基于多目标沙猫群算法的含风光储配电网无功优化

针对现有智能优化算法在求解配电网无功优化时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于多目标沙猫群算法(MOSCSO)的含风光储配电网无功优化方法.MOSCSO融合了多目标算法中外部储存集的更新和选择机制,具有较好的全局寻优能力,而沙猫群算法(SCSO)特有的搜索和攻击的种群更新方式保证了其具有较快收敛速度和较好寻优能力.建立储能设施(ESS)作为控制变量的IEEE 33节点系统数学模型,应用MOSCSO进行仿真验证.结果表明,本文所提方法在平衡风光发电系统的同时能够降低网损和提高电网稳定性,通过与传统算法比较,验证了MOSCSO在无功优化模型上的有效性和稳定性.

注意力机制和多目标粒子群混合驱动的配电网无功优化

配电网安全稳定运行的关键之一是解决好配电网的无功功率平衡,尤其是高比例分布式光伏无序接入条件下,挑战巨大。为此,提出了一种注意力机制和多目标粒子群混合驱动的高比例分布式光伏配电网无功优化方法。首先,针对光伏出力强不确定性而预测难的问题,提出了基于Transformer的光伏预测模型,并与长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)以及卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)神经网络进行对比,验证了所提模型的精确性。进一步,针对强间歇性的分布式光伏高比例接入配电网的无功优化难题,提出了一种基于注意力机制的多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization algorithm based on attention mechanism,AMOPSO),将注意力机制应用于多目标粒子群算法,从而可减少粒子群算法本身不必要的搜索范围,有效地避免陷入局部最优,获得高比例分布式光伏配电网无功优化的调度策略。最后,在改进的IEEE33节点配电网系统中进行算例分析,验证了所提算法的有效性。

计及电压不可行分区的配电网无功规划方法

为了高效解决中大型配电系统的无功规划,提出一种计及电压不可行分区的配电网无功规划方法。首先,在电压不可行节点概念基础上,定义电压不可行分区,进而构建配电网无功优化模型。该模型包含无功补偿选址与定容、降损与无功容量优化2个子模型。前者以消除电压异常节点为目标;后者则以降低有功损耗及补偿容量为目标,同时将电压质量作为约束条件纳入目标函数。考虑到无法准确掌握配电拓扑中各节点负荷,定义两种基于系统总负荷的负荷分配模型,研究不同负荷场景对节点电压分布影响。然后,采用改进的引力搜算算法求解无功优化模型。最后,通过对某实际34节点10 kV配电线路进行仿真分析,验证所提规划方法的有效性。

基于改进遗传算法的含分布式发电配电网无功优化方法

由于传统方法在寻找降低配电网有功网损的控制变量最佳值时易陷入局部最优,导致所求网损不是全局最优解,提出基于改进遗传算法的含分布式发电配电网无功优化方法。文章在满足潮流约束条件的基础上,以网损最优为目标,建立了一个含分布式发电配电网无功优化的数学模型,引入遗传算法求解模型。求解过程中通过优化目标函数与电压惩罚因子来改进算法的适应度,求得最优无功优化方案。实验结果表明,设计方法优化后的含分布式发电IEEE-21节点测试系统的有功网损降低了64.78%,证明了该方法的有效性与先进性。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的含分布式电源配电网无功优化

针对含分布式电源(DG)的配电网无功优化的问题,为更准确地描述DG出力的不确定性,基于加权高斯混合分布(WGMD)和Beta分布分别构建风电DG和光伏DG的出力模型。采用结合切片采样算法的马尔科夫链蒙特卡洛模拟法进行潮流计算。建立以系统有功网损最小、节点电压总偏差最小为目标函数的多目标无功优化模型,并采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对该优化模型进行求解。通过改进的IEEE 33节点系统的仿真验证了所提方法的可行性和有效性。

基于改进天牛须算法的含固态变压器的配电网无功优化

提出了一种基于改进天牛须算法的含固态变压器(solid⁃state transformer,SST)的配电网无功优化方法,通过调节SST的调制系数和相位角补偿系统的无功功率。文中首先对SST进行数学建模,其次针对天牛须搜索算法(beetle antennae search algorithm,BAS)在低维度空间表现优异,在5维及以上空间存在收敛速度慢,精度低的问题,在BAS的基础上引入了模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)中蒙特卡洛准则以及动态实时改变的步长因子,通过经典函数来测试文中所提算法的性能,最后应用到含SST的配电网中,对SST的连续优化变量和分布式发电(distributed generations,DGs)的无功输出进行优化,使系统的电压偏差与功率损耗达到最小,降低了SST在配电网中的成本。最后对改进的IEEE⁃33节点系统进行仿真,验证了该模型与算法的可行性与有效性。

