基于等价输入干扰的分布式光伏电源出力控制策略

分布式电源能够改善配电网潮流分布,使得电力系统具有更高的能源利用率以及灵活性,然而分布式电源的不合理出力则难以充分发挥自身优势,并且死区效应、电网电压畸变及系统参数不确定性等不确定性扰动也会对电力系统的可靠性构成严重威胁。针对此问题,提出了基于改进的等价输入干扰方法(improvedequivalentinputdisturbance,IEID)的分布式电源出力控制方法。其中上层优化结构以配电网网损最小为目标,建立配电网优化降损模型并求解得到分布式电源出力值;下层控制结构基于所提IEID设计分布式电源控制策略,把模型耦合项、死区效应、网压畸变及系统参数不确定性等干扰对系统输出的影响等价到输入通道上,并对其进行估计和补偿,能够有效地抑制未知扰动并高精度跟踪上层输出的出力值,极大地改善并网电能质量。以某21节点真实居民配电网为算例,仿真结果表明所提方法具有较好的扰动抑制能力,能够自主平稳出力,降低配电网网损。

适应多流融合仿真的交互同步接口算法

为研究分析当前新形态复杂配电网系统可靠性、电压稳定和高效运行的有效手段,综合考虑能量流、信息流、控制流及业务流的多流融合仿真的同步接口算法研究,通过对比研究了4种典型接口算法,研究了基于反馈电流滤波的理想变压器模型(ideal transformer model,ITM)改进接口算法。结果表明该方法通过将物理侧测到的电流经过滤波器反馈给数字侧,优化了ITM算法的稳定条件,减小了数模两侧的延迟,提高了多流融合仿真系统的稳定性和精确性,可见基于反馈电流滤波的ITM改进接口算法有效平衡了配网多流融合实时仿真中同步接口的稳定性和精度的要求。

新型配电系统形态演化与安全高效运行方法综述

配电网是实现能源转型的重要支撑点,“双碳”目标驱动的配电网将发生重大变革,已快速从被动配送网络向主动平衡区域电力供需、支撑能源综合利用的资源配置平台转变,呈现更强的“系统化”特征,即从配电网向配电系统转变。在此背景下,该文首先从形态演化路径、多维度耦合关系以及核心研究手段3个维度梳理总结相关研究,并初步提出新型配电系统未来演化规律与演进方向构想。然后,对新型配电系统演进过程中涉及到的关键技术,即故障保护与自愈技术、振荡分析与抑制技术、系统稳定控制技术与协同调度技术进行了总结与讨论,并进一步通过分析关键技术在典型案例中的应用明确了现阶段技术现状与未来需求的差距。最后,对新型配电系统相关技术未来发展方向提出了展望。

基于光伏逆变器调节的中低压配电网电压分层协调控制策略

针对高比例分布式光伏接入配电网引起的电压质量问题,提出一种基于光伏逆变器调节的中低压配电网电压分层协调控制策略。首先分析了中低压有源配电网电压控制方式,提出一种光伏逆变器电压区间分区控制方法;然后,提出了中低压配电网2阶段分层控制架构,构建以网络损耗最小、电压偏差最小和分布式电源消纳最大为目标的优化控制模型;最后,结合IEEE 33节点算例以及某实际配电网算例对有源配电网分层控制策略进行验证。IEEE33节点算例表明,优化方法可使配电网整体损耗降低3.79%,电压偏差率降低27.29%;实际配电网算例结果表明,优化方法可使配电网整体损耗降低36.33%,电压偏差率降低62.59%,并可有效提高光伏消纳平衡能力,保障有源配电网安全稳定运行。

计及分布式电源出力不确定性的虚拟电厂鲁棒优化调度

随着分布式电源(distributed generation,DG)大规模接入配电网,为了平抑其出力波动性和间歇性带来的影响,并充分利用配电网中储能、可控负荷等灵活性资源,虚拟电厂优化调度成为一种行之有效的方法。但如何实现在不确定性情况下虚拟电厂优化调度策略的鲁棒性成为需要研究的内容。为此,文章首先构建了确定性场景下的虚拟电厂优化调度模型,通过二阶锥变换将确定性场景下的虚拟电厂优化调度模型由难以求解的混合整数非线性模型转化为容易求解的混合整数二阶锥模型,并进行求解;然后,通过鲁棒优化理论,构建了考虑DG出力不确定性场景下的鲁棒优化调度模型,并通过鲁棒对等变换和割平面方法将其分别转变为2个确定性场景下的虚拟电厂优化调度模型,二者交替迭代求出对应于不确定性模型的鲁棒优化解。最后,通过IEEE33节点算例分析,证明了所提模型及求解方法的有效性。

