基于改进粒子群优化算法的分布式电源集群划分方法

随着新型电力系统建设进程的推进,分布式电源并网比重逐渐增加,为解决新型配电网分布式电源调控困难的问题,采用改进粒子群优化算法对大规模分布式电源进行集群划分。首先,在模块度划分标准基础上,引入群内源荷有功匹配度和无功匹配度,提出由三者加权组合的综合性能指标,构建基于综合指标体系的集群划分优化模型;其次,采用惯性权重动态递减策略改进二进制粒子群优化算法,使其惯性权重动态变化,优化粒子位置与速度的更新进程,提高粒子群优化算法的寻优效率;最后,采用改进二进制粒子群优化算法对基于综合指标体系的集群划分优化模型进行寻优,基于此对IEEE33节点、某10 kV实际配网馈线系统进行集群划分。结果表明:基于综合指标体系的集群划分方法在保障划分结果模块度基本不变的基础上,可将有功匹配度和无功匹配度分别提高30%左右;而改进粒子群优化算法对提高划分结果的各个指标值均具有明显效果。

提升源网荷储多元协同的虚拟化网格划分方法

为减少分布式源荷双侧随机性及时序不匹配对配电系统经济运行的影响,提升区域内源网荷储多元功率互补协同,促进可再生能源就地消纳能力,提出一种全面兼顾分布式电源消纳、负荷需求响应、储能支撑及网络拓扑多元协同的配电网虚拟化网格划分方法。通过图论搜索算法遍历虚拟网格内所有节点信息,充分依托负荷需求响应节点、分布式电源节点以及储能节点建立虚拟网格信息优化模型。引入二阶锥规划松弛电压、电流辅助变量,获得优化后的网络潮流分布。考虑虚拟网格通信成本,兼顾虚拟网格供电率、虚拟网格间功率交互以及虚拟网格节点控制维度,建立了虚拟网格分区划分目标函数模型,提出虚拟网格分区划分策略。以IEEE33节点系统为案例,对所提出的虚拟化网格分区划分策略进行验证,结果表明虚拟网格分区划分方法可提高源荷匹配度、虚拟网格供电率以及经济性。

面向窄引脚功率器件的负载牵引去嵌方法

传统的功率器件负载牵引测试忽略了器件引脚与预匹配电路间的不连续性电抗效应并引发阻抗偏移误差,该误差在窄引脚功率器件上更为显著。为了解决该问题,提出了一种考虑引脚不连续性电抗效应的新去嵌方案,先基于器件引脚尺寸设计独立校准系统并获取校准件传输参数,再通过校准件与预匹配电路的级联和参数处理将不连续效应叠加入预匹配电路传输参数中,使负载牵引测试数据端面从预匹配电路同轴端口端面去嵌到功率器件引脚根部端面,获取功率器件本身的精准阻抗测试数据。实验结果表明,利用该方案测定负载牵引阻抗具有较高的精度,匹配后的双边扁平无引脚(DFN)封装功率器件在5.8~7.2 GHz工作频率下饱和输出功率达43.6~44.6 dBm,功率附加效率达到40%~47%,20 dBm输入功率下增益为13.1~15.5 dB,性能较传统去嵌方法提升明显。

基于电压水平约束的电网负荷安全域

电压的稳定极限随运行状态变化,且远低于正常运行时的安全水平。因此,分析基于电压安全水平约束的节点负荷安全域,以便将各节点负荷和无功补偿限制在该域内,保持电网电压安全,将更具实际意义。基于戴维南等值模型的分析发现,的确存在这样的负荷安全域。故基于线路模型、参数和额定电压值,分析得到了线路两端的负荷安全域,即偏心圆弧与P、Q正轴围成的区域;通过变压器两侧线路负荷安全域的匹配,可得到电网各节点的负荷安全域;通过变比调节,可调整低压侧线路两端的负荷安全域;无功补偿则视为负荷调节,以适应高压侧线路末端的负荷安全域。算例分析验证了该负荷安全域思路的可行性。该研究对配电网运行与无功规划具有实际意义。

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。

基于深度学习和智能在线场景匹配的配电网源网荷储无功协调优化策略

配电网源网荷储协调优化是消纳可再生能源的重要手段,其中,无功优化可保障系统安全可靠和经济运行。该文提出了一种基于深度学习和智能在线场景匹配的配电网源网荷储无功协调优化方法,它充分考虑到运行场景的特性,直接利用配网运行大数据离线生成历史场景库并基于多目标粒子群优化算法离线构建历史策略库,再基于不同优化目标和K-means聚类算法对历史场景库和实时待优化场景进行两次分类,然后以历史场景库为训练集,以实时待优化场景为测试集,基于深度神经网络实现智能在线场景匹配,通过匹配效果评估匹配历史策略或在线优化分配无功优化方案。最后,在IEEE 30节点仿真模型接入分布式光伏、储能和电动汽车充电站等随机负荷进行算例验证。结果表明,方法可灵活、有效地对系统进行协调无功优化,不依赖于模型和参数,极大地提高了决策效率。