基于负荷组合预测的配电网网架动态变化识别方法

为避免配电网网架出现明显的动态变化行为,从而实现对电量指标的准确识别,提出基于负荷组合预测的配电网网架动态变化识别方法。利用逆变器控制结构,分析网架变化行为的表现能力,再联合已知的动态电量匹配系数,完成对配电网网架的动态变化特性研究。在此基础上,选取关键电量负荷指标,通过建立等权组合条件的方式,得到符合应用标准的电量预测结果,实现基于负荷组合预测的配电网网架动态变化识别方法的设计与应用。对比实验结果表明,与改进卷积神经网络的评估方法相比,在负荷组合预测标准的作用下,配电网网架的动态变化行为能力得到了有效抑制,符合准确识别电量指标的实际应用需求。

基于多种群免疫遗传算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的组合优化问题,传统的优化方法往往难以解决此类问题。提出一种多种群的免疫遗传算法进行配电网网架优化规划,采用多个种群针对优化目标的不同方面进行优化搜索。在遗传进化过程中,借鉴生物免疫机制对每个种群的染色体进行免疫算子操作,种群之间通过优秀个体转移进行交互,有效防止了种群退化,提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力。以网络年费用最小为优化目标建立配电网网架规划的数学模型,利用多种群免疫遗传算法求得优化解,通过具体实例验证了该算法的有效性。

基于区间算法和范例学习的配电网网架规划

考虑配电网网架规划中的不确定因素,建立了配电网网架区间规划模型。结合配电网辐射状运行的特点,提出了简单实用的配电网区间潮流计算的端点法。对基于Agent行为和范例学习的遗传算法中的“范例学习”部分进行了修改,使其适应于配电网网架区间规划模型的求解。算例结果表明,提出的算法可以得到鲁棒性强的规划方案。

基于模糊期望值模型的配电网网架规划

传统配电网网架规划中,不确定规划参数的处理是规划的难点。为深入研究该问题,考虑了负荷预测值的不确定性,引入可信性理论和不确定规划方法,建立了基于模糊期望值模型的配电网网架规划模型,并采用遗传算法求解。该模型采用梯形模糊变量表示负荷预测值,其目标函数和约束条件均具有明确的数学意义,可采用严格的数学方法求解,克服了传统配电网网架规划模型没有考虑负荷预测结果的不确定性,或者所建立的模糊规划模型不合理且没有明确数学意义的缺陷。算例表明,与确定性配电网网架优化规划相比,该方法所求得的配电网网架规划方案对于未来负荷的不确定性具有更强的适应性。

基于人工鱼群算法的配电网网架优化规划

人工鱼群算法是一种新型的群智能随机全局优化技术。然而该算法很难得到精确的最优解,而且算法在收敛性、计算复杂度等方面还有很大的缺陷。针对人工鱼群算法的这些不足,引入了改进的模拟退火算法和精英选择的思想对人工鱼群算法进行改进。以网络年综合费用最小为优化目标建立了配电网网架规划的数学模型,并利用改进后的人工鱼群算法求得该模型优化解,通过对具体实例的仿真实验,比较了人工鱼群算法改进前后对配电网网架规划进行优化的结果,同时验证了该方法的可行性和有效性。

考虑可靠性的配电网网架多目标规划

以多目标的方式兼顾了规划网络的经济性和可靠性要求,提出了网架规划方法,能够同时考虑联络馈线段的规划,并且弥补了运用遗传算法求解组合优化问题时产生大量不可行解的缺陷。首先,通过最短路径算法得到变电站之间的最佳备用路径;然后,通过最优生成树算法得到初始网架,并在此基础上采用改进整数编码形式的多目标遗传算法,得到关于多个目标的Pareto曲线及多组推荐方案。规划人员可以根据实际需要权衡经济性和可靠性要求,灵活选择合适方案。仿真算例表明,所提方法高效可行,简化了遗传编码,能够在保障一定可靠性的基础上实现经济最优。该方法还适用于拓展规划。

基于改进免疫遗传算法的配电网网架规划

为了解决传统方法难以实现配电网网架规划组合优化的问题,针对改进免疫遗传算法具有生物免疫系统中抗体多样性的保持机制和基于抗体浓度的调节更新机制,同时又具有一般进化算法的随机搜索能力,采用改进免疫遗传算法对配电网网架规划进行求解,提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力.优化模型以网络年费用最小为优化目标,以线路传输容量、电压降、配电网的辐射性等为约束条件;根据配电网辐射性的要求,以备选网络的生成树作为初始解,从而避免了随机产生初始可行解时速度较慢的弊端.并借鉴支路交换的思想设计杂交算子和变异算子,以避免辐射性检查过程,使得算法的寻优能力大为增强.通过算例验证了该算法的有效性,同时算例结果表明该算法的计算速度比常规免疫遗传算法的计算速度有较大提高.

