计及激励型响应不确定性的变电站规划分布鲁棒优化方法

针对现有变电站规划未充分考虑因激励型需求响应不确定性而带来的方案不够精细的问题,提出一种变电站规划的分布鲁棒优化方法。首先,综合考虑需求响应的签约成本、响应成本与惩罚收益,建立计及源荷匹配和激励型需求响应的变电站选址定容混合整数线性规划模型;其次,构建基于1-范数和∞-范数的需求响应与分布式电源出力的不确定模糊集,在对混合整数线性规划模型改进的基础上,建立基于多离散场景的两阶段三层分布鲁棒优化模型;然后,采用基于列与约束生成的主问题-子问题迭代算法,利用商业求解器实现求解;最后,通过某地区实际算例,验证了文中提出方法的有效性和实用性。

基于博弈论的变电站规划研究

针对城市电网变电站规划问题,提出一种基于博弈论的混合算法。该算法将博弈理论与渔夫捕鱼算法(fisher fishing,FF)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)相结合,设置两个子群和两个博弈策略(FF算法、PSO算法),构建相应的博弈收益矩阵,由加权Voronoi图划分变电站的供电范围,校验其负载率,再以变电站规划年最小费用为适应度函数。两个子群通过博弈收益矩阵周期性的选择和更换搜索策略,在可行解空间内快速寻优。FF算法搜索盲目性过大,收敛较慢;PSO算法易陷入局部最优解。提出的算法将二者进行混合优化,可以取长补短,收敛速度比FF算法快,求解精度比PSO算法高。通过对某市中心城区的规划实例分析,验证了所提算法能够有效解决变电站规划问题。

电力系统建设中的变电站规划与设计优化研究

首先介绍了变电站的作用和重要性,以及变电站规划与设计优化的研究背景和意义,然后针对变电站选址、容量规划和布局优化等方面提出了具体的研究内容和方法,包括多目标规划、粒子群算法、GIS等技术的应用,最后结合实际案例对不同研究方法的效果进行评价和比较,以期为电力系统建设中的变电站规划与设计提供参考和借鉴。研究结果表明,综合考虑多个因素的多目标规划和基于GIS的规划方法可以更好地优化变电站的选址和布局,粒子群算法和其他优化算法可有效提高变电站的容量利用率和经济性。

基于改进加权Voronoi图算法的有源配电网变电站规划

针对未来规划区域面临大规模分布式电源(DG)接入及多样性负荷的场景,提出了一种基于改进加权Voronoi图算法的有源配电网变电站规划方法。首先,将负荷特性引入DG置信容量评估方法中,分析不同负荷特性与DG出力特性对DG置信容量的影响。其次,建立考虑DG置信容量的有源配电网变电站规划数学模型。继而,提出基于改进加权Voronoi图算法的变电站规划方法,具体改进包括:在Voronoi图一次迭代中,根据供电范围划分情况不断调整原定权值,实现加权Voronoi图算法的层次性改进;根据网供负荷在DG方向大量减少的情况调整Voronoi图在DG方向的权值,实现加权Voronoi图算法的方向性改进。最后,通过实例说明所提方法的科学性和实用性。

基于初始站址冗余网格动态减少的变电站规划

针对变电站规划中初始站址对规划结果影响大的问题,提出了一种能自动寻找优良初始站址的简捷有效的新算法。首先,根据可能的变电站个数对规划区域进行冗余网格划分,并以各网格中心作为候选变电站初始站址;然后,基于变电站就近供电原则和舍弃小负载率变电站方法,动态减少变电站个数,找出对应不同变电站个数规划方案的初始站址;最后,引入距离权重因子以便考虑负荷分布不均对变电站负载率的影响,运用交替定位分配法求解各规划方案的站址和站容,并从中选择优化的变电站规划方案。算例表明所述方法可以稳定快速地得到合理的规划结果。

