含风电机组的配电网多目标无功规划

考虑风电机组(Wind Turbine Generation,WTG)出力的随机性以及负荷的不确定性,以网损最小和无功补偿设备投资费最小作为目标,利用机会约束规划方法建立了配电网多目标无功规划模型。采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟嵌入非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-II)对规划模型进行求解,得到配电网多目标无功机会约束规划问题的Pareto最优解集,避免了传统加权求解方法中权重确定的主观影响。改进的33节点配电网的仿真和分析验证了所提模型的合理性以及算法的有效性。

考虑土地成本的变电站多目标无功规划方法

针对土地资源日益紧缺和国家电网要求无功补偿设备一体化、紧凑化、智能化要求的情况下,本文提出了一种考虑土地成本的变电站多目标无功规划方法。该方法以综合年费用最小和占地面积最小为目标函数建立了二层规划模型,通过带精英策略的快速非支配排序遗传算法和内点法求解得到Pareto最优解集。以某市实际片网为例,利用本文的模型与算法求解得到Pareto最优无功规划方案的集合,为规划人员的决策提供指导和依据。