宽带跳频TDMA辐射源网群的定位及网群划分方法

为了解决现有方法难以对宽带跳频时分多址(frequency hopping-time division multiple access,FH-TDMA)辐射源网群定位的问题,提出一种仅利用波达方向(direction of arrival,DOA)信息的多站定位及网群划分方法。首先通过模拟滤波对各站接收到的信号进行频段划分,通过基于多相滤波的数字信道化方法把信号输出到多个信道中;然后通过直接定位(direct position determination,DPD)算法计算得出各时隙辐射源的位置;最后先通过不同参数的基于密度的噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法选择出最佳的辐射源定位结果,再根据提出的基于先验信息的改进K-means聚类算法进行网群划分。所提方法实现了采样率和信号处理速率的降低,且无需站间严格的时间同步。结果表明,所提方法有效估计出了辐射源的数量、位置,以及网群划分情况。

含高渗透率光伏配电网的集群划分电压控制策略

分布式光伏大规模分散接入导致配电网电压越限问题频繁出现,针对集中控制无法快速响应分布式光伏随机性、就地控制难以实现整体协调的问题,该文提出了一种改进社区算法的分布式光伏集群协同优化电压控制策略。首先,通过改进社区算法,实现了综合考虑功率平衡和节点耦合程度的无功、有功集群划分;然后,充分利用光伏逆变器功率控制能力,提出集群协调电压控制策略;最后,提出电压调节能力的评价指标,对集群内节点调节能力进行评估并选取关键节点,有效减少了控制节点的数目。通过对改进的IEEE 69配电网进行仿真分析可知,所提的电压控制策略能缓解高渗透率分布式光伏接入配网的电压越限问题,提高了光伏的消纳能力。

考虑灵活性资源可调容量和响应速度的集群划分方法

为提升分布式电源规模化接入配电网的有序管控和灵活调节能力,合理地对分布式电源进行集群划分并以集群为基本单元进行调控是当下有效的管理手段。为此,文中提出考虑灵活性资源可调容量和响应速度的分布式电源集群划分方法。首先,提出能够表征集群结构性和功率平衡能力的模块度指标和有功平衡度指标。其次,在对集群灵活性响应能力进行分析的基础上,针对灵活性资源可响应容量和响应速度对调节能力的影响难以量化的问题,提出以集群出力响应曲线与净负荷曲线之间的偏差累积面积作为集群灵活性响应能力指标,并考虑了储能容量分配对集群划分的影响。然后,提出综合考虑模块度指标、有功平衡度指标、集群灵活性响应能力指标以及储能单元分配指标的集群划分目标函数,并利用改进自适应遗传算法进行求解。最后,在改进的IEEE 33和IEEE 69节点系统中对文中所提方法进行验证。结果表明,基于所提综合性能指标的集群划分方法能在保证集群结构性强度的基础上,将集群灵活性响应能力提升20%以上,验证了文中所提集群划分方法的有效性和优越性。

考虑集群划分的分布式光伏无功电压控制策略

针对含分布式光伏配电网的电压越限问题,提出一种考虑分布式光伏集群划分的无功电压控制策略。首先提出了基于无功电压灵敏度的模块度指标,考虑集群内的无功平衡度及耦合度,得到改进模块度指标并以此进行集群划分;然后提出越限集群内的无功电压控制策略与集群间的协调控制策略,当越限集群无法恢复集群内电压至安全水平时,通过主导节点选取具有可调无功容量的安全集群向越限集群分配剩余无功可调容量;最后以IEEE 33节点配电网系统为例进行仿真,验证了所提无功电压控制策略的有效性。

基于改进K-means算法的分布式小水利发电集群划分方法

随着大规模分布式电源的接入,将复杂的分布式发电集群划分为通信维度较低、控制方式较简单的区域,是实现分布式发电集群灵活并网和优化调度的重要方式。文章提出一种基于改进K-means算法的分布式小水利发电集群划分方法,旨在利用改进K-means算法更有效地处理大规模数据集,自动识别最佳的集群划分,从而减少主观干预,通过更精确的划分,可以最大限度地提高小水利发电利用效率。