多粒子群协同优化算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的大规模组合优化问题。针对PSO易早熟、收敛慢的缺陷,本文提出一种基于粒子群算法的多粒子协同优化算法来求解配电网网架规划问题,以达到线路的规划年综合费用最小为目标函数。由于该算法在操作过程中不可避免产生不可行解,本文提出了一种将不可行解修复成满足辐射型要求的可行解的方法。该算法在求解配电网网架优化问题时,编码容易且能方便处理网络辐射性问题,求解效率高、速度快。最后,通过算例证明该方法的可行性和有效性。

采用矩估计法的电网网架结构综合评价模型

根据矩估计法理论将主观赋权法和客观赋权法相结合,构建了考虑主、客观影响的电网网架的组合赋权方法和综合评价方法。从电网的技术性、安全性和经济性出发,形成了电网结构的评价指标体系。基于综合评价方法和电网网架评价指标,提出了一种电网网架结构的综合评价模型。算例表明,该模型既能有效反映决策者的主观意愿,又可以将客观数据之间的统计反映在权重中,使得赋权的结果公正,评价指标体系和评价方法合理,并具有良好的可操作性。

基于图数据库配电网网架图谱校核的方法研究

目前国网公司为了强化营销、运检、调控业务协同,有效支撑电力故障定位、停电范围定位、实时线损统计和业扩报装等业务,推动实施营配贯通建设工作。针对人工营配贯通工作会导致营配业务系统中电网拓扑关系数据与现场不一致的问题,根据配电网网架业务,结合现有关系型数据库存储的台账及关系数据,利用知识图谱技术构建配电网网架拓扑图和Neo4j图数据库存储配电网网架拓扑图,为配电网业务展示、大数据下设备关系查询和数据质量提升提供数据支撑,建立了高效、便捷的检索和核查方式。试验表明,研究的方法误差小,稳定性能好。

基于CIM模型的配电网网架拓扑结构问题优化

随着配电网的不断发展与扩大,网架拓扑结构不断扩张,最终会造成配电网网架结构愈加复杂与臃肿,许多规划之初避免的拓扑结构问题也日益显现。针对这一问题,提出了基于公共信息模型(CIM)的配电网网架拓扑结构问题优化方案。首先对CIM原有的数据进行简化与重构,提取出其中拓扑相关信息,极大减小了数据存储规模,简化了运算方式,为后续大数据规模应用提供了条件。其次提出了两种配电网典型网架拓扑结构问题的定义,并以降低配电网停电时户数为目标函数,提出了具体的网架优化方案。最后以某市实际网架数据为算例,对该方案进行了实例验证,最终的优化方案结果也得到了一线工程师的认可,表明所提出的网架优化方案可有效辨识出配电网中存在的网架问题,并提出相应有效的网架优化方案。

110kV电网网架综合评价指标体系研究

以扬州110kV电网网架为例,制定综合评价指标,介绍评价体系的结构和主要内容,并在电网的规划和改造过程加以应用,对于提高电网规划水平,提高电网规划方案的适应性,把握电网发展方向,提高电网部门工作效率,以及增强电网的经济和社会效益具有重要意义。

基于层次分析法的电网网架结构综合评价模型研究

电网网架规划是电网建设的重要环节,合理的电网网架是保证电网安全、稳定、经济运行的有效手段,同时也是保证电力建设资金合理、有效、充分利用的重要前提。本文主要以扬州110 kV电网网架为例,采用层次分析法,建立网架结构的综合评价模型,该方法包括技术性、安全性、经济性和实施难易程度四方面指标,结合德尔菲法确定各指标权重,并采用模糊隶属度方法确定指标评分标准。该模型旨在排除评价过程中的主观因素,为电网网架结构提供一种合理的评价方法,对于提高电网规划水平、提高电网规划方案的适应性、把握电网发展方向、提高电网的经济和社会效益具有重大作用。

