基于最小生成树及改进遗传算法的含分布式电源配电网孤岛划分方法

为在配电网大规模失电条件下充分发挥分布式电源作用,减小停电损失,基于分布式电源孤岛在线划分的思想,提出了配电网故障后分布式电源孤岛划分的原则,建立了分布式电源孤岛划分的数学模型。提出了孤岛划分算法中无向图的权值整定方法,在此基础上提出分为2个步骤的孤岛划分方法:第1步为基于Kruskal算法的含分布式电源最优辐射状配电网的生成方法;第2步为基于改进遗传算法的多DG配电网最优孤岛划分方法。基于PG&E69节点系统对负荷权重设置对算法的影响进行了分析,并对各种方法进行了对比验证。结果表明,最优辐射状配电网是进行最优孤岛划分的基础,可缩小解集空间;所提方法相比启发式算法、分支定界法和动态规划法在恢复负荷数量、负荷价值方面具有优越性,可应用于配电网运行控制。

基于零序阻抗模型故障特征的含分布式电源配电网故障区间定位方法

电力系统配电网的故障区间定位是故障精确测距的基础,其研究对尽快恢复供电及减少停电经济损失具有重要作用。分布式电源(DG)的引入增加了故障区间定位的难度,为此提出一种基于电源端测量数据的含DG配电网故障区间定位新算法。该方法在含DG配电网零序阻抗模型的基础上,根据故障点的故障特征搜索故障支路关联节点,定位故障区间。算例仿真结果表明所提出方法具有区间定位准确度高、鲁棒性强和计算速度快的优点。

适用于多电源配电网潮流计算的前推回代方法

本文提出了一种改进的配电网潮流前推回代算法。在传统的前推回代潮流计算方法的基础上,利用图论的思想,将随机编号的网络转化为符合传统前推回代潮流计算编号规则的网络,进而利用传统前推回代潮流计算方法进行潮流计算。该算法不仅适用于单电源网络,同样适用于多电源配电网络。在多电源网络中,可以将网络分解成多个单独的网络,由于每个网络之间没有影响,可以并行运算。利用典型的3馈线16节点系统进行算例分析,证明了算法的可行性。

含分布式电源配电网单相接地故障保护方法

提出一种含分布式电源配电网单相接地故障保护方法。首先,利用聚类算法刻画不同故障条件下故障历史数据的空间分布情况,通过欧氏距离算法分析采样数据与故障历史数据的相似性,利用其空间距离上的亲疏远近程度确定故障区段,然后结合保护代理间协调配合,准确定位故障线路。以10 k V含分布式电源配电网模型对该保护方法进行仿真,验证了其准确性与有效性。

基于组合型交叉熵算法的多电源配电网故障定位

提出一种利用组合型交叉熵算法实现多电源配电网故障定位的方法。考虑多电源配电网故障电流与设备状态的关系,建立表征配电网故障定位问题的优化模型,利用组合型交叉熵算法求取模型最优解,并给出算法的具体实现步骤。仿真结果表明该文算法能够对多电源配电网中的单点及多点故障进行准确定位,在伴有部分信息畸变的情况下,仍能给出正确结果,具有准确性和容错性高等优点。

基于鸽群优化算法的含分布式电源配电网状态估计

随着配电网中分布式电源比例不断增加,对配电网的运行管理模式提出了更高的要求,为了能够保证配电网运行的可靠性和经济性,针对含分布式电源配电网的特点,基于鸽群优化算法,提出这类配电网的状态估计方法。以配电网中分布式电源和负荷的有功功率为状态变量,以状态变量与量测量差值的平方和最小作为目标函数,以潮流方程作为等式约束,以状态变量上下限值作为不等式约束,构建了含分布式电源配电网状态估计优化模型。采用鸽群优化算法和遗传算法分别求解了所构优化模型的最优解,算例表明,依据磁场、太阳和地标模拟鸽群自主归巢行为的鸽群优化算法,能获得比遗传算法估计精度更高的状态估计结果,可为含分布式电源配电网状态估计提供一个新途径。

行波理论支持下多电源配电网故障定位系统

由于传统配电网故障定位方法缺少对多个Agent之间的通信协调,导致定位精准度低、可靠性差等问题,为此研究并提出基于行波理论设计多电源配电网故障定位系统。采用.NET平台三层B/S结构体系设计故障行波定位信息处理子系统,通过数据处理模块处理获取数据信息,筛选多电源配电网故障信息,并在.NET平台上发布多电源配电网故障信息。当故障行波定位子系统发出调用数据命令时,故障行波定位信息处理子系统将故障信息传输到故障行波定位子系统中。通过多个Agent之间的通信协作调用故障数据,同时利用多端行波故障定位方法对故障数据进行定位,实现多电源配电网的故障定位。经过实验证明,与其他两种系统相比,所设计系统故障定位精准度在90%以上,系统故障定位精准度高。

