CN112287501A - 一种基于改进Minty算法的网格化配电网网架规划方法 - Google Patents
一种基于改进Minty算法的网格化配电网网架规划方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112287501A CN112287501A CN202011176351.XA CN202011176351A CN112287501A CN 112287501 A CN112287501 A CN 112287501A CN 202011176351 A CN202011176351 A CN 202011176351A CN 112287501 A CN112287501 A CN 112287501A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- edge
- nth
- spanning tree
- graph
- planning
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 8
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 7
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 5
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/18—Network design, e.g. design based on topological or interconnect aspects of utility systems, piping, heating ventilation air conditioning [HVAC] or cabling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2113/00—Details relating to the application field
- G06F2113/04—Power grid distribution networks
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明公开了一种于基于改进Minty算法的网格化配电网网架规划方法,涉及配电网规划技术领域,可以通过改进的Minty算法生成网格内所有可能的辐射状网络结构,进而确定联络线后,可获得最优的网格内网架规划方案,从而有效降低配电网规划费用,提高配电网公司经济效益;通过确定一定为树枝的边,有效避免大量不含有最优规划方案的子图处理,提高了基于Minty算法的网格内网架规划的计算效率,还能给出多个费用小的规划方案供规划人员选择,适合行业内大规模推广应用。
Description
技术领域
本发明涉及配电网规划技术领域,具体的说是一种基于改进Minty算法的网格化配电网网架规划方法。
背景技术
在规划区域被划分为多个网格的条件下,配电网架优化规划是指在满足对用户供电和网络运行约束的前提下,寻求一组最优的决策变量(馈线的路径和型号),使投资、运行费用之和最小,其中网络运行约束包括辐射状约束、节点电压和馈线段电流约束。
配电网中压目标网架规划问题具有规模大、非线性和离散性等特性,是一个大规模混合整数非线性规划问题,目前的求解方法主要是数学优化方法和人工智能搜索算法。数学优化算法处理辐射状约束条件时需人工设置复杂参数,而且不同配电网参数不同,开发的算法很难实际应用;人工智能搜索算法不但会产生大量的不可行解,而且易陷入局部最优解。
发明内容
为解决上述存在的技术问题,本发明提供了一种基于改进Minty算法的网格化配电网网架规划方法,方法简单,易于实现,能够获得最优或近似最优解。
为达到上述目的,本发明所采用的技术方案是:
一种基于改进Minty算法的网格化配电网网架规划方法,通过如下步骤实现:
步骤S1:形成图,网格内10kV母线合并为一个图的顶点,负荷和可能的线路走廊的交点也为图的顶点,各个顶点之间的路径为图的边;
步骤S2:输入数据,给定网格内规划的线路型号,预测负荷的有功、无功功率,图上各边的长度,单位长度边投资费用,规划期限,电价,贴现率;
步骤S3:确定一定为树枝的边,与10kV母线相连的边一定是树枝,不处于环上的边也一定是树枝,树枝一定在最后的辐射状配电网中;
