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        配電網(wǎng)無功補(bǔ)償優(yōu)化研究

        2017-12-02 03:03:43安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院徐雄風(fēng)
        電子世界 2017年22期
        關(guān)鍵詞:靈敏度種群配電網(wǎng)

        安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院 徐雄風(fēng)

        配電網(wǎng)無功補(bǔ)償優(yōu)化研究

        安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院 徐雄風(fēng)

        為了解決配電網(wǎng)無功優(yōu)化的問題,提出一種基于改進(jìn)粒子群算法的配電網(wǎng)的無功補(bǔ)償優(yōu)化的方法。首先,采用靈敏度分析的方法,優(yōu)化無功補(bǔ)償?shù)倪x點(diǎn)。然后,提出一種動(dòng)態(tài)分配慣性權(quán)重的改進(jìn)粒子群算法,該算法可有效提高尋優(yōu)速度。最后,通過IEEE-33節(jié)點(diǎn)算列分析和MATLAB的仿真,驗(yàn)證此算法的可行性和有效性。

        無功補(bǔ)償;靈敏度分析;粒子群算法

        0 引言

        對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行無功優(yōu)化,可以有效的降低系統(tǒng)的有功網(wǎng)損,改善電壓質(zhì)量。對(duì)無功補(bǔ)償點(diǎn)和無功補(bǔ)償量同時(shí)求解,容易造成維數(shù)災(zāi)難。本文以系統(tǒng)最小無功網(wǎng)損為目標(biāo),采用靈敏度分析確定無功補(bǔ)償點(diǎn),再通過改進(jìn)的粒子群算法進(jìn)行無功優(yōu)化。

        1 無功補(bǔ)償優(yōu)化模型

        本文以系統(tǒng)最小無功網(wǎng)損為目標(biāo),并加入懲罰函數(shù),構(gòu)成目標(biāo)函數(shù)。函數(shù)方程為:

        潮流等式約束方程:

        控制變量不等式約束:

        狀態(tài)變量約束條件:

        其中:

        式中:Gij、Bij和δij別是節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間電導(dǎo)、電納和電壓相角差;Ui和Uj分別為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j的電壓幅值;n、nc和nt分別是為負(fù)荷節(jié)點(diǎn)總數(shù)、無功補(bǔ)償裝置數(shù)和變壓器可調(diào)分接頭數(shù);QCj為無功補(bǔ)償容量,QCjmin和QCjmax分別是無功補(bǔ)償容量的最小值和最大值;Ttk是變壓器的分接頭,Ttkmin和Ttkmax分別是變壓器分接頭的最小值和最大值。

        2 靈敏度分析和改進(jìn)粒子群算法

        配電網(wǎng)負(fù)荷節(jié)點(diǎn)較多,不可能每個(gè)節(jié)點(diǎn)都進(jìn)行無功補(bǔ)償。本文采用靈敏度分析來確定無功補(bǔ)償點(diǎn),選擇靈敏度較大幾個(gè)節(jié)點(diǎn)為無功補(bǔ)償點(diǎn);再采用改進(jìn)的粒子群算法進(jìn)行無功補(bǔ)償優(yōu)化。

        節(jié)點(diǎn)電壓無功靈敏度系數(shù)為:

        式中,SUQ(i, j)表示i節(jié)點(diǎn)的電壓對(duì)j節(jié)點(diǎn)無功的靈敏度值。

        粒子群算法(PSO)通過初始化一群隨機(jī)粒子(每個(gè)粒子代表著一個(gè)潛在的解),并利用迭代方式,使每個(gè)粒子向自身找到的最好位置和群體中最好粒子靠近,從而搜索最優(yōu)解。本文通過對(duì)不同時(shí)刻,賦予粒子不同慣性權(quán)重來改進(jìn)粒子群算法。

        改進(jìn)粒子群算法相關(guān)公式如下:

        式(2-4)和(2-5)的權(quán)重值隨著迭代次數(shù)逐漸減小,且后者在最大迭代次數(shù)前始終大于前者。迭代開始時(shí)賦予種群權(quán)重值為w1,當(dāng)多次出現(xiàn)最優(yōu)解趨向相同值時(shí)(以3到5次為宜),對(duì)適應(yīng)值較差的的粒子的權(quán)重值都賦予w2值,使種群有更好的全局尋優(yōu)能力,避免陷入局部最優(yōu)解,否則種群中的粒子都賦予w1值。如此多次后,避免了種群在尋優(yōu)的前中期過早的陷入局部最優(yōu)解,又增強(qiáng)了尋找最優(yōu)解的能力,而且使整個(gè)種群的尋優(yōu)速度有了提升。

        3 仿真分析

        用MATLAB對(duì)IEEE-33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行仿真分析,優(yōu)化后系統(tǒng)網(wǎng)損收斂曲線如圖1所示。系統(tǒng)優(yōu)化前網(wǎng)損為204.0906kW,優(yōu)化后的網(wǎng)損為127.1692kW,改進(jìn)的粒子群算法比標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的尋優(yōu)速度更快。

        圖1 系統(tǒng)網(wǎng)損收斂曲線

        4 結(jié)論

        本文通過靈敏度分析確定無功補(bǔ)償?shù)攸c(diǎn);在標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的基礎(chǔ)上,對(duì)其慣性權(quán)重值的取值策略進(jìn)行修改,將改進(jìn)后的粒子群算法運(yùn)用于配電網(wǎng),對(duì)網(wǎng)絡(luò)以最小無功網(wǎng)損為目標(biāo),進(jìn)行無功優(yōu)化。通過IEEE-33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行仿真,驗(yàn)證改進(jìn)后的算法具有更有效的優(yōu)化效果,能夠有效的降低系統(tǒng)的有功網(wǎng)損。

        [1]張庭場,耿光飛.基于改進(jìn)粒子群算法的中壓配電網(wǎng)無功優(yōu)化[J].電網(wǎng)技術(shù),2012,36(2):158-162.

        [2]汪文達(dá),崔雪,馬興,等.考慮多個(gè)風(fēng)電機(jī)組接入配電網(wǎng)的多目標(biāo)無功優(yōu)化[J].電網(wǎng)技術(shù),2015,39(7):1860-1865.

        [3]魯忠燕,鄧集祥,汪永紅.基于免疫粒子群算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[J].電網(wǎng)技術(shù),2008,32(24):55-59.

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