计及工况预测误差的主动配电网日前无功优化调度策略

为解决工况预测误差较大时,日前无功优化调度方案优化效果不佳的问题,提出了计及工况预测误差的主动配电网日前无功优化调度策略。首先,使用轻量级梯度提升机算法建立日前工况功率预测模型;其次,考虑大规模高比例分布式电源接入主动配电网,以调度时段内所有时间断面的多目标加权累加和为目标函数建立日前无功优化调度模型;最后,设计了一种变寻优粒子空间的改进引力搜索算法对日前无功优化调度模型进行求解,该算法根据历史工况预测误差评价指标调整寻优粒子空间各维度的上下限矩阵,从而抑制了当无功区域内工况预测误差较大时可控设备调度异常的缺陷。最后采用拓展的IEEE 33节点系统算例进行有效性验证。

煤矿供电系统全局无功优化调度技术研究

针对传统煤矿供电系统无功优化调度技术的局限性,介绍了一种全局无功优化调度技术方案。该技术方案在标准遗传算法的基础上,引入了算术交叉和启发式交叉思想,形成了改进多种群遗传算法。以某煤矿为研究案例,结合煤矿实际情况,通过算例分析方法进行工程应用,确认了改进多种群遗传算法具有收敛速度快、节能降耗力度大等优势。

长时间尺度下计及光伏不确定性的配电网无功优化调度

针对高渗透率分布式光伏接入配电网所引起的电压控制问题,分析了无功补偿型和电压控制型两种光伏发电系统的无功电压调控特点,在考虑负荷和光伏出力不确定性的基础上,以系统总运行成本最小为目标,提出了长时间尺度下考虑电压越限风险的配电网无功优化调度模型。针对电压控制型光伏无功电压调控特点,提出了含PV类型节点的配电网概率潮流计算方法。最后,通过时间解耦并采用灾变遗传算法求解得到含高渗透率光伏的配电网长时间尺度下的无功优化调度方案。仿真算例表明:与现有光伏无功控制方法相比,所提方法能够有效降低光伏并网引起的电压越限风险,其中基于电压控制型光伏的配电网无功调度方案在降损和抑制电压波动方面的控制效果更明显。

实时无功优化调度中的邻域搜索改进遗传算法

为了避免遗传算法的早熟收敛及改善其收敛性能,提出了电力系统最优无功调度和电压控制的一种改进遗传算法。算法中采用了分组整数编码技术和锦标赛选择机制;结合十进制整数编码的特点,提出了邻近变异的操作算子,避免了二进制编码中的海明悬崖(Hammingcliffs);在遗传迭代结束后再引入邻域搜索技术,以极短的时间完成搜索。将此算法应用在海南电网的实时无功优化调度中,结果表明该算法能迅速获得全局优化解,具有很好的全局收敛性能,能满足电力系统无功优化实时调度的要求。

考虑提高系统无功备用容量的无功优化调度

充裕的无功备用容量是保证系统电压稳定的一个重要因素,因此在日常无功优化调度过程中考虑提高系统的无功备用容量是防止电压失稳的重要手段之一。文章在分析发电机备用容量数学模型的基础上,定义了基于电压稳定的系统无功备用容量的计算公式,提出了考虑增大无功备用容量、减少网络损耗以及减小电压偏移的多目标无功优化调度算法。并将该算法应用于IEEE30节点系统,证明了所定义的基于电压稳定的系统无功备用容量计算公式的正确性及提高备用容量的无功优化调度算法的可行性。

含大规模风电场的电网概率无功优化调度

针对大规模风电场输出功率随机波动且无功设备种类繁杂的典型特征引起的无功电压问题,建立了概率无功优化调度模型,并提出利用无迹变换和自适应聚焦粒子群算法的求解方法。模型中,利用基于无迹变换的概率潮流算法处理风电场及负荷功率的不确定性影响,并将动态无功设备投入容量计入目标函数,以考虑全网中静态无功设备和风电场处动态无功设备的协调调度。仿真测试结果表明,所提方法可以协调调度多种无功设备,且与蒙特卡洛模拟方法及传统无功优化调度方法相比,所提方法既可有效处理不确定功率变量的影响,又可广泛适应不同风电输出状态下的调度方案。