智能配电网大数据应用需求和场景分析研究

智能配电网中存在大量异构多源的数据,其中的数据规模和特点符合大数据的各项特征。首先总结配电网大数据的来源和特征,然后从智能配电网中的应用场景出发,分别从配电网负荷预测、运行状态评估与预警、电能质量监测和评估、基于配电网数据融合的停电优化等方面进行分析。从不同系统和不同数据结构角度,对多源数据融合中的不良数据辨识进行重点分析,同时还归纳了配电网大数据关联模型建模方法和配电网大数据分析手段。通过在配电网中运行大数据的分析技术,能够为智能配电网开展分析提供强有力的计算和分析条件,大数据的分析结果可为配电网规划和安全运行提供数据支撑,也可有效提升配电网各类资产健康水平。

基于多种群遗传算法的分布式光伏接入配电网规划研究

针对分布式光伏接入配网系统的优化规划问题,提出一种兼顾经济性和安全性的光伏并网规划方法。以接入容量最大、投资运行维护成本最低、网络有功损耗最小为经济性规划目标,以电压偏差、电压波动、谐波指标为规划约束,建立光伏并网的多目标约束优化模型。采用多种群遗传算法求解规划模型。利用控制参量不同的多个种群协同进行优化搜索,同时在单个种群的操作中引入适应度函数标定和自适应算法,克服算法求解多目标约束优化模型未成熟收敛的缺陷。结合IEEE33节点配电系统进行求解分析,验证所提出模型和方法的有效性,并对不同负荷、接入方案、功率因数下的规划方案进行对比研究,归纳不同因素对规划结果的一般性影响规律。

考虑电压约束的分布式电源接入配电网最大准入容量计算方法

研究了分布式电源接入配电网最大准入容量确定方法。从配电网接纳分布式电源的角度出发,在考虑节点电压约束的前提下,建立了含负荷不确定性的分布式电源接入配电网最大准入容量的双层规划数学模型,通过适当的变换将求解双层规划问题变成求解多次单层规划的问题,然后提出采用可信赖域序列二次规划算法来求解变换后的单层规划问题。为验证所提方法,对IEEE 33节点系统算例进行了仿真,结果表明所提算法能较好地求解分布式电源接入配电网最大准入容量的问题。

基于改进遗传模拟退火算法的无功优化

针对目前电力系统无功优化算法所存在的问题,提出了一种将遗传算法与模拟退火算法及牛顿下山法相结合的混合求解算法。首先根据个体适应度值进行自适应交叉和变异操作并采用模拟退火进行个体更新,以便增加群的多样性,避免陷入局部最优;然后采用牛顿下山法加快模拟退火部分的求解过程,并采用十进制整数编码和保存最优个体法来提高计算速度和精度。以IEEE30-bus系统和一某实际电力系统为例对所提出算法的性能和求解精度进行了测试,结果表明改进的混合遗传算法比传统的遗传算法在计算速度和全局收敛方面有了很大提高。

基于拉格朗日松弛技术的复杂有源配电网分布式状态估计

为了提高复杂有源配电网状态估计问题的计算速度,提出了一种基于拉格朗日松弛技术的复杂有源配电网分布式状态估计方法。建立了复杂有源配电网分区模型,该模型从复杂有源配电网的量测配置情况和分布式并行计算效率角度出发,综合考虑了分区后各子区域的计算速度与精度,利用拉格朗日松弛技术将分区问题中的约束条件吸收到目标函数中,降低了分区模型的求解难度。通过网络解耦技术使各子区域相对独立,可在分布式并行环境下求解该网络的状态估计问题。各子区域选取指数型目标函数状态估计模型,该模型能够自动排除不良数据影响,在保证结果精度的同时有效减小了所求问题的系统规模和雅可比矩阵阶数,提高了状态估计算法效率。仿真算例结果表明,所提方法可实现对复杂有源配电网的合理分区,有效提高了状态估计的计算速度。

基于改进免疫遗传算法的无功优化

针对目前电力系统无功优化算法所存在的问题提出了一种改进的免疫遗传算法,该算法把模糊逻辑、模拟退火和免疫算法相结合,根据模糊逻辑获得变化的交叉和变异算子,采用退火免疫方法对抗体进行选择,用免疫算子进行个体更新,从而增加了群的多样性,避免陷入局部最优。同时,还采用十进制整数编码和保存最优个体法来提高计算速度和精度。最后以IEEE30-bus系统为例对算法的性能和求解精度进行了测试,结果表明本文提出的算法比其他遗传算法在计算速度和全局收敛方面有了很大提高。

基于协同粒子群优化算法的配电网三相不平衡状态估计

为解决配电网三相不平衡状态估计的优化问题,提出一种基于粒子群优化的协同粒子群优化算法(Co-PSO),即在主种群进行全局寻优的同时,将状态估计的状态变量分为多个相互独立的子空间,每个子空间由一个子种群来求解;子种群在主种群结果的基础上进行优化,主种群不断引入子种群结果,二者协同进化、相互促进。IEEE 13-bus、37-bus和123-bus多个标准算例的实验结果表明,提出的优化方法能够有效估计不确定负荷及分布式电源出力。通过和基本粒子群算法、多种改进的粒子群方法、遗传算法等进行比较,也证明了提出的协同粒子群方法的有效性和适用性。

