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通过多目标瓶藻群算法在配电网中分配可再生能源资源，同时考虑风能和太阳能资源的不确定性
摘要：鉴于可再生能源在配电系统中的重要性，本文讨论了定位和确定这些能源（即风力涡轮机和太阳能电池板）容量的问题。为了解决这个优化问题，使用了一种基于salp行为的新算法。目标函数包括减少损耗、改善电压曲线和降低可再生能源成本。在该方法中，考虑了配电系统中不同负载模型和使用智能电表的不同负载水平的可再生资源分配。由于这些目标函数是多目标的，因此使用模糊决策方法从一组帕累托解中选择最优解。所考虑的目标函数可减少损耗、改善电压曲线和降低 RES 成本（A 在不受资源限制的情况下最佳地分配 RES 资源；B：在受资源限制的情况下最佳地分配 RES 资源）。此外，还考虑了每日风、太阳辐射和温度数据。所提出的方法应用于 IEEE 标准 33 总线系统。仿真结果表明，多目标群体算法（MSSA）在改善电压分布和降低配电系统损耗方面具有更好的性能。最后，将 MSSA 算法的优化结果与 PSO 和 GA 算法进行了比较。
配电网基础设施能否容纳住宅……
摘要 在本文中，我们提出以下问题：公用事业公司需要以何种方式升级配电网以适应电气化负荷，这些升级将花费多少？我们的研究重点是北加州的 PG & E 服务区，该服务区为 480 万电力客户提供服务，并且面临着电动汽车普及和住宅空间和热水电气化的双重宏伟目标。我们创建了时空详细的电力需求预测，并将该需求与一系列技术采用场景中的配电基础设施限制进行比较。我们发现，住宅空间和热水电气化对配电馈线容量的影响将小于电动汽车充电，但这两种转变都需要加快当前的升级速度。我们还发现时间和地点在重要方面对总容量增加有很大影响：例如，有利于白天电动汽车充电的场景与有管理的夜间住宅充电的场景具有类似的影响，但不受控制的夜间住宅充电可能会产生更大的影响。我们预计这些升级将为 PG&E 的费率基础增加至少 10 亿美元，甚至可能超过 100 亿美元。我们得出的结论是，能够完成大量即将进行的升级项目的措施（包括解决劳动力和供应链限制，以及寻求非电线替代方案，如储能和需求响应）对于成功实现电气化至关重要。
有源配电网中电池储能系统的优化配置
在这个时代，基于可再生能源的分布式发电源 (DG) 是一种清洁能源，正在迅速融入配电系统，以满足不断增长的电力需求。但是，由于可再生 DG 对自然资源的依赖，它只能提供波动电力，无法根据负载需求进行调度。此外，可能会发生逆向功率流，配电系统运营商可能会遭受损失 [1]。作为解决上述问题的一种方法，储能系统应运而生，并促进了可再生 DG 的融入。[2] 详细讨论了各种 ESS 技术、应用和效率。讨论表明，BESS 主要用于运营项目。然而，规模不合适的 BESS 可能会给配电网中 ESS 的商业运营带来麻烦 [3]。优化位置和大小的 ESS 安装可以有效提高配电系统的可靠性和效率[4]。M.Nicketal.通过优化位置安装适当大小的 ESS，最大限度地降低了 ESS 安装的总投资成本，并使用二阶锥规划 (SOCP) 降低了电力系统支出[5]。在配电网中安装电池储能系统 (BESS) 不仅可以提高电力系统效率，还可以提高电力供应商的电力交易灵活性，以实现利润最大化[6]。随着配电网中可再生能源分布式发电的增加，安装 BESS 还可以支持增加
考虑生命周期和不确定性的主动配电网存储分配