基于改进PSO的带分布式电源配电网状态估计

粒子群优化(PSO)算法可以解决在配电网状态估计中由分布式电源接入引起的非线性特征问题,但是将标准PSO算法应用于多模态函数系统会出现陷入局部收敛等问题。提出了带有变异算子的PSO算法,能够解决PSO算法在配电网状态估计时陷入局部收敛的问题。利用所提出算法对IEEE33节点系统进行状态估计,并与标准PSO算法进行比较,验证了所提算法的有效性。

基于粒子群算法的多电源配电网储能功率配置方法

针对目前设计的多电源配电网储能功率配置方法存在配置灵敏度较低、功率损耗大等问题,提出一种基于粒子群算法的多电源配电网储能功率配置方法。对配电网储能功率进行优化布置,得出了配电网网损灵敏度标准差,通过网损灵敏度标准差确定各路径接入储能的顺序,对配电网储能功率进行了容量优化;利用粒子群算法对储能的有功功率和无功功率进行优化,得到了配电网储能功率的最优配置容量。实验结果表明,所提方法优于其他方法,能够有效降低多电源配电网的网损、减少路径电流的波动,该方法具有很好的有效性和可靠性。

分布式电源配电网造价风险评估仿真研究

对分布式电源配电网造价风险进行准确评估,可以保障分布式电源配电网的安全运行。进行风险评估时,需要计算电网造价的最大化投资收益,获取分布式电源配电网工程造价风险因素,而传统的神经学习估算法通过建立神经网络模型对电网造价相关数据特征进行提取,不能计算电网造价的最大化投资收益,存在风险评估误差大的问题。提出一种改进工程量模式的分布式电源配电网工程造价风险评估方法。构建工程项目不均衡报价的收益优化模型,计算出投标企业的最优造价信息,获取分布式电源配电网工程造价风险因素。采用风险价值法(Var)和蒙特卡罗法对分布式电源配电网工程造价所面临的风险进行评估。仿真结果表明,改进方法可以对电网造价风险进行准确评估。

基于行波理论的多电源配电网故障定位方法

传统的故障定位方法因缺少有效的故障点测距过程,导致其测距误差、故障定位耗时以及故障定位复杂度增加。为有效解决上述问题,针对多电源配电网,基于行波理论设计了一种新的故障定位方法。首先选取多电源配电网故障初始行波最先到达的位置点作为参考测量点。然后基于行波理论分析参考测量点和其他接收到故障行波信号的测量点,并计算多个故障点到参考测量点的距离,通过选取最大值确定多电源配电网最终的故障点位置。仿真实验结果表明:该方法能够有效降低测距误差、减少故障定位耗时、降低故障定位复杂度,且受噪声影响较低,具有较强的有效性和实用性。

基于多目标优化的多电源配电网储能功率配置方法

为减少多电源配电网储能功率损耗,保持多目标电力平稳,在多目标优化算法的基础上,构建一种储能功率配置方法。综合分析经济、环保和技术三项指标,建立多目标优化配置数学模型,分析配电网各条支路中的电压幅值和电流幅值;利用多目标粒子群优化算法改进储能功率容量和接入方式,并将当前粒子群适应度与上一轮的适应度值做比较,得到pareto解,实现储能功率最优配置。通过与其他算法展开对比实验测试,结果表明,所提方法具有较高的投资运行经济效益、较低的电压偏差和网损,同时最优pareto解的曲线也是较为平稳的,使配电网始终处于安全供电状态。

基于PSO算法的多电源配电网储能配置模型

目前研究的多电源配电网储能配置方法对于削峰填谷和平滑负荷的配置能力较差,储能效果不能满足最优配置变化趋势。为了解决上述问题,基于粒子群算法提出了一种新的多电源配电网储能配置方法。将局部寻优、装机成本、配电网储能容量配置、选址定容作为优化目标并建立数学模型。通过设置与更新多电源配电网储能的迭代次数,初始化光伏信息,引入粒子群算法确定约束条件,完成多电源配电网储能配置。实验结果表明,所提方法具有很强的削峰填谷和平滑负荷的配置能力,得到的储能效果满足最优配置变化趋势。