基于粒子群优化的加权伏罗诺伊图变电站规划

针对变电站规划问题,提出一种基于粒子群优化的加权伏罗诺伊图(weighted Voronoi diagram,WVD)变电站规划方法,在变电站数量和容量组合确定的情况下,对变电站的位置和供电范围进行优化。根据变电站及负荷分布的特点,给出全新的权重计算方法,其权重可自适应调整,从而形成基于加权伏罗诺伊图的变电站规划方法。该方法在保证算法收敛的同时,使变电站的位置及供电范围更合理。利用粒子群优化算法的全局搜索特点,实现了基于粒子群优化的加权伏罗诺伊图(particle swarm optimization-weighted voronoi diagram,PSO-WVD)变电站选址及供电范围规划。算例结果表明所提方法无论在变电站站址的确定方面,还是在变电站供电范围的划分方面都比单一方法可靠、合理。

基于分布式电源置信容量评估的变电站规划方法

针对未来规划区域面临大规模分布式电源(DG)接入的情况,提出了一种基于DG置信容量评估的有源配电网变电站选址定容方法。首先,从可靠性的角度出发,综合考虑变电站主变压器故障及DG出力的时序特性,根据DG接入前后可靠性指标不变的原则,引入了一种DG置信容量评估方法,然后结合加权Voronoi图算法,提出了一种含DG的变电站选址定容方法。最后,通过对实际算例的对比分析,验证了所提方法的有效性和实用性。

基于改进加权Voronoi图和遗传算法的变电站规划

针对城市电网规划中的变电站规划优化问题,提出一种基于改进加权Voronoi图和遗传算法的规划算法(improved weighted Voronoi diagram-genetic algorithm,IWVD-GA)。通过改进定权重和引入变权重对加权Voronoi图进行改进,并利用元胞自动机(cellular automata,CA)动态生成改进加权Voronoi图,在生成过程中,权重可根据变电站负载率和供电半径约束动态调整,使供电范围的划分过程可控且更为合理。通过交替定位算法(alternate location algorithm,ALA)对新建站的位置和供电范围进行局部深度寻优,通过遗传算法进行全局寻优,实现了变电站规划优化。为解决CA在元胞个数较多的情况下,在每个演化过程都需要对所有元胞进行判定而导致计算速度较慢的问题,根据元胞状态改变发生在扩张边界的特点,确定需要进行判定的元胞,有效减少了元胞判定次数。算例结果验证了所提算法用于变电站规划的有效性。

油田配网临时变电站规划的研究

以负荷分散、供电半径大的油田配电网为研究对象,提出一种平面中位法和模拟退火算法相结合的变电站规划方法。分析规划区域的负荷分布,通过直观法近似地给定变电站的初始位置和变电站供电范围的初始值,应用模拟退火算法能跳出局部最优解的特点,对给定变电站位置的供电范围进行全局寻优;最后应用平面单中位方法确定对应其最优供电范围的变电站位置。将供电范围寻优和变电站位置的确定交替进行,直到变电所位置变化很小,收敛得到最优变电站规划方案。算例分析表明,该算法进行配网变电站规划,能快速度得到有实用价值的近似最优规划方案。

天津滨海新区负荷预测与变电站规划

负荷预测和变电站规划是电网规划的基础。针对天津滨海新区的区位特点,对滨海新区典型中心商务区的负荷预测和变电站规划方法进行研究。研究成果对于滨海新区的电网建设,具有重要的指导意义,也可供国内其他类似地区的电网规划借鉴。

梯级电站规划环境评价中生态指标体系的建立和量化

构建了流域梯级电站规划环境评价的生态指标体系,以"3S"技术为支持手段结合调查、统计建立了生态指标的获取和量化方法。该方法可以为评价水电工程对流域生态系统的影响提供定量的分析依据。

变电站规划优化解析模型和简化算法

新电改背景下,变电站规划优化是避免投资浪费的关键。针对缺乏详细负荷分布及相关软件计算工具的情况,基于负荷均匀分布假设,综合考虑了变电站和中压线路的投资费用、运行费用和停电损失费用,以年总费用最小为目标,提出1套考虑了停电损失费用的变电站规划优化解析模型和简化算法。线路费用基于估算的出线数和供电半径近似计算,年总费用可表达为变电站数量的简单函数。基于极值求解方法可得到变电站优化数量的解析表达式,并据此提出了变电站单阶段和多阶段规划优化简化算法。实际应用分析表明:随着电缆线路单位造价的提高或单位停电成本的增加,变电站布点应增加但容量应减小;随着负荷密度增加,变电站布点及容量都应增大。

