基于负荷曲线分段的配电网无功优化策略

针对电网负荷的波动性,采取分时段无功补偿策略对改善电压质量和保证运行经济性具有重要实用价值。首先,基于典型日负荷曲线建立了负荷曲线的优化分段模型。在此基础上基于平均节点电压偏移灵敏度指标和网损灵敏度指标建立了无功补偿点的筛选确定方法,并以平均电压偏移和网损最小为优化目标建立无功补偿优化模型。其次,通过基于分解的多目标优化算法对所建立优化模型分别进行求解,可得出负荷曲线的分段点及每个负荷分段下对应的最优补偿方案。最后,以IEEE 33节点配网系统和实际电网仿真分析,验证了所建立优化策略的可行性和有效性。

基于改进粒子群算法的动态无功优化研究

根据电力系统中负荷不断变化的情况,提出了动态无功优化的数学模型,并依据负荷曲线的变化特点进行智能分段。对粒子群算法进行改进,使其具有更好的收敛性和精确度,有效的避免了陷入局部最优解的情况。IEEE6节点系统算例分析表明,改进后的粒子群算法相比改进前的粒子群算法有明显的改善,能够减小系统网损。

配电网动态无功优化方法研究

针对动态无功优化问题的难点,通过负荷曲线动态分段来解决控制设备动作次数约束问题,基于当前分段方案和各时段的无功优化方案,对各时段负荷极值点进行潮流计算,根据各节点电压情况动态调整负荷曲线分段数,直到满足设备动作次数约束和节点电压约束。采用改进粒子群算法对负荷曲线分段问题和各时段的静态无功优化问题进行求解,定义全局趋优性能和局部趋优性能,并由此设计自适应惯性权重和加速因子计算公式,在迭代前期和后期分别采用阶段性初始化和变异操作,有效提高了算法的收敛速度和最优解质量。通过对某31节点系统仿真,结果表明了该算法的有效性。