考虑储能的配电网预防重构策略

预防重构能够确保配电网在一定安全裕度下运行,但网络拓扑频繁变化会降低系统稳定性,增加运行成本.考虑到储能充放电特性和网络最大供电能力,以一天内重构次数最少为一级目标函数,以储能最大出力能力和最大供电能力指标为二级目标函数,建立配电网多级目标预防重构模型.提出储能充放电和重构的动作策略和联合提升最大供电能力的方法,在最大供电能力指标低于安全警戒线时优先利用储能调节,不足时再联合网络重构调节.采用广义简约梯度算法和混合粒子群算法对模型进行求解.最后,以IEEE-33节点配电系统为例的计算分析结果表明,在预防重构中利用储能的备用调节作用,可避免拓扑频繁发生变化,验证了本文模型和策略的可行性.研究成果对于利用预防重构提高配电网运行安全可靠性具有一定参考意义.

基于改进功率树的含分布式电源配电系统孤岛划分

配电网故障后需要在短时间内做出尽可能保障关键负荷供电的策略。本文提出一种含分布式电源的配电网孤岛划分新模型及对功率树进行改进更新的方法。采用"分块—求解—修正"3步骤的求解策略:首先形成基本功率树,再利用改进方法对功率树进行合并、拓展、删除、更新操作,形成最大可能恢复供电范围的功率树分块;然后利用基于二进制的组合变异粒子群算法对功率树逐个进行最优求解;最后对形成的划分方案进行分析调节,使孤岛能稳定运行。所建立的模型计及了负荷的优先级以及功率平衡、节点电压和网络拓扑等约束,符合实际要求。利用该方法能够更快地找到全局最优划分方案。算例的计算结果验证了该方法的有效性。

改进小生境蝙蝠算法在无功优化中的应用

为了克服基本蝙蝠算法后期收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,在原始算法中引入小生境技术并进行改进。在改进算法中,将小生境半径设置为自适应变化的动态函数;在单个小生境群体中采用信息共享机制,对相似蝙蝠数量的过度增长进行抑制;采用优质蝙蝠邻域搜索及存储策略对每一代每个小生境群体的优质蝙蝠进行储存。对某21节点系统进行了无功优化,并与遗传算法、基本蝙蝠算法进行比较,结果表明改进的算法具有更好的全局搜索能力和收敛性能。