩短了编码长度,更有效降低了无效粒子的产生概率。在搜索过程中,根据该文总结的配电网重构的必要条件,有规律地将粒子进化,进一步提高了搜索效率。在优化过程中将每一次迭代由2步完成:第1步根据二进制粒子群算法中的sigmoid()函数值,利用轮盘赌的方法优化选择断开的支路组;第2步利用提出的离散粒子群算法优化选择在第1步中被选中断开的支路组的内部断开支路。最后对一个典型的69节点算例和一个实际算例进行仿真,结果显示,该方法不仅能快速收敛,而且稳定性好。

基于机会约束规划考虑DG与负荷多状态的配电网重构

分布式电源(distributed generation,DG)的大规模接入使配电网成为有源网络,风力、光伏具有出力随机的特点,传统的配电网重构方法不能完全适用含DG的配电网。考虑自然资源和负荷的随机性,依据概率密度函数分别对不可控DG和负荷建立了多状态模型,进而获得了配电系统的多状态模型。以开关状态为优化变量,高于置信水平的网络损耗最小为目标函数,节点电压和支路功率越限概率满足置信水平要求为约束条件,建立了含多种DG的配电网重构机会约束规划模型。基于生成树策略搜索网络结构,应用改进蚁群算法进行求解。算例结果验证了该模型和算法的有效性。

考虑配电网重构的区域综合能源系统最优混合潮流计算

随着热电联产系统、中央空调及燃气锅炉等单元的广泛使用,区域综合能源系统(ICES)中电力、天然气和热力系统的耦合和联系日益紧密。从"源—网—荷"全环节出发,提出了融合配电网重构的ICES最优混合潮流算法来对ICES进行优化调度。首先,基于能源集线器理论,构建了ICES中能量中心(EC)的数学模型。然后,考虑ICES中三相不平衡配电系统、燃气管网及EC的相关约束,以运行成本最小为目标,提出了融合配电网重构能力的ICES最优混合潮流模型及求解方法。最后,利用典型ICES算例系统测试结果表明,所述方法通过将配电网可重构网络拓扑这一灵活可控元素作为控制变量有效集成到ICES"源—网—荷"最优混合潮流算法中,进一步降低了ICES的运行成本。

考虑新能源与电动汽车接入下的主动配电网重构策略

随着分布式风力发电等新能源以及电动汽车(EV)等新型负荷接入配电网的比重逐步提高,传统的配电网重构模型难以反映其随机性和波动性。文中首先构造了风力机和EV的概率场景模型及含分布式电源(DG)和EV的配电网重构模型;其次,在场景分割的基础上对不同场景分别进行线性化随机潮流计算,在保证精确性的前提下简化模型,避免了场景的组合爆炸,体现了对于配电网中不断增加的DG和EV的适应性;最后采用一种适用于配电网重构场景模型的改进生物地理学优化算法,通过引入改进的编码规则、余弦迁移模型及变异操作,提高搜索速度和精度,抑制算法进化过程中因早熟收敛而陷入局部最优。算法在IEEE 69节点算例20次仿真计算中比传统人工智能算法更有优势。

基于遗传和禁忌搜索混合算法的配电网重构

根据遗传和禁忌搜索算法的特点,提出了适用于配电网重构的混合算法。根据电力系统配电网重构的特点就混合算法的具体步骤进行了详细的描述,并提出了混合算法中早熟识别的具体方法、对按环编码变异进行了改进。该算法用于IEEE69节点系统的计算结果表明,混合算法用于配电网重构是可行的、有效的。

基于改进禁忌搜索的配电网重构

为解决配电网的重构问题,提出了一种改进的禁忌搜索(Tabu search)方法。该方法结合配电网络的闭环设计和开环运行的特点,将遗传算法中的优化编码技术引入到Tabu搜索算法中,并以有功网损最小为目标函数对配电网络进行优化。对3个典型IEEE测试系统进行了优化计算,将其结果与模拟退火算法和遗传算法的计算结果进行比较证实,改进的Tabu搜索算法比模拟退火算法和遗传算法具有更高的搜索效率。

基于粒子群优化算法的配电网重构和分布式电源注入功率综合优化算法

随着分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中安装比例逐年增加,配电自动化应加强对DG的优化调度功能,发挥DG对配电网优化的有利作用。配电网重构是配电网优化的重要措施,DG联网后,DG注入配电网功率直接影响配电网重构结果。为使配电网性能达到整体最优,提出了一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的配电网重构和DG注入功率综合优化算法。该算法根据PSO并行计算的特点,采用PSO和二进制粒子群优化算法(binary particle swarm optimization,BPSO)相结合的方式,对转换开关状态和DG注入功率2种控制变量同时处理,达到配电网网损、电压偏差最小的目的。将DG作为可调度设备,对配电网重构和DG注入功率进行综合优化,提高了含DG配电网的电能质量和供电可靠性。将该算法应用到3馈线配电系统,仿真结果验证了所提算法的有效性。