基于可再生能源的配电网电力调度优化模型研究

为了降低线路损耗与运行越限风险,构建基于可再生能源的配电网电力调度优化模型。针对可再生能源的波动性,以最低线路损耗与运行越限风险为目标函数,以电压约束、储能功率约束、潮流约束、结构调整约束为约束条件,建立配电网电力调度优化模型,利用基于帝国分裂的帝国竞争算法求解电力调度优化模型,获取最低线路损耗与运行越限风险对应的电力调度策略。实验证明:该模型可有效完成配电网电力调度,降低线路损耗与运行越限风险,抑制电压波动;在不同可再生能源渗透率时,该模型也可有效完成配电电力调度,提升电能质量。

计及线损的配电网线路交流融冰优化方法研究

当前配电网线路交流融冰过程中,大多只考虑成本进行融冰优化,忽略了部分属性因子,使得优化后线路最大覆冰厚度依旧较大。因此,提出计及线损的配电网线路交流融冰优化方法研究。由于线路损耗发热量会抑制覆冰增长,建立计及线损的覆冰增长模型,描述配电网线路覆冰变化情况。以最小交流融冰运行成本、最小覆冰厚度为目标,定义线路交流融冰优化目标函数,并提出电流约束、电压约束、融冰启动约束、覆冰厚度约束和融冰紧急性约束。运用禁忌搜索算法对目标函数进行不断求解,通过全局逐步寻优生成交流融冰优化决策。算法例分析结果表明:所提方法得出的优化决策实施后,配电网线路覆冰最大厚度仅为15.67mm,满足了输电网络安全运行要求。

低压配电台区降损分相管控研究

随着电力系统的发展和用户用电需求的不断增长,低压配电台区的线损问题日益突出,对电力企业的经济效益和电网的安全稳定运行造成了一定影响。文章分析了低压配电台区线损产生的原因,探讨了分相管控技术在降低线损方面的应用,并提出了相应的实施方案和建议。

低压配电网线损分析和降损措施研究

针对当前低压配电网线损率较高,影响配电网正常运行的问题,本文将开展低压配电网线损分析和降损措施研究。首先,对线损构成进行分析。其次,结合得到的分析结果,构建低压配电网线损计算神经网络模型。在明确造成低压配电网线损的具体原因后,提出无功控制、合理选择确定配电变压器能耗等级与布置位置、优化计量统计控制等降损措施。将本文所提出的降损措施应用于实际,低压配电网的网损率得到有效控制,同时此次研究也可以为相关工作的开展提供重要参考。

基于改进极限学习机的增量配电网线损率预测模型

针对传统预测模型预测效果较差等问题,提出改进极限学习机的增量配电网线损率预测模型。通过ELM网络结构,确定配电网环境中适应度函数,对电量参数进行寻优。在改进极限学习机算法的支持下,依据增量配电网络结构构建配电样本,确定线损分布特征以及处理流程,实现增量配电网线损率预测模型的设计。实验结果表明,基于改进极限学习机的线损率预测模型能够较好适应增量配电网环境中电量传输需求变化,在准确收集电量数据序列特征的同时,实现对配电网线损率的有效预测。

基于层次分析法的配电网线损全周期精益化管理

线损是考核供电企业电网运营管理水平的一个重要经济指标。线损的高低不仅客观反映了电网运营管理水平,而且还关系到企业自身的经济效益。以降低蒙东某地区配电网线损为目标,提出一种基于层次分析法的配电网线损全周期精益化管理方法。首先利用层次分析法从人员、设备、结构、用户4个维度确定影响配电网线损的主要因素;然后利用计划-执行-检查-总结(plan-do-check-action, PDCA)循环模型进行配电网线损的全周期精益化管理。针对影响配电网线损的主要因素,确定全周期精益化管理的目标和措施,取得了一定的管理成效,推动了蒙东地区配电网线损管理水平提升,对于电力企业的配电网线损治理工作具有一定的参考意义和应用价值。

基于粒子群算法的中低压配电网网格化规划模型

针对配电网规划效果不理想等问题,提出一种基于粒子群算法的中低压配电网网格化规划模型。将线路中的最小损耗费作为目标函数,以此为依据构建中低压配电网网格化规划数学模型,并采用粒子群算法对模型进行优化;在优化前设定粒子范围,令其满足设定条件后初始化粒子种群,从而提升算法的优化效果,实现基于粒子群算法的中低压配电网网格化规划模型设计与优化。试验结果表明,所提模型的配电网线路联络率及通过率最优,供电可靠率稳定,负载均衡度更高。说明模型实用性强,可为以后中低压配电网规划提供参考。