电力系统动态无功优化调度的调节代价

提出了电力系统动态无功优化调度中控制设备调节代价的数学模型，并探讨了其作用。进行无功优化调度需增加相关设备的投资及运行维护工作量，同时增大了系统故障的概率，因此无功优化调度的目标仅考虑网损最小而不考虑为了降损进行的操作的调节代价是欠妥当的。通过仿真算例表明，将控制设备的调节代价引入无功优化调度的目标函数中，使无功优化调度在降低网损和减少控制设备操作之间达到平衡。由于在无功优化调度中能够避免控制设备的频繁操作，从而证明了该模型的合理性。

计及设备邻近动作影响的电力系统无功优化调度

为避免电网动态无功优化调度中参与调节的设备过多和动作过频繁,考虑设备邻近动作间的影响,提出由设备使用时间及调节频率构成的动态调节代价,建立了一种更加实用的动态无功优化新模型。首先根据设备投资及当前使用年限等数据计算基准调节代价,然后提出以零干涉周期作为设备动作相互影响的时间间隔阈值,进而得到动态调节代价,并将其引入动态无功优化调度的目标函数中,使网损降低和控制设备操作次数减少之间达到协调。仿真算例表明,对于同样的负荷变化,所提方法在取得相近的优化效果的前提下,显著减少了设备的动作次数,使无功优化调度具有更好的合理性和经济性。

全局实时无功优化调度的MAS方法

电力系统无功优化调度问题在数学上属于一种具有多目标、多不确定因素、多约束、多极值、非线性的组合最优化问题。通常的寻优方法遇到了许多困难,因此目前无功优化调度技术的应用还停留在计算规模较小的地区局部电网中。为实现电网全局实时的无功优化调度,提出一种基于分布式人工智能中多Agent系统(MAS)的无功优化调度模型。将全网无功调度按区域分解为若干个相互关联的调度子系统进行分布式求解,全局调度系统采用网络控制结构,各调度子系统则采用分层控制结构。在各子网局部实现无功优化的基础上,采用多Agent智能协调技术实现全网的全局无功优化。

基于混合粒子群算法的风电场无功优化调度

针对风力发电机组应该符合与同步发电机相类似的要求,构想了风电场最优无功调度的问题,并提出了一种混合粒子群优化算法以获得最优解,实现了电网对风电场并网点的无功补偿要求。通过对集中式风电场的仿真,验证了所提算法的有效性,该算法同时考虑了不同母线电压条件下有尾流效应和无尾流效应对风电场的影响,能够在不同工况下得到风电场无功优化的最优解。

含风电系统的无功优化调度

针对恒速恒频和变速恒频两类控制模式对风电机组分别进行建模,以系统有功网损最小为目标,以常规发电机和恒电压控制模型风机的无功出力、变压器抽头位置和投入的电容电抗组数为控制变量,建立了含风电系统的无功优化模型。采用原对偶内点算法进行求解,对于模型中的离散变量,提出了优化归整轮流迭代的方法来进行处理。对海南电网汛小方式的算例分析表明,该无功优化模型和方法可以明显地降低系统网损和系统运行成本。

考虑电压薄弱点选取的主动配电网日前无功优化调度

针对目前配电系统中分布式电源出力以及负载波动的不确定性所导致的电压稳定性问题,综合考虑寻找电压薄弱点、系统无功规划和分布式电源无功控制3种方法,对主动配电网进行日前无功优化调度研究。首先利用一种电压稳定性指标判定包含分布式电源的主动配电网的电压稳定性,并找出系统中的电压薄弱点;接着采用无功规划技术,在电压薄弱点处加入电容器组、静止无功补偿器(SVC)等装置;然后构建了包含DG、SVC和电容器组协调控制的主动配电网日前无功优化调度模型,并利用一种惯性权重系数和学习因子随迭代次数动态变化的改进粒子群算法进行求解;最后在修改后的IEEE33节点配电网测试系统中进行研究,结果验证了文中所提模型和求解算法的真实有效,在提升配网电能质量的同时可以达到节能降损的目的。

无功优化调度的“源-网-荷”参数全局灵敏度分析

不确定因素对无功优化调度的影响缺乏定量的分析。考虑电源、电网、负荷三个环节中存在的不确定因素,采用基于方差的灵敏度分析(Variance-Based Sensitivity Analysis,VBSA)方法,对无功优化调度的参数灵敏度进行定量分析。介绍了VBSA的灵敏度计算方法,研究了无功优化调度模型参数灵敏度分析的输入变量、输出指标及分析流程,最终通过算例表明采用所提出的参数灵敏度分析方法,可以定量评估不同环节的不确定因素对无功优化调度的影响。