考虑停电损失的配电网网架规划的免疫算法

基于人工免疫算法借鉴生物免疫系统中抗体多样性的保持机制和基于抗体浓度的调节机制,同时又具有一般进化算法的随机全局搜索能力,适合求解多目标问题的特点,综合考虑配电网供电可靠性对用户侧的经济影响,提出了应用免疫算法求解考虑用户侧停电损失的配电网网架规划问题的优化方法。针对配电网辐射性的要求,根据图论知识,采用将新增加负荷节点作为染色体基因座的编码方法,保证了生成解的可行性,避免了辐射性检查,提高了计算速度。最后通过实际算例说明了这种方法的有效性。

模糊不确定性负荷下的配电网网架规划方法

考虑配电网规划中的负荷不确定性因素,基于模糊数学理论建立基于可信性理论的配电网网架规划模型。模型引入可信度指标评价模糊负荷下的配电网规划方案的风险,以规划期内配电网固定投资和模糊期望网损费用最小为目标,引入模糊机会约束处理线路功率约束和节点电压约束。采用遗传算法求解所建模型,求解过程中结合可信度指标等价定理,将给定可信度的配电网网架规划模型转化为区间负荷下规划模型进行求解,使用模糊期望值法求解目标函数中的模糊网损费用,降低了模型求解难度,减少了模型求解时间。最后,25节点算例验证了所提方法的正确性和有效性。

计及电动汽车充电站接入的配电网网架规划优化研究

电动汽车充电站大规模的接入电网,将会对当地配电网造成显著影响。因此,对配电网进行科学合理的规划应当充分考虑电动汽车充电站的接入问题。首先,考虑电动汽车充电站的选址和规模,从成本最小化的角度出发,建立配电网网架规划的目标函数。其中成本最小化要计及配电网投资成本、充电站投资和运营成本及功率损耗成本。其次,提出了一种新的量子极限学习果蝇优化算法(QEFOA),以提高果蝇算法(FOA)的优化能力。最后,通过算例分析验证所提出的配电网规划方法以及QEFOA的有效性。结果表明,所提出的配电网规划方法能够有效降低规划成本;同时与FOA等传统算法相比,QEFOA的收敛速度更快,搜索能力更强。

考虑供需互动的含分布式电源配电网网架规划

通过分析供应侧电源出力特性和需求侧负荷响应特性,搭建了考虑DG主动管理和需求侧管理的配电网网架双层规划模型。上层以年初始投资成本最小化为目标函数,考虑了网络辐射状连通性约束;下层以综合运行成本最小化为目标函数,考虑了网络潮流、安全运行等约束。上下层模型分别采用Prim最小生成树算法及二阶锥规划法进行求解。最后结合某地区29节点配电网进行仿真验证,结果表明,该模型能有效促进DG消纳,提升含DG配电网规划的经济性。

基于自适应人工鱼群算法的输电网网架规划

本文针对输电网网架规划问题采用了自适应人工鱼群算法。自适应人工鱼群算法采用反馈调节觅食视野策略,有效兼顾了全局搜索能力和局部搜索能力,增强了算法的收敛效率,同时有效避免了人工鱼在局部极值点大量聚集的缺点。最后,通过Matlab的仿真,验证了该算法的可行性,表明该算法用于电力系统输电网网架规划是有效的,具有良好的计算效率和全局收敛能力。

基于改进人工鱼群算法的配电网网架规划研究

针对人工鱼群算法在进行配电网网架规划时存在收敛性、计算复杂度等方面的问题,引入禁忌搜索算法对其进行改进,并对两个算例进行计算和分析,将计算结果与原算法对比。通过实例分析可知,改进算法用于配电网规划相对性能更优。

特高压接入下电网网架结构的多目标规划

针对当前特高压接入下电网网架结构规划方法中存在安全性差和经济效益低的问题,提出特高压接入下电网网架结构的多目标规划方法。综合考虑安全性、可靠性及经济性指标,并将指标对应的客观权重和主观权重作为样本点,将主客观权重和集成权重偏差最小作为优化模型。在矩估计理论的基础上构建电网网架结构的多目标规划模型,提高了特高压接入下电网网架结构的多目标规划方法的安全性和经济效益。实现了特高压接入下电网网架结构的多目标规划。