面向有功潮流最优问题的配电网集群划分策略

新能源大规模馈入配电网的背景下,集群划分是配电网实现海量数据分析和设备调控的重要手段,但当前集群划分研究存在划分结果不合理、划分算法准确度低的问题。针对上述问题,文中阐述了分布式电源高渗透的配电网集群划分时应考量的因素,设计了规模限制指标;对遗传算法迭代过程进行观察记录,分析遗传算法全局寻优能力受限的原因,并利用遗传过程中个体趋同的特征对算法进行机理改进。经过仿真实验验证,可知文中所提出的规模限制指标能够有效规避不合理分区,避免人为筛选结果的弊端;所提出的改进遗传算法较大程度地提高了计算的准确度,并降低了迭代次数。但由于遗传算法缺少收敛判据,降低迭代次数暂时不能减少单次实验耗时。综上,文中所提策略能有效提高配电网集群划分结果的准确度及配电网分区控制的效率。

基于改进Louvain和BAAM-ADMM的配电网多目标集群划分和电压协调控制

针对分布式光伏(DPV)电站接入配电网的电压越限问题,提出了一种DPV电站接入配电网集群划分和电压协调控制方法。首先,通过改进的Louvain算法对含DPV的配电网进行集群划分;其次,以光伏有功削减量、配电网网损和节点电压偏差最小为优化目标,建立电压优化控制模型,根据集群间与集群内信息交互,采用基于双向安德森加速算法的交替方向乘子法对模型进行求解,实现电压的协调优化控制;最后在IEEE-33节点系统中的算例验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法能够实现DPV电站电压的协调优化控制,提升了DPV电站的并网友好性。

基于集群划分的配电网多时间尺度分布式有功-无功协同优化方法

分布式电源大规模接入配电网增大了配电网应对源荷不确定性及传统集中调控模式的难度,因此文章提出一种基于配电网集群划分的多时间尺度分布式有功-无功协同优化方法。该方法首先在日前调度层面,建立集中式有功-无功协同优化模型,安排长时间尺度调节设备功率及启停计划。然后基于日前调度结果,考虑分布式光伏及负荷日前预测误差对电压带来的影响,建立配电网分布式电源集群划分模型。在日内调度层面,基于分布式电源集群划分结果及同步交替方向乘子法,以日运行成本最优及电压偏差最小为目标,建立分布式有功-无功协同优化模型,修正各连续调节设备日前功率计划。最后,以IEEE33节点系统为例,验证了文章所提方法有效性。

基于集群划分的配电网双层电压协调优化策略

针对大规模分布式光伏并网造成的配电网过电压问题,提出一种基于集群划分的配电网双层电压协调优化策略。将质量耦合函数作为集群划分指标,采用Fast-Newman算法实现对配电网集群的快速划分。在集群划分的基础上,上层以调节成本最低为目标,建立集群日前优化调度模型,通过优化集群内有载调压变压器(on-loadtapchanger,OLTC)与光伏逆变器的调节量实现上层日前调度的经济性;下层以最大化追踪日前调度计划为目标,建立集群实时电压控制模型,通过实时调节光伏逆变器修正上层日前调度计划,以此实现日前调度与实时电压控制的结合,既可以保证电压控制的经济性,又可以有效地简化电压优化控制的过程。最后以某实际馈线系统为例,验证所提方法能对配电网过电压进行快速有效的控制。

基于集群划分的配电网网-源-储双层联合扩展规划策略

针对含高比例分布式电源的配电网线路扩展与源-储选址定容问题,文中提出了基于集群划分的配电网网-源-储双层联合扩展规划方法。首先,提出考虑电气距离、集群功率平衡以及集群规模大小的多指标配电网综合集群划分方法。其次,在集群划分的基础上提出双层联合扩展规划模型,上层以线路投资与运行成本最低为目标建立集群线路规划模型,实现对集群线路走向的优化;下层针对集群内源、荷的不确定性建立源-储鲁棒定址、定容模型,并引入不确定性调节参数刻画源-荷不确定性集的范围,以此得到分布式电源以及储能的最佳接入位置和容量,同时,可降低优化结果的保守性。最后,以中国某地区实际光伏配电网络为例进行仿真分析,验证了所提方法的有效性。