计及风电与负荷不确定性的电力系统无功随机优化调度

随着风电渗透率的不断增大,风电的不确定性给电力系统安全稳定运行带来了严重影响。含风电电力系统无功优化调度为非线性混合整数规划问题,在满足多个约束的同时,确定了电力系统无功控制参数的最优值,以优化特定的目标函数。建立了计及风电与负荷不确定性的电力系统多目标无功随机优化调度模型,设置了两个目标函数:有功功率损耗最小化、电压稳定指标最小化。采用ε约束优化方法求解多目标优化模型,利用模糊满意度方法选择最优折衷解。设计了两种不同案例在IEEE-57节点系统上进行仿真。仿真结果表明所提模型及方法可有效解决含风电电力系统无功优化调度问题,显著降低有功损耗,提高系统电压稳定性。

独立交流微电网有功无功联合优化调度

微电网中的线路阻抗呈阻感性,线路的有功功率和无功功率存在较强的耦合关系并产生相互影响,在容量高、规模较大的微网系统中,若有功优化调度时不考虑潮流因素会造成远端节点电压、频率偏移的现象。为了提高电能质量,文中在微网经济调度中考虑潮流约束以实现有功无功的联合优化。以系统综合运行成本和环境成本最小为目标,以潮流平衡为约束条件,建立了考虑系统网损和弃风弃光约束惩罚的微电网优化调度模型;将牛顿拉夫逊法和遗传算法相结合对算例进行求解。仿真表明,考虑潮流约束的有功无功联合优化调度不仅可以降低系统的经济成本和环境成本,而且可以降低系统网损和抑制远端节点电压偏移。

基于电压控制分区的发电机无功备用优化方法

发电机无功备用对电力系统电压稳定和电压控制具有重要意义。提出了基于电压控制分区的区域发电机无功备用定义,该定义综合衡量了区域发电机无功备用对静态电压稳定和准稳态电压控制的价值以及无功备用的可供给性。分析了控制变量的特性和选取方式,建立了用于优化区域无功备用和区域电压水平的二次规划模型,提出了逐次分区优化求解算法。通过3节点系统算例验证了无功备用定义和控制变量选取方式的合理性。通过IEEE 118系统算例验证了优化方法的正确性和可行性,优化方案显著提高了区域无功备用量和电压稳定裕度,改善了电压水平。区域无功备用优化方法将高维的无功备用优化原问题简化为少量的低维区域优化子问题,具有较高的容错性和计算效率,可用于较大规模系统的发电机无功备用评估和优化。

基于并行协同粒子群优化算法和PC集群的无功优化

针对大规模电力系统无功优化高维度、非线性、不连续的问题,提出一种并行协同粒子群优化算法。该算法基于消息传递接口技术,采用二级并行的方案求解无功优化问题。第1级并行是通过控制变量分组,将原优化问题分解成几个相互关联的子优化问题,每一个子优化问题对应一个子粒子群,各子粒子群相互协同,共同求取最优解。第2级并行是指用粒子群优化算法求解子优化问题时使用多个进程并行求解,进程间采用对等模式分配计算任务,提高了优化效率。此外,为了增强粒子群优化算法的全局寻优能力,在优化过程中对其参数进行了动态调整。通过在PC集群上对IEEE118节点系统和IEEE300节点系统进行仿真计算,验证了该算法能取得较好的优化结果,具有较高的加速比和可扩展性,能满足大规模电力系统无功优化的需要。

配电网综合电气节能关键技术研究

针对目前配电网综合电气节能技术单一,尚无系列化关键技术,节能设备存在固有缺陷等问题,文章提出了高压配电网高品质节能的无功动态补偿与谐波治理混合系统、低压配电网低成本高效节能的混合型无功补偿器、全局优化节能的实时无功优化调度系统,并研发了相应的节能设备。在深入分析上述系统拓扑结构的基础上,提出了相应的控制方法。仿真及现场应用效果表明,这些节能技术可有效解决目前配电网电气节能存在的问题,可保障配电网的安全稳定运行,并大幅减少高压配电网的电能损耗。