基于混合整数线性规划的配电网自愈优化方

为了实现配电网故障情况下的恢复重构,并使之经济、可靠运行,提出了一种智能配电网的自愈优化策略。该策略以开关状态和分布式电源功率为控制变量,建立基于基尔霍夫定律的电压、电流模型,模型中状态变量受物理条件的约束,使用多种方法将约束线性化。将负荷恢复优先级策略加入目标函数,而不是仅根据需求恢复负荷。将该方法作为一个混合整数线性规划(MILP)问题,通过数学方法求解,保证了解的全局最优性。将该策略应用在IEEE16和33节点系统中进行仿真分析,仿真结果验证了所提模型的合理性及有效性。

基于模糊多目标的配电网自愈优化方法研究

本文提出了一种用于配电网自愈重构的multi-agent仿真系统,网络自愈重构可以定义为配电网多目标组合优化过程,设计采用了智能实体表示本地配电的操作状态,通过智能实体的交互及实体间建立关系网络提供服务。自愈优化多目标主要包括:馈线之间的负载平衡、节点电压的最小偏差、最小功率损耗和分支电流约束。基于模糊多目标评估其每个目标的预期值,通过自主智能实体的协商完成网络自愈重构。通过仿真结果表明,该方法能够有效的提高自愈性能。