基于改进粒子群优化算法的分布式电源集群划分方法

随着新型电力系统建设进程的推进,分布式电源并网比重逐渐增加,为解决新型配电网分布式电源调控困难的问题,采用改进粒子群优化算法对大规模分布式电源进行集群划分。首先,在模块度划分标准基础上,引入群内源荷有功匹配度和无功匹配度,提出由三者加权组合的综合性能指标,构建基于综合指标体系的集群划分优化模型;其次,采用惯性权重动态递减策略改进二进制粒子群优化算法,使其惯性权重动态变化,优化粒子位置与速度的更新进程,提高粒子群优化算法的寻优效率;最后,采用改进二进制粒子群优化算法对基于综合指标体系的集群划分优化模型进行寻优,基于此对IEEE33节点、某10 kV实际配网馈线系统进行集群划分。结果表明:基于综合指标体系的集群划分方法在保障划分结果模块度基本不变的基础上,可将有功匹配度和无功匹配度分别提高30%左右;而改进粒子群优化算法对提高划分结果的各个指标值均具有明显效果。

基于5G基站可调度潜力与配电网集群划分的储能选址定容方法

随着经济发展,海量、分散的5G基站与分布式光伏将被广泛接入配电网,传统的集中式处理方法不宜用于系统的控制管理。同时,基站自备储能为电网提供了容量可观、潜力巨大的灵活性资源。为此,文中提出一种考虑5G基站可调度潜力与配电网集群划分的储能规划方法。首先,提出考虑通信负载的基站自备储能可调度容量评估方法,建立基站参与电网调度交互模型;然后,根据系统网架结构和基站-光伏出力特性,采用Fast-Newman算法对配电网进行集群划分,将基站与光伏打捆;最后,建立储能双层规划模型,模型外层负责求解储能的规划方案,模型内层负责优化储能和基站的调度策略。算例结果表明,应用所提规划方法能够减少系统对储能的投入、提升系统电压水平、提高系统经济性与低碳效益。

基于集群划分和LightGBM-KDE的区域风电中期概率预测

随着新能源保供电重要性日渐增强,调度人员对中期风电功率预测的需求程度也进一步加深。针对气象资源时空分布时序差异性波动大以及随着预测前瞻时间的延迟,区域风电功率预测不确定性合理评估难的问题,提出了基于集群划分和LightGBM-KDE的区域风电中期概率预测。首先对空间气象特征参数进行有效识别,并对风电集群出力波动性进行研究,利用减法聚类对风电场集群进行合理划分;然后基于集群划分结果,利用LightGBM算法建立中期风电功率预测模型;最后对功率预测误差采用非参数核密度估计计算概率密度分布,最终建立基于集群划分和LightGBM-KDE的240 h区域风电中期概率预测模型。算例结果表明,所提方法在区域风电中期概率预测中具有更高的精度。

考虑灵活性供需平衡及响应速度的分布式电源集群划分方法

大规模分布式电源(distributed generation,DG)接入电网给电力系统传统集中式调控带来困难。为进一步提升分布式电源集群(distributed generation cluster,DGC)灵活性分布式调控,提出一种考虑DGC供需平衡及响应速度的集群划分方法。首先进行了集群爬坡灵活性分析,提出了功率分配策略以满足调频灵活性需求;接着,提出了DGC供需平衡指标以及响应速度指标,得到了集群划分方法;最后,基于IEEE 33节点算例验证了所提方法的有效性。

考虑资源储备度的主动配电网多目标集群划分与电压控制方法

针对分布式光伏高渗透率接入配电网后引起的节点电压越限问题,提出一种考虑资源储备度的主动配电网多目标集群划分与电压控制方法。首先,考虑分布式光伏发电接入时自身调节能力对集群耦合关系及整体控制能力的影响,建立考虑资源储备度的多维集群划分指标。然后,使用K-means聚类算法对离散粒子群算法(discrete particle swarm optimization,DPSO)进行改进,将集群划分转换为优化求解问题。接着,建立主动配电网集群电压控制模型,以主导节点的无功/有功功率为控制对象,确定分布式光伏的时序动作、功率;最后,以某整县屋顶分布式光伏开发试点内的电网为仿真算例,分析不同方案下电压的控制效果、系统网损和光伏利用率等,验证了本文所提电压控制方法的正确性和有效性。