步骤S4:利用改进Minty算法生成所有生成树,取出化简后图G的任意一条边e1,将图G分解为含边e1的子图G1和不含边e1的子图G2,并将子图G2存入栈中,只处理子图G1;若边e1根据步骤3)一定是树枝,子图G2不入栈;对子图G1,再选一个边e2,则子图G1又可分为含有边e2和不含有边e2的两个子图,只处理含有边e2的子图,将不含有边e2的子图入栈;若边e2根据步骤3)一定是树枝,不含有边e2的子图不入栈;如此对每一个图一分为二,不断的分下去,对于每一张子图,当出现完全有描红边组成的回路或该图已经不连通时,则去掉该子图,当出现完全由描红边组成的树,则此图处理完毕,从栈中退出一个子图,继续分解过程,直到栈空为止;
步骤S5:赋值,令生成树编号n=1,生成树数目为N;
步骤S6:计算第n棵生成树等效年费用,对于第n棵生成树,依据网格指定的线路型号,按照如下公式计算投资和运行费用的等效年费用:
式中Li是第n棵生成树的第i条边长度;Ki是第i条边投资费用,元/km;Ii是第n棵生成树的第i条边电流;Ri是第n棵生成树的第i条边电阻,r是贴现率; T是规划期限,tmax是年最大负荷等效时间,单位小时;C是电价,元/kWh;m 是树枝数;
约束条件包括:潮流约束,节点电压约束;
步骤S7:搜索第n棵生成树的馈线,对第n棵生成树,每条与10kV母线相连的边及其下游边构成一条馈线,采用深度优先算法搜索每条馈线,得到馈线数目为K;
步骤S8:第n棵生成树的连枝长度排序,对第n棵生成树的所有连枝按照长度由小到大的顺序排列,令连枝编号l=1,连枝数为L;
步骤S9:搜索第n棵生成树的第l个连枝联络的馈线,对于第l个连枝,分别从其两个顶点开始,在第n棵生成树上采用深度优先搜索其连接的馈线;
步骤S10:判断,若连枝l连接同一条馈线,该连枝不是馈线间的联络线,转向步骤S13;
步骤S11:判断,若连枝l连接的两条不同馈线,且这两条馈线均没有联络线,该连枝为联络线,同时标记馈线已经有联络线,转向步骤S13;
步骤S12:判断,若连枝l连接的两条不同馈线,其中一条馈线已经有联络线,转向步骤S13;
步骤S13:判断,令连枝编号l=l+1,若l≤L,转向步骤S9;否则,转向步骤S14;
步骤S14:计算第n棵生成树联络线的等效年费用:按照如下公式计算第n 棵生成树联络线的等效年费用:
式中Nl是联络线数;
步骤S16:计算第n棵生成树构成的网架的等效年费用,第n棵生成树构成的网架的等效年费用计算公式如下:
Fn=FSn+Fln (3)
步骤S17:赋值,令n=n+1;
步骤S18:判断,若n≤N,转向步骤S6,否则转向步骤S19;
步骤S19:获得等效年费用最小的网架规划方案,对于F1,F2,...,Fn,选择最小的值对应的生成树及联络线作为最终规划方案,输出总费用及网架结构。
步骤S3中,规划人员可以根据经验和现场实际指定一定为树枝的边。
本发明与现有的规划方法相比,可以通过改进的Minty算法生成网格内所有可能的辐射状网络结构,进而确定联络线后,可获得最优的网格内网架规划方案,从而有效降低配电网规划费用,提高配电网公司经济效益;通过确定一定为树枝的边,有效避免大量不含有最优规划方案的子图处理,提高了基于Minty算法的网格内网架规划的计算效率,还能给出多个费用小的规划方案供规划人员选择,适合行业内大规模推广应用。
附图说明:
图1为本发明实施例中10KV母线、负荷和可能的线路走廊生成图;
图2为本发明实施例中步骤S5-步骤S19费用最小的辐射状网络结构图;
图3为本发明实施例中步骤S5-步骤S19费用第2小的辐射状网络结构图;
图4为本发明实施例中步骤S5-步骤S19费用第3小的辐射状网络结构图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细描述:
一种基于改进Minty算法的网格化配电网网架规划方法,通过如下步骤实现:
步骤S1:形成图,网格内10kV母线合并为一个图的顶点,负荷和可能的线路走廊的交点也为图的顶点,各个顶点之间的路径为图的边;
步骤S2:输入数据,给定网格内规划的线路型号,预测负荷的有功、无功功率,图上各边的长度,单位长度边投资费用,规划期限,电价,贴现率;
步骤S3:确定一定为树枝的边,与10kV母线相连的边一定是树枝,不处于环上的边也一定是树枝,树枝一定在最后的辐射状配电网中;
步骤S4:利用改进Minty算法生成所有生成树,取出化简后图G的任意一条边e1,将图G分解为含边e1的子图G1和不含边e1的子图G2,并将子图G2存入栈中,只处理子图G1;若边e1根据步骤3)一定是树枝,子图G2不入栈;对子图G1,再选一个边e2,则子图G1又可分为含有边e2和不含有边e2的两个子图,只处理含有边e2的子图,将不含有边e2的子图入栈;若边e2根据步骤3)一定是树枝,不含有边e2的子图不入栈;如此对每一个图一分为二,不断的分下去,对于每一张子图,当出现完全有描红边组成的回路或该图已经不连通时,则去掉该子图,当出现完全由描红边组成的树,则此图处理完毕,从栈中退出一个子图,继续分解过程,直到栈空为止;
步骤S5:赋值,令生成树编号n=1,生成树数目为N;
步骤S6:计算第n棵生成树等效年费用,对于第n棵生成树,依据网格指定的线路型号,按照如下公式计算投资和运行费用的等效年费用:
式中Li是第n棵生成树的第i条边长度;Ki是第i条边投资费用,元/km;Ii是第n棵生成树的第i条边电流;Ri是第n棵生成树的第i条边电阻,r是贴现率;T是规划期限,tmax是年最大负荷等效时间,单位小时;C是电价,元/kWh;m 是树枝数;
约束条件包括:潮流约束,节点电压约束;
步骤S7:搜索第n棵生成树的馈线,对第n棵生成树,每条与10kV母线相连的边及其下游边构成一条馈线,采用深度优先算法搜索每条馈线,得到馈线数目为K;
步骤S8:第n棵生成树的连枝长度排序,对第n棵生成树的所有连枝按照长度由小到大的顺序排列,令连枝编号l=1,连枝数为L;
步骤S9:搜索第n棵生成树的第l个连枝联络的馈线,对于第l个连枝,分别从其两个顶点开始,在第n棵生成树上采用深度优先搜索其连接的馈线;
步骤S10:判断,若连枝l连接同一条馈线,该连枝不是馈线间的联络线,转向步骤S13;
步骤S11:判断,若连枝l连接的两条不同馈线,且这两条馈线均没有联络线,该连枝为联络线,同时标记馈线已经有联络线,转向步骤S13;
步骤S12:判断,若连枝l连接的两条不同馈线,其中一条馈线已经有联络线,转向步骤S13;
步骤S13:判断,令连枝编号l=l+1,若l≤L,转向步骤S9;否则,转向步骤S14;
步骤S14:计算第n棵生成树联络线的等效年费用:按照如下公式计算第n 棵生成树联络线的等效年费用:
式中Nl是联络线数;
步骤S16:计算第n棵生成树构成的网架的等效年费用,第n棵生成树构成的网架的等效年费用计算公式如下:
Fn=FSn+Fln (3)
步骤S17:赋值,令n=n+1;
步骤S18:判断,若n≤N,转向步骤S6,否则转向步骤S19;
步骤S19:获得等效年费用最小的网架规划方案,对于F1,F2,...,Fn,选择最小的值对应的生成树及联络线作为最终规划方案,输出总费用及网架结构。
作为优选的方式,步骤S3中,规划人员可以根据经验和现场实际指定一定为树枝的边。
具体实施例:以下以某规划区域内某网格内10KV母线、负荷和可能的线路走廊生成的图,10KV母线为电源点,所以可合并为图的第1个顶点,如图1所示。
步骤S2:统一线路型号为JKLGYJ-240mm2,单位长度阻抗为0.125+j0.34欧姆,单位长度成本为20万元/km,最大电流为553安,总有功负荷为19061kW,无功负荷为3230kvar,规划期限为20年,电价为0.5元/千瓦时,贴现率为20%,年最大负荷等效时间是3230小时,边(馈线段)的数据如下表所示:
编号 | 首顶点 | 末顶点 | 长度(km) | 末顶点有功功率(kW) | 末顶点无功功率(kvar) |
1 | 1 | 2 | 0.7 | 631 | 97 |
2 | 2 | 3 | 0.637 | 77 | 14 |
3 | 3 | 4 | 0.665 | 502 | 90 |
4 | 4 | 5 | 2.555 | 293 | 53 |
5 | 5 | 6 | 0.308 | 321 | 59 |
6 | 6 | 7 | 0.735 | 687 | 108 |
7 | 7 | 8 | 0.385 | 315 | 55 |
8 | 8 | 9 | 1.05 | 772 | 128 |
9 | 2 | 10 | 0.49 | 76 | 12 |
10 | 10 | 11 | 0.42 | 1712 | 269 |
11 | 11 | 12 | 0.889 | 1224 | 215 |
12 | 12 | 13 | 0.35 | 46 | 7 |
13 | 13 | 14 | 1.211 | 473 | 90 |
14 | 14 | 15 | 0.42 | 122 | 20 |
15 | 15 | 16 | 0.42 | 74 | 13 |
16 | 16 | 17 | 0.308 | 398 | 69 |
17 | 17 | 18 | 1.05 | 80 | 14 |
18 | 18 | 19 | 0.672 | 461 | 89 |
19 | 19 | 20 | 1.421 | 52 | 10 |
20 | 1 | 21 | 0.77 | 1387 | 211 |
21 | 21 | 22 | 1.085 | 998 | 173 |
22 | 22 | 23 | 1.015 | 1609 | 287 |
23 | 23 | 24 | 0.315 | 50 | 8 |
24 | 24 | 25 | 0.224 | 628 | 107 |
25 | 25 | 26 | 0.392 | 1487 | 261 |
26 | 26 | 27 | 0.42 | 630 | 112 |
27 | 27 | 28 | 0.42 | 1295 | 212 |
28 | 21 | 29 | 0.392 | 514 | 86 |