农村地区配电网无功优化智能技术探析

随着我国经济的快速发展,国家对农村和城市都进行了不同程度的建设,以推动我国市场经济体制的不断改革和完善,促进人们生活水平的不断提高,增强我国综合国力。我国电力建设随着农村和城市的不断发展,得到了大规模的提升,因此,电网的改造受到了国家的高度重视。我国农村地区配电网的改革正在大力推行,对于推动农村地区经济的发展和人们生活水平的提升具有重大的现实意义。本文就农村地区配电网无功存在的问题进行分析和探讨,提出农村地区配电网无功优化智能技术的管理方法,以促进农村地区配电网无功智能化系统的有效性。

基于负荷分布匹配与熵权法的配电网无功优化

提出一种基于负荷分布匹配与熵权法的配电网无功优化方法。首先,分析了配电网无功优化控制方案与负荷分布的关系,提出基于拉依达准则的负荷分布匹配方法,从历史数据库中选出若干个与待优化时刻近似的负荷分布,并将其对应的历史控制方案确定为无功优化的备选方案;然后,提出基于熵权法的多属性决策方法,对多个备选方案进行分析评价,确定无功优化各评价指标的客观权重,将多属性决策问题转化为单属性决策问题,进而对各个备选方案进行评价和排序,从中选择出最优无功控制方案。最后,通过多个算例验证了所提方法的有效性和优越性。

含可再生分布式电源参与调控的配电网无功电压优化控制研究综述

高比例可再生分布式电源(RDG)分散接入配电网,其出力随机性叠加负荷波动性,对优化控制和运行态势预测分析带来极大困难,使得充分挖掘多类型无功设备调节潜力,从“源-网-荷-储”多维度拓宽无功优化控制“可行域”成为必要。结合风电、光伏发电等RDG参与配电网无功优化和电压调控研究现状,归纳整理了相关建模方法,主要包括:多时间尺度和分层分区优化控制、有功无功协调优化、网络重构与无功调控协调优化等;简要分析了配电网无功优化数学方法,包括随机变量处理方法和无功优化求解方法等。最后,结合未来“源-网-荷-储”结构变化、能源互联网发展趋势和电力市场化改革现状,对配电网无功优化调控研究方向给予展望,以期为相关研究工作提供帮助。

基于随机矩阵和历史场景匹配的配电网无功优化

配电网的无功优化是保证配电网供电可靠、经济运行的一项重要工作。将大数据理论引入配电网无功优化,提出一种基于随机矩阵的无功优化方法,它不依赖于配电网的模型和参数,直接利用配电网在运行过程中产生的运行大数据以及当地的环境数据构造7种高维随机矩阵,提取57种特征指标,再应用主成分分析法对这些特征指标进行降维处理,然后匹配历史数据库中已有的场景,快速找到特征指标与当前系统最相近的场景,直接采用匹配场景的控制策略作为当前系统的无功优化控制策略,以减小有功网损和节点电压偏移。最后,在改造的IEEE-37节点配电网仿真模型上进行算例验证,其中增加了光伏/风电等分布式发电和电动汽车充电站等随机负荷模型。结果表明,方法可有效地对配电网进行无功优化,摆脱了配电网模型的限制,可快速做出控制决策。

浅谈配电网无功优化的遗传算法及其改进措施

基于配电网无功优化模型,详细介绍了借助遗传算法对优化问题进行求解的步骤,并且根据配电网与遗传算法固有的属性,针对其中存在的问题,为配电网无功优化的遗传算法总结出了相应的解决对策,进而使得无功优化的可靠性与最优性得到提升。

智能型配电网无功补偿系统

介绍了一种新型智能型无功补偿系统,该系统由5万次操作寿命免维护真空型电容器开关、智能型控制器、电能传感系统及相应保护元件构成,可自定义不同的时间区域,在各自的时间区域内按电压、无功、电流、定时等独立或混合设置方式投切真空开关,可按系统的需求自动投入或退出补偿电容器组。文中还给出了运行实例。