基于大数据挖掘的配电网低电压台区线损诊断

配电网低电压台区存在细化线损诊断、窃电值诊断等问题,且单个数据诊断面临较大困难,为此提出基于大数据挖掘的配电网低电压台区线损诊断方法。利用决策树归纳分析法,构建低电压台区数据分析模型,基于大数据挖掘技术实施配电网低电压台区线损数据的挖掘,通过离群点算法实现线损数据的挖掘。设计配电网低电压台区线损诊断平台,实现线损诊断的目的。实验结果表明设计方法台区可监测率最高可达97.62%,台区可诊断率最高可达94.65%,对于各种线损都有着良好的诊断性能,能够实现窃电现象的监控。

基于LightGBM的低压配电网台区线损率估算方法

针对低压配电网台区线损数据统计难度大、线损率计算结果准确度低的现状,提出一种低压配电网台区线损率计算方法。以平均电流法理论线损计算方法为基础,确定用于训练模型的特征,依托电网状态监测系统、数据统计平台,提取模型样本数据并建立数据集,通过以LightGBM为框架的梯度提升算法训练机器学习模型,并将训练得到的模型用于低压配电网台区线损率估算。采用某地区内台区线损率数据对模型进行验证,实验结果表明,运用LightGBM算法训练的模型可实现对低压配电网台区理论线损率的拟合估算,且模型具有较强的泛化能力,测试集平均绝对误差为0.78,均方误差为1.35,决定系数为0.52。与目前常用的回归算法模型相比,可有效提升计算结果准确度及拟合效果。

增量配电网线损率预测模型的构建与应用

针对传统增量配电网线损率预测模型预测效果波动大、精准度差的问题,本文提出了一种以极限学习机为切入点的预测模型优化方案。基于ELM神经网络结构,结合配电网的环境条件分析、选择适应度函数,对传统的电量参数进行优化处理。以改进极限学习算法为依据,参考增量配电网的结构构建相应的配电样本,在明确线损分布特征以及流程细则的基础上,落实增量配电网线损率预测改进模型的设计,并开展相应的仿真应用实验。结果表明,以极限学习机为切入点的增量配电网线损率预测改进模型能够全面适应增量配电网环境中的各种复杂情景,精准收集电量数据序列并分析其特征,高效预测增量配电网线损率。

配电网技术线损分析

论述了电力网络降损的技术措施,并根据最小费用法对配电网技术线损部分因素进行了经济性分析。分析了变压器和导线的选择配置,以及配电网技术经济运行区域等,为降损改造提供决策依据。通过实际线路计算,验证文中提到的各种分析计算方法的准确性和实用性,计算结果基本能够满足实际要求。

分布式发电经济效益分析及其评估模型

分布式发电(distributed generation,DG)的应用日趋广泛,其经济效益的合理量化却难以实现。分析了DG在降低线损、减低电价、节能减排、减少发电容量以及延缓配电网建设投资等方面的经济效益。基于一般线损模型,建立了DG接入电网后对降低线损的度量模型。从市场短期运行的角度出发,以DG接入电网后的线损模型为约束条件,求解新的市场边际价格。在考虑DG接入电网后所形成的新的机组调度方案下,建立了减少污染物排放所带来的环境效益模型。算例分析结果表明,合理规划DG的接入及运行方式能给系统带来显著的经济效益。

分布式发电效益分析及其量化模型

未来传统能源将不可避免地逐渐枯竭,分布式发电(Distributed Generation,DG)成为当前新的研究热点。由于缺乏合理、有效的量化模型,DG的效益一直未能得以充分体现。针对这种情况,分析了DG在降低线损、环境效益、延缓输配电建设、减少购电支出、提高供电可靠性、改善气候等方面的效益,并且建立了DG效益的量化评估模型。算例分析表明,DG的合理接入能够带来显著的经济、社会效益。建立的模型可以定量地反映DG接入配电网带来的效益,从而为DG的进一步发展提供了参考依据。

农村低压配电网理论线损的影响因素分析

农村0.38kV低压配电网理论线损及其计算的准确性,受线路结构的复杂性、三相负荷的不对称、数据采集点多量大及计算方法不足等诸多因素的影响.在应用等值电阻法进行农网多个台区理论线损计算的基础上,深入分析各影响因素;并提出降损措施,分析将变压器移动至负荷中心的降损效果.