29 | 29 | 30 | 1.4 | 76 | 14 |
30 | 30 | 31 | 2.1 | 458 | 76 |
31 | 31 | 32 | 2.24 | 160 | 26 |
32 | 32 | 33 | 1.96 | 460 | 80 |
33 | 33 | 34 | 2.24 | 151 | 26 |
34 | 28 | 34 | 0.7 | 155 | 26 |
35 | 17 | 27 | 1.19 | ||
36 | 13 | 22 | 3.535 | ||
37 | 7 | 18 | 0.035 | ||
38 | 1 | 9 | 0.84 | ||
39 | 1 | 28 | 0.98 |
步骤S3:不在环上的边一定为树枝,包括边1/7/8/18/19/20/38/39;
步骤S4:基于改进的Minty算法,共生成54642棵生成树;若规划人员指定靠近电源点的边2/9/6/37/28/21/34/35一定为树枝,共生成4635棵生成树,指定为树枝的边越多,生成树的数量越小,计算效率越高;
步骤S5-步骤S19:费用最小网架规划方案的等效年费用FS=149.242万元,如图2所示,实线为辐射状网络结构,虚线为联络线。
根据深度优先搜索算法,包括4条馈线,每条馈线包含的线路如下表:
下面给出费用第2小的等效年费用FS=149.262万元。
如图3所示,根据深度优先搜索算法,包括4条馈线,每条馈线包含的线路如下表:
下面给出费用第3小的等效年费用FS=149.289万元。
如图4所示,根据深度优先搜索算法,包括4条馈线,每条馈线包含的线路如下表:
当然,上述说明并非是对本发明的限制,本发明也并不仅限于上述举例,本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换,也应属于本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种基于改进Minty算法的网格化配电网网架规划方法,其特征在于,
通过如下步骤实现:
步骤S1:形成图,网格内10kV母线合并为一个图的顶点,负荷和可能的线路走廊的交点也为图的顶点,各个顶点之间的路径为图的边;
步骤S2:输入数据,给定网格内规划的线路型号,预测负荷的有功、无功功率,图上各边的长度,单位长度边投资费用,规划期限,电价,贴现率;
步骤S3:确定一定为树枝的边,与10kV母线相连的边一定是树枝,不处于环上的边也一定是树枝,树枝一定在最后的辐射状配电网中;
步骤S4:利用改进Minty算法生成所有生成树,取出化简后图G的任意一条边e1,将图G分解为含边e1的子图G1和不含边e1的子图G2,并将子图G2存入栈中,只处理子图G1;若边e1根据步骤3)一定是树枝,子图G2不入栈;对子图G1,再选一个边e2,则子图G1又可分为含有边e2和不含有边e2的两个子图,只处理含有边e2的子图,将不含有边e2的子图入栈;若边e2根据步骤3)一定是树枝,不含有边e2的子图不入栈;如此对每一个图一分为二,不断的分下去,对于每一张子图,当出现完全有描红边组成的回路或该图已经不连通时,则去掉该子图,当出现完全由描红边组成的树,则此图处理完毕,从栈中退出一个子图,继续分解过程,直到栈空为止;
步骤S5:赋值,令生成树编号n=1,生成树数目为N;
步骤S6:计算第n棵生成树等效年费用,对于第n棵生成树,依据网格指定的线路型号,按照如下公式计算投资和运行费用的等效年费用:
式中Li是第n棵生成树的第i条边长度;Ki是第i条边投资费用,元/km;Ii是第n棵生成树的第i条边电流;Ri是第n棵生成树的第i条边电阻,r是贴现率;T是规划期限,tmax是年最大负荷等效时间,单位小时;C是电价,元/kWh;m是树枝数;
约束条件包括:潮流约束,节点电压约束;
步骤S7:搜索第n棵生成树的馈线,对第n棵生成树,每条与10kV母线相连的边及其下游边构成一条馈线,采用深度优先算法搜索每条馈线,得到馈线数目为K;
步骤S8:第n棵生成树的连枝长度排序,对第n棵生成树的所有连枝按照长度由小到大的顺序排列,令连枝编号l=1,连枝数为L;
步骤S9:搜索第n棵生成树的第l个连枝联络的馈线,对于第l个连枝,分别从其两个顶点开始,在第n棵生成树上采用深度优先搜索其连接的馈线;
步骤S10:判断,若连枝l连接同一条馈线,该连枝不是馈线间的联络线,转向步骤S13;
步骤S11:判断,若连枝l连接的两条不同馈线,且这两条馈线均没有联络线,该连枝为联络线,同时标记馈线已经有联络线,转向步骤S13;
步骤S12:判断,若连枝l连接的两条不同馈线,其中一条馈线已经有联络线,转向步骤S13;
步骤S13:判断,令连枝编号l=l+1,若l≤L,转向步骤S9;否则,转向步骤S14;
步骤S14:计算第n棵生成树联络线的等效年费用:按照如下公式计算第n棵生成树联络线的等效年费用:
式中Nl是联络线数;
步骤S16:计算第n棵生成树构成的网架的等效年费用,第n棵生成树构成的网架的等效年费用计算公式如下:
Fn=FSn+Fln (3)
步骤S17:赋值,令n=n+1;
步骤S18:判断,若n≤N,转向步骤S6,否则转向步骤S19;
步骤S19:获得等效年费用最小的网架规划方案,对于F1,F2,...,Fn,选择最小的值对应的生成树及联络线作为最终规划方案,输出总费用及网架结构。
2.根据权利要求1所述的一种基于改进Minty算法的网格化配电网网架规划方法,其特征在于,步骤S3中,规划人员可以根据经验和现场实际指定一定为树枝的边。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011176351.XA CN112287501B (zh) | 2020-10-28 | 2020-10-28 | 一种基于改进Minty算法的网格化配电网网架规划方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011176351.XA CN112287501B (zh) | 2020-10-28 | 2020-10-28 | 一种基于改进Minty算法的网格化配电网网架规划方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112287501A true CN112287501A (zh) | 2021-01-29 |
CN112287501B CN112287501B (zh) | 2023-05-09 |
Family
ID=74373183
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011176351.XA Active CN112287501B (zh) | 2020-10-28 | 2020-10-28 | 一种基于改进Minty算法的网格化配电网网架规划方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112287501B (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070035900A1 (en) * | 2005-08-11 | 2007-02-15 | International Business Machines Corporation | Electrostatic discharge failure avoidance through interaction between floorplanning and power routing |
CN110110893A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-08-09 | 国网新疆电力有限公司昌吉供电公司 | 大规模电采暖设备接入的配电网网架优化方法 |
CN110707706A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-01-17 | 燕山大学 | 一种基于线路潮流分布的输电网规划方法及系统 |
CN111444469A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-07-24 | 上海浦源科技有限公司 | 一种基于网格化的配电网规划方法 |
-
2020
- 2020-10-28 CN CN202011176351.XA patent/CN112287501B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070035900A1 (en) * | 2005-08-11 | 2007-02-15 | International Business Machines Corporation | Electrostatic discharge failure avoidance through interaction between floorplanning and power routing |
CN110110893A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-08-09 | 国网新疆电力有限公司昌吉供电公司 | 大规模电采暖设备接入的配电网网架优化方法 |
CN110707706A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-01-17 | 燕山大学 | 一种基于线路潮流分布的输电网规划方法及系统 |