配电网无功补偿的若干问题探讨

随着我国电力工业的迅猛壮大,电网逐步扩张,电力负荷增长很快,电压等级越来越高,电网、发电厂以及单机容量也越来越大,电网覆盖的地理面积在不断扩大。但是,由于地理环境、燃料运输、水资源及经济发展规模等诸多因素的影响,致使电源(发电厂)分布不均衡,要保证系统的稳定和优良的电能质量,就必须解决远距离输电、电压调节及无功补偿等问题。解决好无功补偿问题,具有十分重要的意义。

考虑微电网并网接入的配电网无功优化

微电网集分布式发电系统、负荷和储能于一体,提高了分布式发电系统的综合利用。微电网的并网接入对配电网的综合无功优化产生影响,因此,配电网的无功优化过程中需要考虑微电网并网接入的影响。本文在充分考虑微电网运行特性的基础上,构建考虑微电网运行特性的配电网综合无功优化,建立以系统有功网损与节点电压为目标的综合无功优化模型,把含微电网的配电网无功优化转化为一多约束的非线性混合优化数学问题,并利用粒子群算法进行求解。通过IEEE 33节点系统的仿真算法分析验证本文提出方法的有效性和正确性。

基于改进粒子群算法结合惩罚因子的配电网无功优化的研究

配电网无功优化的问题关系人们的生活用电质量。文章对配电网无功优化模型进行分析,明确了无功优化过程的制约条件。在粒子群算法的基础上,对其惯性权重进行调整,以形成改进的粒子群算法。通过设计惩罚因子,以解决离散量的归整化问题。联合改进粒子群算法和惩罚因子,实现对配电网的无功优化。

提高房山地区配电网无功补偿的建议

根据房山供电公司客户服务部门的统计,房山地区配电网客户无功补偿设备的主要问题有:部分客户无功补偿设备为早期产品,控制器部分故障率较高;无功补偿设备运行维护管理不重视,产品质量参差不齐,安装的设备不能有效投运;补偿电容器出现质量故障后,由于电容器厂家、型号各异,备品备件准备不足,更换投运不及时;用于低压无功补偿设备大修改造的资金短缺,导致一部分已损坏的产品不能及时更换投入运行。房山地区无功补偿问题的几点建议如下。积极吸取国内外先进电网的经验,利用先进技术,

低压配电网无功电容补偿探讨

低压配电网无功补偿传统的方法是在配电变压器母线侧集中装设三相同步经机械触点开关投切并联电容器的。作者提出应用新型智能动态控制、分相无触点开关投切并联电容器、集中与分散补尝相结合的方法,对降低线损、提高电压质量是一个很好的建议,符合当前节能减排的国策、其实施具有较大的社会经济效益。

配电网无功补偿技术的应用分析

目前随着我国经济的发展,在电力需求方面也在不断的提升。不仅进一步促进了电力的发展,在电网发展方面也越来越快。特 别是在当前经济高速发展的前提下,供电量和电网建设方面不成比例,虽然供电量很大,但是电网整体建设情况比较落后,特别是在电能 传输的过程中,会出现比较高的线损。而在电力系统中应用无功补偿的方式,能够有效的减少出现线损与网损,还能够提升节能的效果。 基于此,本文分析了配电网无功补偿技术的应用情况。

配电网无功电压现状及降损措施分析

配电网是电力系统与电力用户之间的重要枢纽,其存在的目的是为用户提供可靠的电力资源,保障社会电力设备有效运行。无功功率在配电网中流动,会对电网内部功率造成损耗,还会影响电压稳定性,对电网运行造成影响。因此,对于无功功率问题,需要对配电网进行无功补偿措施,达到稳定电压,防止降损的情况出现,保证供电质量的可靠性。

新能源配电网无功补偿机理及应用分析

随着新能源渗透率的大幅提升,配电网的无功电压特性和系统网损特性均发生了明显改变。这种改变使得网络电压越限和波动的风险显著增加,三相不平衡问题变得日益突出,网络中的谐波含量也有所增加,给配电网的保护工作带来了前所未有的挑战。这些变化对配电网的稳定性和安全性构成了严重威胁,因此,必须采取切实有效的措施来应对和解决这些问题。