混合量子进化算法在110kV变电站规划中的应用

针对城市电网中110 kV变电站规划这一组合优化问题,给出一种基于混合量子进化算法的变电站规划优化方法。该方法融合了量子进化算法收敛速度快,擅长全局搜索的优点和贪婪随机自适应算法局部搜索能力强的长处。将此方法应用到四川某县110 kV变电站容量规划中,计算结果表明该方法很好地完成了对该县变电站数量、主变容量的优化规划。结果符合该地区电力需求和未来电网建设形势,对该县电网下一步规划建设有重要参考意义,表明了方法的有效性。

基于加权K-means聚类和遗传算法的变电站规划

针对变电站规划问题,提出了基于加权K-means聚类的变电站供电范围划分方法,并在此基础上提出了基于加权K-means聚类和遗传算法的变电站规划算法。该算法运用遗传算法的全局搜索能力确定变电站的座数、主变台数和容量的最优组合,解决了应用加权K-means聚类算法划分变电站供电范围时初始聚类数确定的问题。加权K-means聚类算法能够综合考虑变电站的负载率和供电半径的约束,并在迭代过程中自适应调节。算例结果表明所提算法能够较好地求解变电站优化规划问题。

变电站规划模型改进研究

在现有变电站规划模型的基础上,结合城市电网规划技术导则,将供电容量约束、容载比要求、最大供电线路距离等约束条件转化为罚函数,与变电站建设总投资费用组成规划模型目标函数。根据改进后的变电站规划模型特点,选择适于求解大型复杂优化问题的自适应粒子群优化算法对目标函数进行求解。通过实际算例验证改进模型的有效与实用性。

考虑初始站址的多阶段变电站规划方法

针对变电站规划结果对初始站址依赖度高的问题,提出了一种考虑初始站址的多阶段变电站规划方法。第一阶段,对传统渔夫捕鱼算法进行改进以提高搜索能力,并用于寻找优良初始站址集。然后提出一种基于变电站负荷总量的加权距离法,以选择出优良的初始站址方案。第二阶段,根据各负荷区域负荷密度对加权Voronoi图的权值进行动态改进,避免负荷分布不均对规划区域产生不良影响,并基于局部寻优结果对规划区域进行全局寻优求解。最后通过算例的计算结果,证明了算法的实用性。

湖南电网抽水蓄能电站规划初探

通过对湖南电网负荷及其特性中长期预测和电源结构规划的分析，为满足远景调峰容量的需求，建设抽水蓄能电站已提到议事日程，并介绍了六个规划选点的抽水蓄能电站的基本情况。

影响变电站规划的不确定性信息的处理研究

不确定性信息对电网规划工作的影响十分重要。在总结国内外对于电网规划中不确定性信息研究成果的基础上,采用证据理论分别对影响变电站选址的不确定性信息进行了描述和处理。

考虑负载率均衡及风险成本的变电站规划

负载率均衡和风险成本是对变电站规划结果在实际应用中适应性的直接反应。建立了变电站规划数学模型,提出了考虑负载率均衡和风险成本的变电站规划方法。该方法将负载率均衡用熵值来处理,在风险理论的基础上,建立设备、变电站及线路风险成本模型,同时反应了规划结果的经济性和合理性,结合K-means算法对该模型进行有效求解。算例分析验证了所提规划方法的合理性与传统规划方法相比,采用所提方法规划结果更加合理。

基于密度均值聚类算法的变电站规划研究

针对变电站规划中站址的选取问题,本文根据变电站负荷的特点,提出了基于密度法的K-均值聚类算法。通过对已有的负荷分布以及变电站的容量类型分析,以密度分布和半径确定聚类中心,结合GIS系统的数据处理功能,并以变电站的负载率和供电半径为约束条件,确定变电站的站址以及供电范围,提高了供电质量,减少线路投资以及运行费用。仿真算例的结果表明了该算法的优越性以及经济性。