摘要 — 现代主动配电系统需要集成存储系统，从而促进光伏 (PV) 能源的大规模扩散。这进一步要求对储能系统进行最佳规划，以满足所有运营和经济约束。本文介绍了一种详尽的存储集成方法，考虑了电池储能的生命周期、负载和光伏输出的不确定性以及系统的孤岛运行模式。制定了一个两阶段混合整数线性规划问题，该问题在第一阶段确定电池的容量和放电周期数。在第二阶段分析了基于部分放电深度的电池寿命。此外，通过概率分析和时间周期聚类考虑了光伏和需求的不确定性和可变性。该方法在标准的 33 总线径向配电网上得到了验证，可用于分配分布式锂离子电池。此外，该方法的可扩展性在实际的印度配电网和加拉加斯大都市地区的 141 台母线配电网（各个节点都有分布式光伏装置）中得到了验证。
中压配电网中高压 SiC 应用的优势调查与基准测试
本报告是作为美国政府机构赞助的工作的记录而编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
有源配电网源网荷储联动电能质量特性
有源配电网(ADN)表现出源-网-荷-储互动的特性。随着电力电子技术的飞速发展，电力电子装置被广泛应用于源-网-荷-储三者之间。大规模分布式电源的存在可能导致电压质量下降，而大型电力电子设备的应用还可能导致严重的谐波畸变，电能质量已成为有源配电网发展中的重要问题之一。本文对有源配电网源-网-荷-储互动的电能质量特性进行分析。首先，考虑有源配电网中源-网-荷-储互动，分析电压偏差和波动并进一步量化其程度。然后，建立电力电子元件的源-荷-储谐波模型，为谐波分析奠定基础。此外，提出了有源配电网的解耦谐波潮流算法来分析系统谐波分布。最后，考虑光伏与储能的位置和容量，分析了IEEE 33节点配电网中光伏与储能的相互作用及电能质量，储能的接入可以有效抑制光伏引起的20%以上的电压偏差和6%以上的电压波动，但谐波畸变率可能会进一步增大。
基于AHP-熵权法的配电网综合评价方法研究
首先，根据未来配电网的特点，构建一套评价指标体系并对其进行量化；然后，建立综合评价模型，采用AHP-熵权法相结合的主客观赋权法对指标进行赋权；最后，结合配电网实际数据进行评价并打分。
Noteworthy AI 如何帮助 FirstEnergy 实现配电网资产实时检查自动化
Connor McCluskey 拥有超过 19 年的工作经验，其中过去 15 年在俄亥俄州阿克伦的电力公司 FirstEnergy 工作。Connor 职业生涯的起步阶段是在这家电力公司的资产管理团队，与项目经理合作帮助重建大克利夫兰地区的众多配电项目。Connor 也曾在公司财务部门工作过，但最终在过去六年中进入了创新和产品开发团队。Connor 是众多项目的项目负责人，领导了获得知识产权的努力，并负责 Noteworthy AI Pilot 计划的成功部署。Connor 拥有康奈尔大学创新工程黑带和创新战略证书。
使用 MCTLBO 在容量受限的配电网中支持电动汽车充电站集成的 PV/BESS
摘要。带有备用电池储能系统 (BESS) 的太阳能光伏 (PV) 系统可缓解电力系统相关问题，包括不断增加的负载需求、功率损耗、电压偏差以及随着电动汽车 (EV) 的整合在充电时增加负载而需要升级电力系统。本文研究了带有 PV/BESS 供电的电动汽车充电站 (CS) 的 IEEE-69 总线径向配电系统 (RDS) 的电压、功率损耗和负载能力等系统参数的改进。RDS 根据电动汽车总数、电动汽车充电时间和可用的 CS 服务时间分为不同的区域。每个区域分配一个 CS。制定了一种能源管理策略，根据电价的使用时间引导 CS、PV 板、BESS 和公用电网之间的电力流动。允许 BESS 在高峰时段将存储的多余能量出售给公用电网。采用基于多课程教学学习的多目标优化 (MCTLBO) 来优化 PV/BESS 系统的规模和每个区域中 CS 的位置，以最小化年度 CS 运行成本和系统有功功率损耗。结果验证了最佳 PV/BESS 为 CS 供电的适当功能，从而提高了系统的技术经济性。