配电网高低压综合电压/无功优化方法

在10kV线路上装设无功补偿装置可以有效地改善电压、提高运行经济性的前提下,提出了10kV配电网高低压综合电压无功优化模型,该模型在传统的低压侧补偿、首端电压以及配变分接头调整控制的基础上融入了10kV线路补偿控制,并提出了遗传算法应用于配电网电压无功优化时的初始群体产生两步法,介绍了采用该改进的遗传算法求解该综合优化模型的处理方法和主要步骤。采用门头沟一条实际的10kV配电线路进行优化说明了将10kV侧无功补偿纳入电压无功补偿模型进行综合考虑的必要性与可行性。

基于准实时数据的智能配电网理论线损计算

目前配电网自动化覆盖率低,可采集到的数据较少,因此提出一种基于准实时数据的理论线损计算方法。基于状态估计建立智能配电网理论线损计算模型,根据历史数据确定模型中负荷不等式约束上下界,采用内点法求解模型。所提模型可利用线路始端节点注入功率和部分变压器量测终端的量测数据估计配电网潮流状态。算例分析结果表明,所提模型所需量测量数量少,状态估计结果精度较高。

IGA优化的神经网络计算配电网理论线损

针对BP神经网络学习速度慢、容易陷入局部极小的缺点,提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的人工神经网络(artificial neural network,ANN)计算配电网的理论线损。该算法在遗传算法(genetic algorithm,GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,扩大了神经网络的权值搜索空间,提高了网络系统的学习效率和精度。实例计算结果表明,同混合遗传算法相比,该算法具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能,比现有其他计算配网线损的方法更为准确。

考虑电动汽车时空负荷的主动配电网重构策略

为了保证主动配电网在考虑电动汽车接入情况下的有效运行,提出了一种考虑电动汽车时空负荷的主动重构策略。将配电网根据功能划分为居民配电网、工业配电网、商业配电网,首先在考虑电动汽车时空转移特性的基础上,利用统计学方法构建了电动汽车在不同时间接入不同配电网的负荷,并获取了3个配电网24 h的负荷趋势曲线。其次构建了配电网最大供电能力的评估指标,可有效评估配电网当前运行状态的安全水平,并综合考虑线损及最大供电能力指标形成多层次的优化目标,利用二进制粒子群算法对优化问题进行求解,以得到配电网主动重构的策略,保证配电网全天候的安全经济运行;最后,以IEEE 33节点配电系统为例,结合实际数据验证了本文所提出主动重构策略的可行性和有效性,对于配电网实际运行起到了指导意义。

考虑馈线聚类特性的中压配网线损率测算模型

针对10 k V中压配网馈线数量多、基础数据匮乏而导致线损管理难度大的现状,设计了一种考虑馈线聚类特性的中压配网线损率测算模型,用于快速、合理地进行馈线分类并计算各类馈线线损率标杆值。考虑馈线之间在线路属性、运行参数等方面的差异,挑选对线损率影响较大的指标,设计了一套科学合理且简便易行的聚类指标体系,并使用模糊C均值(FCM)聚类算法对数量巨大的馈线进行聚类,每类挑选一条中心馈线。基于馈线聚类的结果,设计了一套中压配网馈线线损率标杆值测算模型,该模型分别使用等值电阻法和指标系数调整法对中心馈线和非中心馈线进行线损率计算,可得到各类馈线的线损率标杆值,其中指标系数调整法通过计算非中心馈线与中心馈线的调整系数,快速简便地计算得到大量非中心馈线的线损率。以某大型供电企业的实际馈线为例,证明了该模型的有效性及易推广性。

从配电网降损措施分析比较看合理配电模式

配电网降损采取的常用措施有 :采用节能型变压器 ,提高负荷点功率因数 ,增大导线截面等。本文通过比较 ,发现尽管采取以上措施短期内对降低配电网损耗、提高电压质量有一定好处 ,但在现有配电模式下满足负荷发展的能力差。究其原因在于现有配电模式中配电变压器供电范围过大 ,低压线供电半径过长。改变现有配电模式 ,采取变压器小容量、多布点、缩短低压线供电距离的供电模式比采取上述降损措施更具优越性 。