摘要：考虑到负荷和风力发电机组(wind turbine generator,WTG)之间存在定的负相关性,文章首先采用拉丁超立方采样(Latin hypercube sampling,LHS)技术和Cholesky分解法排序产生相关性样本,然后以规划期内总成本小为目标,建立了多阶段WTG选址定容机会约束规划模型,并采用模糊自适应遗传算法(fuzzy adaptive genetic algorithm,FAGA)进行求解。在FAGA中,设计了种新的模糊逻辑控制器,使得算法在迭代过程中能够动态调整控制参数,增加算法对解空间的搜索能力,从而克服了基本遗传算法容易陷入局部优、收敛速度慢等缺点。33节点配电网算例的仿真分析表明,在进行WTG选址定容规划时不能忽略负荷和WTG之间的相关性。同时,算例仿真结果也验证了FAGA在求解规划模型时的高效性。

摘要：城市中压配电网规划是一个多目标组合优化问题。通过组件式地理信息系统(ComGIS)平台建立规划区域的网络数据集,在此基础上使用多目标遗传算法进行优化。利用ComGIS平台的网络分析功能优化单环最优路径,简化了遗传编码,并根据编码特点设计交叉、变异操作,提高了遗传算法的效率。利用基于Pareto秩的个体适应度函数引导多目标遗传算法的进化方向,最终得到接近多目标优化问题Pareto最优解集的一组两端供电网络方案。所得规划方案集便于决策人员选择,并且有效结合了规划区域的地理信息,有较强的实际意义。对某实际系统的应用结果表明了文中所提方法的有效性。

摘要：对分布式风电源(DWG)出力的随机性和负荷的不确定性进行概率建模。在此基础上,以年综合费用最小为目标,利用机会约束规划方法建立了配电网DWG选址定容规划模型。采用基于拉丁超立方采样蒙特卡洛模拟(LHS-MCS)法的概率潮流判断规划方案是否满足节点电压机会约束和支路电流机会约束。设计了混合蛙跳算法(SFLA)求解DWG规划模型的具体实现方法。33节点配电网的DWG规划结果验证了模型的合理性、LHS-MCS检验机会约束条件的有效性以及SFLA的高效性。

摘要：该文讨论了目前大规模输电网规划求解中常见的无法完成对解空间的充分搜索,从而难于求得全局最优解的问题;给出了泛函形式的输电网规划模型,并重点分析了输电网规划解的模式。在分析了传统蚁群算法易产生未成熟收敛现象及其原因的基础上,设计了一种基于模式记忆的并行蚁群算法,该算法通过模式记忆实现了解空间分解,能够有效地识别、记忆和跳出局部最优解;通过局部细化搜索进一步加强了局部搜索能力;通过并行计算提高了计算速度。某实际77 节点的算例分析表明了该算法具有很高的计算效率和优秀的局部、全局收敛性,有效克服了现代启发式算法在求解输电网规划问题时存在的效率不高及未成熟收敛等现象。

摘要：对求取最近电压稳定临界点问题,同时考虑负荷变化的不确定性和发电机出力调整的影响,建立一种非线性二层规划问题模型。下层问题求解某个负荷变化方向上的最大负载裕度,上层问题考虑负荷变化方向的约束,寻找最近的电压稳定临界点。设计求解该问题的信赖域方法,该方法先采用内点法计算已知负荷增长方向上的静态电压稳定临界点,然后建立近似的单层线性混合整数规划模型并求解。基于信赖域方法的思想迭代逼近最近电压稳定临界点。算例分析表明了所提算法的有效性,并可找出系统静态电压稳定的薄弱区域和母线。

摘要：随着风能在电力系统中的渗透率不断提高,风电功率的随机波动对电力系统的影响日益严重,尤其是在电压质量方面。提出了一种基于超级电容器-蓄电池混合储能的电压质量调节系统,可以平抑电压暂降、电压波动等。首先通过自回归滑动平均模型预测风电场1 min内的风速变化,作为仿真风速来源,同时模拟短期内风电场的电压质量情况。然后,针对电压暂降和电压波动等电能质量问题,建立了以超级电容器-蓄电池混合储能为基础的补偿调节装置模型,分析了风电场出力波动量与储能容量配置间的关系,并设计了相应的控制环节。最后,利用仿真软件PSCAD/EMTDC对系统进行了仿真,验证了该系统可以有效抑制电压暂降,且对电压波动也有一定的改善效果。

摘要：面向基于冷热电联供系统和热网构建的多区域综合能源系统(integrated energy system,IES),该文提出计及热网蓄热特性的多区域IES多元储能规划方法。首先,基于能量守恒方程推导热网蓄热模型,以量化热网的缓冲能力;在此基础上,以年综合成本最小为目标,建立计及热网蓄热特性的多区域IES多元储能规划模型;然后,针对区域互联热网管道流量变化导致模型非凸的问题,利用凸包方法将模型转凸,并设计自适应求解策略,提出凸包自适应优化算法以实现模型的有效求解。最后,天津某实际多区域IES的规划仿真和分析验证了该文所提模型和算法的有效性。

摘要：为了改善单亲遗传算法在某些方面存在的缺陷,提出一种分布估计算法与单亲遗传算法相结合的混合智能算法进行配电网的优化规划。并结合普里姆(Prim)算法产生初始种群,获得比完全随机产生的配电网络更优的初始方案。分布估计算法根据所得分布概率可为单亲遗传算法提供搜索方向,而后者则加速了前者精确分布概率模型的获得,二者的结合起到了优势互补的作用。实例计算的对比结果表明,混合算法更加稳定高效。

摘要：区域综合能源系统(RIES)由于广泛涉及电/气/热/冷等多种能量形式耦合,其规划工作面临诸多挑战。提高能量利用效率是RIES规划的重要任务之一,传统能量效率的定义仅计及了能量在数量上的变化,却忽视了能量在品质上的差异,无法准确地衡量RIES的能量利用水平。文中提出使用兼顾数量和品质的[火用]效率作为衡量RIES能量利用水平的标准。首先,定义了能量品质系数的概念用以量化不同形式能量的品质差异,并提出基于黑箱模型的RIES总体[火用]效率计算方法。然后,建立了五层级能源集线器模型用以处理多能耦合问题,确保区域能量供需平衡。接着,以经济性和[火用]效率为优化目标构建了RIES多目标规划模型,设计了兼顾规划与运行的双层优化结构,并联合运用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和内点法实现模型高效求解。最后,选取广州市某工业园区RIES作为算例对所提方法进行验证。

摘要：基于对微网网架规划特点和用户停电损失的研究,建立了考虑用户停电损失的微网网架规划模型,并将分布式电源(DG)和负荷的时序特性纳入目标函数中,以最小化网络年费用为优化目标,综合考虑潮流约束、运行安全性约束、网络约束和可靠性约束。在Dijkstra形成初始网架后,采用改进的遗传算法求解模型。最后,将其应用于上海某居民小区29节点的微网网架规划中,得出了最优网架规划方案。