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        基于改進粒子群算法的分布式電源接入規(guī)劃

        2014-05-29 10:55:54黃升劉云祥
        電氣開關(guān) 2014年1期
        關(guān)鍵詞:定容分布式配電網(wǎng)

        黃升,劉云祥

        (三峽大學電氣與新能源學院,湖北 宜昌 443002)

        1 引言

        分布式電源DG(Distribution Generation)是指直接布置在配電網(wǎng)或者分布在負荷附近的小型發(fā)電機組。分布式電源憑借其投資省、發(fā)電方式靈活、與環(huán)境兼容等優(yōu)點而備受關(guān)注,它與電網(wǎng)聯(lián)合運行可以提高系統(tǒng)的經(jīng)濟性、安全性、可靠性和靈活性,并且滿足了可持續(xù)發(fā)展的要求,大大減輕了環(huán)保的壓力。EPR(I美國電力研究院)的研究指出,到2010年,新增分布式電源總?cè)萘繉⒄夹略鲭娫纯側(cè)萘康?5%[1]。

        大量的分布式電源接入配電系統(tǒng)后,配電系統(tǒng)將由原來單一電能分配的角色轉(zhuǎn)變?yōu)榧娔苁占?、電能傳輸、電能存儲和電能分配于一體的新型電力交換系統(tǒng)。合理規(guī)劃、設計的分布式供能系統(tǒng)能夠有效提高DG的利用效率、提高電力系統(tǒng)運行的安全性、經(jīng)濟性和可靠性。但如果DG的安裝地點、容量與配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)不相適應,不僅不能充分發(fā)揮分布式供能系統(tǒng)的正面作用,還會對配電系統(tǒng)的運行產(chǎn)生負面影響,如增加電能損耗、導致電壓越限、大幅度增加短路容量等等。為了建設可持續(xù)發(fā)展的配電系統(tǒng),必須對DG接入系統(tǒng)后的影響作出科學的評估[2]。

        近年來,通過對DG的最優(yōu)選址和定容從而使系統(tǒng)網(wǎng)損最小已成為國內(nèi)外研究的熱點。現(xiàn)代啟發(fā)式算法與傳統(tǒng)數(shù)學規(guī)劃方法相比,具有全局優(yōu)化性能、魯棒性強、通用性強且適于進行并行計算的特點,因而在電力系統(tǒng)規(guī)劃中得到廣泛運用。

        本文首先考慮分布式電源接入對傳統(tǒng)配電網(wǎng)運行的影響,建立以每年分布式電源的投資及運行費用和線路有功網(wǎng)損運行費用最小為目標函數(shù)的規(guī)劃模型,采用改進粒子群算法求解該規(guī)劃問題。

        2 配電網(wǎng)DG規(guī)劃數(shù)學模型

        配電網(wǎng)DG規(guī)劃的目的是對DG進行最優(yōu)選址和定容,使配電網(wǎng)滿足安全約束,并使配電網(wǎng)有功網(wǎng)損最小,數(shù)學模型可由下式表示:

        式中:CDG為折算到每年的分布方式電源的投資及運行費用;CL為每年系統(tǒng)的有功網(wǎng)損;KU為節(jié)點電壓越線懲罰因子;KI為線路電流越線懲罰因子;KDG為DG有功總量越限時的懲罰因子。

        3 含DG的配電網(wǎng)潮流計算

        DG引入配電網(wǎng)系統(tǒng)后,系統(tǒng)功率分布也將發(fā)生改變,系統(tǒng)的電壓水平、可靠性、潮流分布等也會受到影響。為建立基于微電網(wǎng)特性的特殊配置模型,在潮流計算中,將其作為PQ節(jié)點處理,并且采用前推回代法。

        本文基于圖論進行含微電網(wǎng)的配電網(wǎng)潮流計算,由初始支路信息生成節(jié)點—節(jié)點關(guān)聯(lián)矩陣,按照廣度搜索對配電網(wǎng)進行合理分層,生成節(jié)點—分層關(guān)聯(lián)矩陣,每層存儲該層所屬節(jié)點及其上層直接相連節(jié)點,并按照層進行前推回代,對大規(guī)模配電網(wǎng)進行網(wǎng)絡拓撲智能識別,適應動態(tài)計算潮流需要,編程簡單,速度較快[3]。

        圖1 DG接入母線i的模型

        4 粒子群優(yōu)化算法

        粒子群優(yōu)化 PSO(particle swarm optimization)[4]算法是Kennedy和Eberhart于1995年提出的基于集群智能的隨機優(yōu)化算法,適用于求解非線性、不可微的復雜優(yōu)化問題。由于PSO算法簡單、易實現(xiàn)且需要調(diào)節(jié)的參數(shù)不多,因此已被應用于多個學科和工程領域。本文將PSO算法應用于求解配電網(wǎng)分布式電源的選址和定容。

        (1)初始化。通過分析微電網(wǎng)中各分布式電源和負荷的數(shù)學特性,確定微電網(wǎng)的典型配置并輸入DG數(shù)據(jù),確定優(yōu)化變量的維數(shù),設置粒子群規(guī)模m,同時設置最大迭代次數(shù)Imax。

        (2)隨機生成m個解,即m種規(guī)劃方案,第i個粒子(i=1,2,…,m)的位置 zi=(zi1,zi2,…,ziD)表示該規(guī)劃方案的各微電網(wǎng)的位置,由改進前推回代法計算配電網(wǎng)可靠性模型的規(guī)劃適應度函數(shù),選擇目標函數(shù)最小值所對應粒子的位置向量為本次最優(yōu)解Pibest表示當前循環(huán)的最優(yōu)規(guī)劃方案。