基于回路分析的含分布式电源配电网简化潮流计算

文章结合回路分析,针对含分布式电源配电网简化的相关问题,提出一种有效的含分布式电源配电简化潮流计算方法,并立足于回路分析法,结合配电网的实际情况,对配电网各节点电压方程进行简化,使其能直接转化为线性代数方程,更好的适用于电源配电网计算与管理,具有较高的应用价值。

基于大数据分析的高比例分布式电源配电网故障定位方法

文章提出一种基于大数据分析的高比例分布式电源配电网故障定位方法,旨在解决传统电力系统中故障定位效率低下、人工判断主观性强等问题。通过分布式电源配电网中的传感器节点采集实时数据,利用大数据分析技术进行数据处理和特征提取。基于机器学习算法建立故障定位模型,使用训练集对模型进行训练和优化。最后,使用测试数据集对模型进行验证,通过准确率、召回率和F1值等指标评估方法的性能。

基于蚁群算法的多电源配电网储能功率合理控制方法

由于多电源配电网储能功率控制获取的功率偏差和网络损耗结果不准确,导致功率控制结果不理想。提出基于蚁群算法的多电源配电网储能功率合理控制方法,并设计储能架构。储能架构由储能控制器、光伏控制器、风力控制器等设备构成。分析多电源配电网储能的运行特性,以运行费用和资源折旧费用总和最小作为目标,构建多电源配电网储能功率合理控制模型,通过蚁群算法优化求解模型,实现储能功率的合理控制。实验表明:所提方法未发生过电压和欠电压的情况,其网络损耗值仅为85.5 kW·h,三相不平衡度为0.18%,功率偏差为29.4 W,因此,所提方法有效提高了功率控制效果。

电源配电网中电机金属零件防腐蚀措施研究

电机金属零件腐蚀对电源配电网的稳定运行影响较大,为了解决金属零件存在的腐蚀性问题,开展了电源配电网中电机金属零件防腐蚀措施的研究。从小孔腐蚀、缝隙腐蚀、应力腐蚀、晶间腐蚀四个方面,分析电机金属零件腐蚀类型,结合电机金属零件腐蚀的危害,提出在电机金属零件表层刷涂防腐蚀镀层的措施,使金属表层与外界呈现一种相对隔绝的状态。同时,在电化学原理的支撑下,引进电化学保护法,处理电机金属零件,通过牺牲金属零件阳极的方式,对其进行保护。并采用对电源配电网运行环境及其环境中隐性与显性腐蚀因素进行调研的方式,合理选择电机金属零件构成材料,以此达到对电机金属零件的防腐蚀作用。

改进蚁群算法在可靠多电源配电网规划模型中的应用

针对传统电力系统存在的故障诊断能力差、数据冗余等问题,提出一种基于自组织和深度强化学习相结合的新一代分布式电源系统可靠性优化方法。首先,利用蚁群算法对传统的单电源配电网进行建模分析;其次,采用改进蚁群算法对该模型进行训练与测试;最后,将结果作为输入,构建出一个全新的多电源配电网综合评价体系并验证了所提方法的有效性。研究表明,相比于传统的单电源配电网而言,该模型能够显著提升网络的鲁棒性、抗干扰能力以及预测准确率。同时,由于引入了自组织机制来改善网络结构,使得网络具有较高的泛化性及适应度,因此可以更好地实现对复杂电网运行状态下的动态响应,从而进一步提高预测精度和稳定性。此外,通过实验证明所提出的方法能够有效提高供电系统整体的供电效率。

分布式电源配电网供电恢复的算法分析

在市场经济水平飞速发展的背景下,人们对于生活品质的要求也不断提升,因此对电能也就提出了更高的需求。在当前的电能需求表现上,配电网和百姓需求有密切的关联。在配电网运行的过程中,一旦发生故障,可能会导致十分严重的后果发生。所以如何高效地针对分布式电源配电网的供电恢复展开深入全面探讨显得十分关键和必要。本文结合分布式电源配电网对供电恢复的算法展开了探讨,提出了快速满足分布式电源配电网供电恢复的举措。

配电网电源系统中的故障诊断与智能恢复策略研究

随着电力系统的不断发展,配电网电源系统作为电力供应链的重要组成部分,其稳定运行对于保障电力系统的可靠性具有重要意义。文章旨在研究配电网电源系统中的故障诊断与智能恢复策略,为配电网电源系统的安全、高效运行提供坚实的技术支撑。通过系统剖析配电网电源系统的组成结构、常见故障类型及其原因、先进的故障诊断技术等内容,为提高系统运行的稳健性和智能化水平提供技术支持。同时,重点关注智能恢复策略的协调控制、故障隔离和系统重构等核心内容,并通过案例分析评估了这些策略在实际应用中的效果。