面向高比例分布式电源接入的配电网集群划分指标优化和算法改进

由于配电网缺少高效的面向分布式有功潮流最优化问题的集群划分方法,因此优化和改进了基于遗传算法的配电网集群划分策略。首先,考虑到配电网台区终端计算能力有限,以及各集群强度须达标的条件,定义集群划分的节点限制指标,使集群划分结果更加合理。然后,对遗传算法进行改进,提高了遗传算法在解决集群划分问题时的收敛速度,增强了全局寻优能力。最后,在MATLAB仿真平台上对IEEE 33节点系统进行实验,验证了所提出指标的合理性以及改进算法的有效性。

基于集群划分的含分散风电配电网电压调节策略

随着大规模分布式电源的接入,配电网的电压越限问题越来越严重,传统的集中式电压控制方法已难以满足配电网控制和市场发展的需求。提出了一种基于分散风电聚类的电压调节策略,基于分布式能源的集群划分,并考虑了分散风电的有功和无功调节能力,实现集群内的功率调节和电压波动最小化的目标。在解决电压超限问题的前提下,结合优化后的PSO算法对簇内电压进行调整,所有集群调压还考虑了调压作为辅助交易的一种方式,完成全网调压。为了提高电压调节策略的电压调节效率,本文还设计了一种基于节点间电压对功率变化敏感度的分布式能量聚类划分方法,并以K均值聚类算法作为划分算法。为了优化分割结果,从初始聚类中心的选择、聚类数k值的确定和聚类中心的更新三个方面对算法进行了优化。以ieee33节点系统为例,MATLAB仿真表明,所提出的电压调节策略具有较好的优越性。

基于集群划分的含分布式光伏配电网有功-无功多目标优化

随着高比例分布式光伏并网,配电网潮流随光伏出力波动,系统有功-无功优化面临新的挑战。建立了配电网网损最小、光伏消纳量最大和电压偏移最小的多目标优化模型,通过调节光伏逆变器出力和无功补偿设备的投切,实现配电网网损最小、光伏消纳率最大和电压偏移最小的目标。建立了基于电气距离和区域电压调节能力的集群性能指标计算方法,并基于指标计算结果将配电网划分为多个子集群,利用NSGAIII算法对子集群进行有功-无功优化。最后以一条实际10 kV配电线路和IEEE123系统为算例仿真验证,计算结果表明经划分后对子集群进行有功-无功优化相比于全局优化可以提高光伏消纳率、减少系统网损和减少节点电压偏移。验证集群划分方法和有功-无功优化模型的有效性。

采用综合性能指标的高渗透率分布式电源集群划分方法

电源集群划分可简化电网规划、运行监视和调度控制等过程,具有广泛的工程应用基础。随着规模化可再生能源的分布式接入,配电网面临的过电压、功率倒送等问题愈发严重,传统基于单一判据的集群划分方法已难以满足配电网规划运行需求。以含高渗透率分布式可再生能源的配电网规划为应用场景,提出综合考虑结构性与功能性的集群划分方法:结构性上采用基于电气距离的模块度指标;功能性上以集群的无功平衡度及有功平衡度为指标,构建了综合性能指标体系;同时,为适应综合性能指标的计算表达,对基本遗传算法进行了改进,设计了基于网络邻接矩阵的新的染色体编码方式。以某10kV实际馈线系统为例进行了理论和算法验证,结果表明所提集群划分具有较强的电气耦合性、较好的调压能力及有功平衡程度。

基于集群划分的配电网分布式光伏与储能选址定容规划

针对传统分布式电源规划方法难以满足未来含高比例分布式电源的配电网在运行阶段的分区控制需求问题,该文提出分布式电源集群规划的概念和方法。首先,根据系统网架结构和节点负荷特性对配电网进行集群划分,构成配电网—集群—节点多层级网架结构;其次,基于集群划分结果,建立分布式光伏与储能双层协调选址定容规划模型。上层模型以年综合费用最小为目标,决策变量为各集群的分布式光伏总容量、储能容量和功率;下层模型以系统网损最小为目标,决策变量为集群内各节点接入的光伏分容量和储能的并网位置;针对该模型特性,采用嵌入潮流计算的双层迭代混合粒子群算法进行求解。以某示范区10kV实际配电网的光储系统容量和布点优化为例,验证所提模型的可行性和求解方法的有效性。