        (3)各粒子根據(jù)如下公式進行迭代操作,以更新自己的速度和位置。

        式中:d表示D維解搜索空間中的第d維,d=1,2,…,D;k為迭代次數(shù);變量c1和c2為非負的加速度常數(shù);r1,r2是[0,1]之間的隨機數(shù)。粒子速度受最大速度vmax的限制,vmax可根據(jù)粒子的取值區(qū)間長度來確定。迭代中止條件一般選為不超過最大迭代次數(shù)或粒子迄今為止搜索到的最優(yōu)位置滿足適應閾值。

        5 PSO用于配電網(wǎng)DG規(guī)劃

        (1)初始化。輸入原始數(shù)據(jù),獲取配電網(wǎng)節(jié)點信息和支路信息,確定電壓、電流上下限,滿足約束條件中關(guān)于分布式電源的容量限制。初始化算法參數(shù),本文取c1=2,c2=2,最大迭代次數(shù)取100,種群規(guī)模為60。

        (2)設定迭代次數(shù)iter=0,利用隨機數(shù)發(fā)生器在可行域內(nèi)隨機生成M個粒子,各粒子位置為xi,同時在一定范圍內(nèi)設定初始速度vi(本文中設初始速度為0),并設定各初始粒子的個體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解為某一足夠大值。

        (3)對于種群中每個粒子,應用前推回推法進行潮流計算和網(wǎng)損計算;根據(jù)潮流計算的結(jié)果按式(1)評估種群中每個粒子的適應值;取其中最小值作為群體當前的最優(yōu)解gbest,設定每個粒子當前位置為認知最優(yōu)解pbesti。

        (4)更新計數(shù)器iter=iter+1;根據(jù)式(2)、式(3)計算每個粒子的速度vi和位置xi;若vi>vmax則取vi=vmax,若 vi< vmax,則 vi=-vmax。

        (5)用前推回推法進行潮流計算和網(wǎng)損計算,重新評估每個粒子的適應值。①比較各粒子適應值F(xi)和當前個體最優(yōu)解pbesti,若某個粒子的適應值F(xi)<pbesti,則 pbesti=F(xi),xpi=xi;②令所有粒子 F(xi)中的最小值為 Fmin,若 Fmin<gbest,即本代群體最優(yōu)解小于上代群體最優(yōu)解,則gbest=Fmin;

        (6)是否已經(jīng)達到迭代次數(shù)上限。如果達到迭代次數(shù)上限,算法結(jié)束,否則回到步驟(4)。

        (7)輸出最優(yōu)解(即最后一次迭代后的gbest)。

        6 算例分析

        33節(jié)點系統(tǒng)接線圖如圖2所示,該系統(tǒng)負荷總的有功功率和無功功率分別為3825kW和200kVar。改進粒子群優(yōu)化算法的參數(shù)設置:粒子數(shù)目m=60,權(quán)重因子c1=c2=2,最大迭代次數(shù)為100。過潮流計算,DG未接入時,系統(tǒng)的節(jié)點電壓最小值為0.9169p.u.,出現(xiàn)在18節(jié)點上,系統(tǒng)的有功網(wǎng)損為202.7191kW。13節(jié)點和30節(jié)點為DG最佳接入位置,DG的最優(yōu)有功容量分別為856.6kW和1251.5kW,有功網(wǎng)損為87.9793kW。優(yōu)化后有功網(wǎng)損下降率達56.60%。DG接入后,系統(tǒng)的節(jié)點電壓最小值為0.9576p.u.,出現(xiàn)在33節(jié)點上。

        圖2 33節(jié)點配電網(wǎng)測試系統(tǒng)接線圖

        7 結(jié)論

        本文在PSO算法的基礎上,應用于配電網(wǎng)分布式電源選址與定容問題。具體工作如下:

        (1)分析了分布式發(fā)電對電力系統(tǒng)帶來的影響,以此為基礎,在滿足各種約束條件之下以配電網(wǎng)規(guī)劃投資和運行總費用最小為目標,建立了微電網(wǎng)分布式電源選址與定容問題的數(shù)學模型,給出了問題的目標評價函數(shù)?;诒疚乃芯康膯栴}是多目標組合優(yōu)化問題,而粒子群算法解決的是單目標組合優(yōu)化問題,文章給出了詳細的問題解決策略與步驟。

        (2)分析了基本蟻群算法的工作原理,總結(jié)出蟻群算法的特點。

        (3)結(jié)合文章PSO算法與建立的配電網(wǎng)分布式電源選址與定容數(shù)學模型,在MATLAB開發(fā)環(huán)境下編寫程實現(xiàn)算法并選取某城市電網(wǎng)為實例對象對其加以仿真計算。結(jié)果表明本文提出的PSO算法能有效的解決配電網(wǎng)分布式電源選址與定容問題,而且在現(xiàn)有電網(wǎng)引入分布式電源能降低電網(wǎng)的線路投資、運行和損耗成本,帶來巨大的社會和經(jīng)濟意義。

        [1]Thomas A,G?ran A,Lennart S.Distributed Generation:a Definition[J].Electric Power System Research,2001,57(3):195-204.

        [2]王建,李興源,邱曉燕.含分布式發(fā)電裝置的電力系統(tǒng)研究綜述[J].電力系統(tǒng)自動化,2005,29(24):90-97.

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        [4]季美紅.基于粒子群算法的微電網(wǎng)多目標經(jīng)濟調(diào)度模型研究[D].合肥工業(yè)大學,2010,6.

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