配电网规划优化中考虑储能系统的设计与应用分析

文章针对配电网规划优化中储能系统设计与应用的重要性展开研究,分析储能系统在配电网中的作用,探讨其在提升系统稳定性、降低运行成本以及促进可再生能源普及等方面的潜在价值。同时,结合实际案例,提出了储能系统针对不同应用场景的设计方案,分析评估其应用效果。研究结果显示,储能系统是未来配电网智能化发展的关键技术之一,在配电网规划中扮演着重要角色,能够为系统提供弹性和可靠性。

基于GIS和Tabu搜索的配电网优化规划

针对传统方法求解配电网优化问题时速度慢的缺点 ,引入了具有快速搜索能力的Tabu搜索算法 .为了使规划结果更加直观 ,又引入了地理信息系统 (GIS ,GeographicInformationSystem)平台 .优化模型考虑线路投资的时间价值 ,以计及投资和损耗费用的年费用最小为目标 ,以线路传输容量、配电网的辐射性等为约束条件 ,以备选网络的生成树作为初始解 ,用Tabu搜索算法进行寻优 .算例结果表明 。

配电网拓扑结构概念聚类及其在优化规划中的应用

聚类分析是一种无监督的机器学习方法 ,被广泛应用于各研究领域。在城市配电网优化规划的研究中 ,现有的关于网络拓扑结构分析的一些方法并不适用于配电网优化规划工作 ,而关于配电网拓扑结构聚类分析的研究更是鲜见报道。基于对配电网结构、运行特点以及优化规划工作实际需要的认知 ,提出了一种结合模糊逻辑的配电网拓扑结构概念聚类方法 ,对于推进配电网优化规划问题的研究具有广泛的实际意义。为检验该方法的有效性 ,在该方法的基础上引入几个简单的概念 ,构成一个基本的机器学习模块 ,该模块可以方便地“嵌入”基于Agent行为和范例学习的新型遗传算法中 ,以提高原算法的计算性能。并用算例证明了在引入基于配电网拓扑结构概念聚类的机器学习模块后 ,新型遗传算法具有更高的计算效率和求解质量。

基于NSGA-Ⅱ和PGA混合遗传算法的中压配电网线路优化规划

目前,中压配电网的供电可靠性得到了广泛的关注。为此,本文以经济性和可靠性最优为优化目标,建立了配电网的网架优化规划模型。基于帕雷托最优理论,本文结合NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic algorithm Ⅱ)算法和单亲遗传算法(Partheno-geneticalgorithm,PGA)对该模型进行了求解,得到了分布均匀的帕雷托最优集,并从中确定了综合效益最优解。通过典型算例和与现有方法的比较,验证了本文方法的有效性,表明其能够满足实际工程的不同要求,为实现灵活的配电网网架优化规划提供理论依据。

遗传算法用于配电网“布点”问题优化

变电所、配电所的容量、个数、分布的确定是城市电力网优化规划中必须考虑的重要问题。遗传算法是一种具有普遍可行性的求最优解方法。本文本着勤俭办电,以经济效益为中心的目的,将遗传算法应用于配电网优化规划中求变电所经济容量、经济个数,提出编码方案,讨论整个遗传操作过程。

考虑用户差异化可靠性需求的配电网规划方法

综合考虑配电网中源储荷等资源的运行响应特性和终端用户的差异化可靠性需求,提出一种基于主从博弈且满足经济性、可靠性、安全性相协调的配电网双层优化规划方法。其中,上层模型以配电网经济性最优为目标,求解分布式电源选址定容结果;下层模型以用户差异化可靠性指标最优为目标,求解各时段分布式电源和可中断负荷最优出力安排。最后,采用改进的基于混沌搜索的自适应粒子群算法求解,以IEEE-33节点系统为例对所提模型与方法的有效性进行验证。仿真结果表明,该方法能够有效满足不同类型终端用户的差异化可靠性需求。

“基于大规模有源配电网大数据的基础计算与优化关键技术研究”项目启动

2014年3月3日，“基于大规模有源配电网大数据的基础计算与优化关键技术研究”项目正式启动，该项目是20l4年国家电网公司科技项目，由公司“智能配电网优化规划与高性能控制技术科技攻关团队”

一种用于变电所优化规划的新算法

讨论了保证可行性的前提下变电所规划的经济最优。利用线性加权和法和自适应遗传算法自身的特点,提出了将两者结合形成两层嵌套用于配电网络变电所的优化规划。该法可系统地确定变电所选址,主变压器的容量、台数的选择,降低规划的复杂程度,减小工作量,做出各类情况的最优选择。算例证明该法有效、可行。

智能配电涉及的技术领域

问：智能配电主要涉及哪些技术领域？ 答：（1）配电网规划。主要研究基于不同供电可靠性需求的配电网优化规划方法：研究配电网网络结构、开关设备优化配置原则：研究满足配电网规划的计算机辅助决策支持系统等技术。