公开(公告)号：CN118017463A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202311406978.3

申请日：2023-10-27

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 李玲玲 ,  李成亮 ,  姬炳翔

IPC: H02J3/00 ,  G06F17/15 ,  H02J3/18

Abstract: 本发明提出一种基于多目标光学显微镜优化算法(MOOMA)的主动配电网(ADN)能量优化模型，其技术特点是：建立无功补偿装置、有载调压变压器和可调控负荷的ADN能量稳定优化模型；分别构建运行成本、资源调控和电能质量目标函数。其次，利用非支配排序机制结合档案更新策略对OMA算法进行改进，提出MOOMA；同时，提出改进型Tent map用于算法初始化，引入Sigma点变异机制并设计非线性递减因子，提高MOOMA的搜索性；最后采用优劣解距离法在Pareto最优解集中选择最优折中解，得出ADN综合最优模型。通过在IEEE33节点系统对该模型仿真分析，得出所提能量优化模型的可行性和有效性。

公开(公告)号：CN118095528A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410026656.4

申请日：2024-01-09

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 李玲玲 ,  温甜宇 ,  姬炳祥 ,  任心雨 ,  李成亮

IPC: G06Q10/04 ,  H02J3/38 ,  H02J3/32 ,  H02J3/06 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明针对主动配电网的运行优化问题，提出了基于改进浣熊算法的主动配电网分阶段运行优化方法。提出的模型考虑了光伏和储能系统输出、调节设备动作次数、网络损耗和节点电压偏差，实现了主动配电网的多目标优化。为实现所提优化模型的多目标优化，本发明提出了一种基于综合拥挤距离排序、伯努利混沌映射、外部归档和非支配排序机制的多目标coati优化算法。经ZDT和UF测试功能测试，所提出的算法表现出良好的性能，在75％的结果中获得了最优值。在改进的IEEE30节点系统测试中，与未优化的情况相比，所提出的方法在网络损耗、节点电压偏差和全网最低电压三个方面分别提高了21.55％、56.10％和4.12％。因此，本发明提出的方法在主动配电网运行优化方面具有较好的应用价值，可为分布式新能源的并网运行提供支持。

公开(公告)号：CN116470489A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310418569.9

申请日：2023-04-18

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 李玲玲 ,  姬炳祥 ,  李成亮 ,  裴佳蕊 ,  李忠涛

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/12 ,  H02J3/14 ,  H02J3/18 ,  H02J3/38 ,  G06F30/20 ,  G06F111/06 ,  G06F111/04 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明涉及一种基于帕累托前沿的主动配电网能量优化运行方法，其技术特点：对设备参数进行设置，建立目标函数并确定数据来源；根据目标函数和相关数据设定约束条件；划分时段，选用多目标智能算法对所提优化问题迭代求解；利用迭代结束后生成的帕累托前沿，建立正向化矩阵；求取正向化帕累托前沿的折衷参考点；计算可行解与折衷参考点的欧式距离；生成主动配电网24小时的能量优化运行结果。本发明考虑主动配电网的经济、环境和稳定性等方面的相互影响，协调控制配电网重构，无功补偿装置，有载调压变压器和可调控负荷，提出了基于帕累托前沿的主动配电网能量优化运行方法。

公开(公告)号：CN117439203A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311407033.3

申请日：2023-10-27

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 李玲玲 ,  李成亮 ,  熊俊林

IPC: H02J3/50 ,  H02J3/18 ,  H02J3/38 ,  H02J3/16 ,  H02J3/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提出了一种基于多目标秃鹰搜索算法(MOBES)的主动配电网(ADN)综合优化模型，其技术特点是：首先，以配网网络的最优拓扑、分布式电源投入位置和无功补偿装置的出力及位置作为优化变量，从运行成本、电压偏差和有功功率损耗三个角度综合考虑出发，构建出了基于以上三种目标函数的ADN综合优化模型.其次，为了处理结构复杂、多目标和非线性的配网系统，利用快速非支配排序机制结合秃鹰搜索算法(BES)，提出MOBES来对该模型进行多目标优化，得出Pareto最优解集；最后采用优劣解距离法(TOPSIS)在Pareto最优解集中选择最优折中解，得出ADN综合最优模型。在IEEE33节点测试系统对该模型进行仿真分析计算，通过结果得出了改进算法的可行性和优化模型的有效性。本发明通过MOBES算法确定配网网络最优拓扑、分布式电源投入位置、无功补偿装置的出力和补偿位置等来实现ADN综合优化，本发明实现配网运行的能源可持续性和提高配网电能质量具有积极效果。

公开(公告)号：CN118821367A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410843852.0

申请日：2024-06-27

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 李玲玲 ,  李浩源 ,  李成亮

IPC: G06F30/18 ,  H02J3/38 ,  H02J3/28 ,  G06F30/27 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/006 ,  G06N3/126 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明为基于改进海象算法的考虑集群划分的分布式发电和储能选址定容方法，建立一种含有分布式风机、分布式光伏和储能系统的配电网络规划模型，基于电气距离采用Kmeans++聚类算法对配电网络进行划分，考虑到模型的高维度、多约束、非线性，采用双层规划理论将该模型进行分层，最后提出了引入Kent映射、动态惯性权重、莱维飞行、柯西‑精英保留混合变异策略的改进海象算法用于求解该模型，确定分布式发电和储能系统接入配电网最优的位置和容量，优化配电网潮流分布，减少电网压力、提升电压质量并促进可再生能源利用与节约成本。