基于分布式最优潮流算法的跨区输电阻塞管理研究

使用辅助问题原理(APP)和序列2次规划(SQP)的分布式最优潮流算法来解决跨区域的输电阻塞问题。研究大系统互联电网的最优潮流优化(OPF)策略,分析电网分区的分解协调模型,使用APP来解决区域耦合约束,将一个大的电网互联系统分解成多个区域子问题。跨区域阻塞管理问题可描述为调整成本最小的优化问题,通过区域分解把跨区域阻塞管理问题分解为多个区域的SQP问题,这些问题可在分布并行的方式下求解。对3个区域互联的IEEE RTS-96算例进行分析,结果表明该文算法是一种有效的跨区域输电阻塞消除算法,在电力市场中有良好的应用前景。

基于XML的信息集成系统的研究与实现

研究了基于XML的共享信息的表达,通过共享信息模型实现了异构分系统间的信息传递和共享。最后结合实际CAPE项目,以统一数据访问平台为例,对以上技术的可行性进行了验证。

互联电网的直流最优潮流分解算法研究

研究了大系统互联电网的最优潮流优化策略,基于部分对偶理论分析了电网分区的分解协调模型,提出了一种基于直流最优潮流模型的互联电网多区域分解最优潮流并行求解算法,将一个大的电网互联系统分解成多个区域子问题,每个区域子问题是个典型的二次规划问题,使用直流最优潮流模型来求解互联电网的最优潮流分布,讨论了分区优化收敛条件。通过交换输出电价和边界节点相位角,完成区域间的信息交换。使用上述分解算法对IEEERTS-96算例的多个互联区域进行了分析,结果表明本文算法是一种有效的求解算法,适合大区电网互联后在线分布式动态OPF计算。在电力系统有极大的应用前景。

应用多代理技术的主动配电网电压感知控制

针对配电网节点数目过多,而现有的实时量测设备有限,不足以全面量测及监控的实际情况,基于多代理系统架构,利用远程终端设备的量测数据,构建局域?线路?配网3层电压分布感知模型。当感知配网发生局部电压越限时,利用电压感知的信息通过电压估算算法实现对分布式电源无功输出量的调控,从而使得分布式电源参与到电压调节中并且运用多代理技术使得分布式电源无功与有载变压器相配合,实现主动配电网的综合电压控制。最后基于IEEE 33节点配电测试系统对所提方法的有效性进行了分析与验证。

基于多源多时空信息的配电网SCADA系统电压数据质量检测与评估方法

为了对配电网数据质量进行检测、修正和评估,针对配电网SCADA系统的电压量测数据,提出基于多源信息匹配、基于同点多时段对比以及基于多点量测信息匹配的数据质量检测方法,在多点量测信息匹配的判断中基于潮流计算的电压数据来估计误差。基于初级的量测量突变检测并综合上述3种方法,提出一种基于多源多时空信息的电压数据质量综合检测和修正方法。最后,给出了单一电压数据质量的评级方法以及整体电压数据质量的评估标准。采用PG&E 69节点配电系统对上述方法进行验证。结果表明,所提方法能有效检测出不满足精度要求的电压数据,并对其进行准确修正,同时可为运行人员评估数据质量提供参考。

支持协同仿真的模型库管理技术研究

根据协同仿真中对于模型管理的需求,研究了基于 CORBA 的模型库管理系统的三层体系结构,提出了基于模型字典和模型结构相结合的改进面向对象的模型表示方法,研究和实现了模型的版本、配置、操作等管理技术,最后以汽车姿态控制系统为例,对以上设计思想的可行性加以验证。

基于数据挖掘的配电网故障风险预警

为了提高配电网风险预警的准确性,提出了基于数据挖掘的配电网故障关联因素分析与风险预警的方法。通过数据清洗、数据变换、数据集成和离群样本剔除,归纳配电网四大类共28个故障特征;采用改进的Relief-Wrapper算法进行故障关联因素分析,剔除了6个冗余特征,形成了由22个故障特征组成的最优故障特征子集;提出了兼顾故障发生频率和失电负荷比例的配电网故障风险指标和风险等级划分方法,采用基于径向基函数的支持向量机(SVM)方法和最优故障特征子集进行风险预警。对某市120条馈线配电网进行了风险预警算例分析,结果验证了所提方法的有效性。

基于协同进化蚁群算法的含光伏发电的配电网重构

文章提出了一种基于协同进化蚁群算法的含光伏发电的配电网重构方法,该方法将复杂的含光伏配电网重构问题分解为一系列相互联系的子优化问题,建立了以配电网网络损耗最小和负荷均衡化率最小的多目标子区域优化模型,以及以系统总运行费用最小为目标的整体优化模型。各子区域内部采用蚁群算法独立求解,子区域间通过代表个体的交互配合和不断协同进化,最终实现整体最优的目的。由114节点配电网仿真结果表明:文章所提出的方法能有效提高算法的计算速度和求解质量;光伏发电接入配电网后,能够降低运行费用和减少开关动作次数,有助于配电网安全经济运行。