CN111444469A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-07-24 | 上海浦源科技有限公司 | 一种基于网格化的配电网规划方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
王威;韩学山;王勇;车仁飞;: "一种减少生成树数量的配电网最优重构算法", 中国电机工程学报 * |
陈玲俐;于洁;: "大型网络基于连通可靠度的最优可靠度分配", 应用数学和力学 * |
陈璐;陈连杰;欧阳文;王璨;杜红卫;: "基于环形结构的配电网联络图布局算法", 电力系统自动化 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112287501B (zh) | 2023-05-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110619454B (zh) | 一种基于改进遗传算法和prim算法的配电网规划方法 | |
Najafi et al. | A framework for optimal planning in large distribution networks | |
CN108304972B (zh) | 一种基于供需互动和dg运行特性的主动配电网网架规划方法 | |
CN109598377B (zh) | 一种基于故障约束的交直流混合配电网鲁棒规划方法 | |
CN107591807B (zh) | 一种新能源接入下的输电网规划的优化方法 | |
CN108092284B (zh) | 一种基于线性模型的三相不平衡智能配电网网络重构方法 | |
Moreira et al. | Large-scale network layout optimization for radial distribution networks by parallel computing | |
CN106803130B (zh) | 分布式电源接入配电网的规划方法 | |
CN103279661B (zh) | 基于混合量子进化算法的变电站容量优化配置方法 | |
CN104866921A (zh) | 一种基于安全域的配电系统网络重构方法 | |
CN104881708A (zh) | 基于拓扑修正的配电网重构方法 | |
Shereen | Optimal allocation of DG units for radial distribution systems using genetic algorithm | |
CN112418732B (zh) | 一种含多能量枢纽综合能源系统规划方法及系统 | |
Khoshayand et al. | A new method of decision making in multi-objective optimal placement and sizing of distributed generators in the smart grid | |
Mujezinović et al. | Use of integer genetic algorithm for optimal allocation and sizing of the shunt capacitor banks in the radial distribution networks | |
CN112287501A (zh) | 一种基于改进Minty算法的网格化配电网网架规划方法 | |
CN107301499A (zh) | 一种基于ami数据的配电馈线统计线损率数据清洗方法 | |
CN116780648A (zh) | 一种配电网分布式电源技术承载力分析方法、系统及设备 | |
CN115994612A (zh) | 基于业扩规划的配电网运行优化方法、装置及存储介质 | |
Huang et al. | Distribution network expansion planning considering distributed generation using probabilistic voltage constraints | |
CN112287500B (zh) | 一种基于割最优的网格内配电网网架规划方法 | |
CN105322553B (zh) | 基于局部树的配电网电容器并联补偿计算方法 | |
CN111697607A (zh) | 一种多端柔性直流输电受端电网接入方法及系统 | |
CN105205622A (zh) | 变电站和分布式发电布点的规划方法 | |
CN110571791B (zh) | 一种新能源接入下的输电网规划的优化配置方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |