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        基于和聲搜索算法的分散式風(fēng)場無功優(yōu)化方法研究

        2021-05-19 10:21:16王香香
        山東電力技術(shù) 2021年4期
        關(guān)鍵詞:分散式出力風(fēng)電

        王香香,慕 騰

        (1.國網(wǎng)蒙東供電服務(wù)監(jiān)管與支持中心,內(nèi)蒙古 通遼 028000;2.內(nèi)蒙古電力科學(xué)研究院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010020)

        0 引言

        能源短缺、環(huán)境污染等問題驅(qū)使清潔可再生能源發(fā)電技術(shù)迅猛發(fā)展,對配電網(wǎng)提出了接納清潔能源發(fā)電的新要求,分散式風(fēng)電作為分布式可再生能源發(fā)電的一個重要組成部分和表現(xiàn)形式,將得到前所未有的發(fā)展。分散式風(fēng)電接入配電網(wǎng),為風(fēng)電的消納提供了很好的途徑,同時提高了傳統(tǒng)電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性,靠近負(fù)荷側(cè)一定量的風(fēng)電接入,既可避免遠(yuǎn)距離輸電所帶來的電能損耗,也可以避免電網(wǎng)輸電線路的潮流壓力[1-2]。分散式風(fēng)電開發(fā)雖為風(fēng)電的消納提供了很好的解決途徑,但是隨著其在配電網(wǎng)中滲透率的提高,風(fēng)速隨機(jī)性、波動性引發(fā)的分散式風(fēng)電出力波動以及風(fēng)電機(jī)組自身特性將給配電網(wǎng)電壓穩(wěn)定[3-5]、網(wǎng)絡(luò)損耗[6-8]以及繼電保護(hù)[9-10]造成影響,威脅配電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。因此,研究分散式風(fēng)電接入配電網(wǎng)后如何保證配電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行,建立分散式風(fēng)電優(yōu)化運(yùn)行模型具有重要的基礎(chǔ)意義和應(yīng)用價值。

        研究分散式風(fēng)電接入配電網(wǎng)的無功電壓問題,建立了以經(jīng)濟(jì)性、安全性為優(yōu)化目標(biāo)的無功優(yōu)化模型,并提出解決多目標(biāo)權(quán)重系數(shù)易受主觀臆斷的層次分析法,引入求解條件的處理方面更寬松、適用性廣的智能算法進(jìn)行求解,通過在IEEE33 節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)中的求解測試,對所述的策略的正確性驗(yàn)證,同時與不同智能算法相對比,驗(yàn)證其有效性。

        1 含分散式風(fēng)場的配電網(wǎng)無功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型

        1.1 無功優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的建立

        配電網(wǎng)無功優(yōu)化對配電系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性、安全性有著至關(guān)重要的作用,也是提高經(jīng)濟(jì)效益與電能質(zhì)量的必要手段之一。首先定義經(jīng)濟(jì)性目標(biāo),即配電網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)損耗最低值為

        式中:ΔPloss為有功網(wǎng)損;B為網(wǎng)絡(luò)支路集合;i、j分別為節(jié)點(diǎn)編號;θij為節(jié)點(diǎn)i、j電壓的相角差;gij為支路i-j的電導(dǎo)。Ui、Uj分別為節(jié)點(diǎn)i、j電壓幅值。

        節(jié)點(diǎn)電壓幅值是對系統(tǒng)安全性的關(guān)鍵因素之一,電壓偏差過大會對用戶的正常運(yùn)行,同時危害系統(tǒng)安全。定義安全性目標(biāo)為

        式中:N為場群內(nèi)各單場個數(shù);Uc為并網(wǎng)點(diǎn)電壓;Uref為目標(biāo)電壓值。

        根據(jù)式(1)和式(2)建立考慮分散式風(fēng)場經(jīng)濟(jì)性與安全性的兩個優(yōu)化運(yùn)行子目標(biāo)函數(shù),采取層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)來獲得權(quán)重,使得兩個目標(biāo)的優(yōu)化運(yùn)行模型轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化模型為

        式中:μ、γ為權(quán)重系數(shù),且μ+γ=1。

        1.2 目標(biāo)權(quán)重系數(shù)的確定方法

        針對優(yōu)化模型中兩個目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)選取問題[11-12],利用AHP來確定權(quán)重,增強(qiáng)優(yōu)化運(yùn)行的魯棒性。

        首先,比較兩個目標(biāo)函數(shù)的相對重要性,根據(jù)判斷準(zhǔn)則生成判斷矩陣An×n。判斷準(zhǔn)則如表1所示。

        表1 重要性判斷準(zhǔn)則

        根據(jù)生成的矩陣A計算權(quán)重,首先計算A矩陣各行因素的乘積Vr為

        得出Vr的n次方根Mr,并對其進(jìn)行歸一化,得

        則ω=[ω1,ω2,...,ωn]T為所求權(quán)重系數(shù)。

        1.3 無功優(yōu)化的約束條件

        1)潮流方程約束[13-14]為

        式中:Pi、Qi分別為節(jié)點(diǎn)i處系統(tǒng)的有功出力和無功出力;Pwi、Qwi分別為節(jié)點(diǎn)i處風(fēng)機(jī)的有功出力和無功出力;PLi、QLi分別為節(jié)點(diǎn)i處有功與無功負(fù)荷;Gij、Bij、θij分別為支路i-j的電導(dǎo)、電納以及相角差。

        2)線路傳輸功率約束。從線路功率的角度考慮,線路上的有功功率還應(yīng)滿足輸電線路的傳輸功率極限約束。

        式中:Pline.max為配電網(wǎng)線路傳輸功率的最大值。

        3)風(fēng)機(jī)無功出力約束。第x個風(fēng)電場無功出力為無功補(bǔ)償設(shè)備出力約束Qt與風(fēng)機(jī)的無功功率約束Qwx的約束條件為:

        式中:Qwx.max、Qwx.min分別為第x個分散式風(fēng)電發(fā)出的無功功率的上、下限;Qt.max、Qt.min分別為無功補(bǔ)償設(shè)備無功出力的上、下限。

        2 求解算法分析與介紹應(yīng)用

        上述模型包含兩個目標(biāo),屬于多目標(biāo)中非線性規(guī)劃問題,其中決策變量與約束條件較多,優(yōu)化運(yùn)行模型在一個優(yōu)化周期內(nèi)進(jìn)行優(yōu)化。智能算法對求解條件的處理更寬松、適用性廣,被廣泛使用[6]。

        和聲搜索算法(Harmony Search Algorithm,HSA)的主要思路來自音樂表演過程,音樂家根據(jù)和音的調(diào)節(jié)與不斷的判斷比較來使演奏更加完美。音樂家分別在和聲記憶庫(Harmony Memory,HM)中選擇和聲通過相應(yīng)局部擾動與微調(diào)后進(jìn)行使用。音樂家采用不同方法創(chuàng)作得出新和聲且演奏出優(yōu)美聲樂,再通過音樂經(jīng)驗(yàn)來判斷出音樂效果是否好于中最差一個和聲,并替換刪除舊和聲[15-16]。

        首先判斷出和聲庫的范圍即大小Hms,在HM中,隨機(jī)生成Hms個初始變量。在HM 中根據(jù)選擇概率、局部擾動等規(guī)則產(chǎn)生新解,并代入目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解,同時判斷產(chǎn)生的新解是否優(yōu)于HM 中的最差解,從而來決定是否取代最差解,若未取代,則一直重復(fù)之前步驟直到滿足其停止要求。

        HM的初始化規(guī)則為

        所生成的記憶庫為:

        根據(jù)記憶庫搜索、局部擾動和隨機(jī)選擇3 個規(guī)則產(chǎn)生新的和聲。具體規(guī)則為

        式中:Xi為HM外變量的可行域;P為隨機(jī)概率;HMCR為和聲記憶庫保留率。

        變量新生成后進(jìn)行判斷是否需要局部微調(diào),若需要,調(diào)整規(guī)則為

        式中:bw為頻帶寬度;PAR為音高調(diào)整率。

        上述兩種微調(diào)方法均是盡可能避免算法陷入局部最優(yōu),采用和聲搜索算法計算分散式風(fēng)場無功優(yōu)化模型。求解流程如圖1所示。

        具體流程為:

        1)初始化配電網(wǎng)參數(shù)、風(fēng)電場運(yùn)行數(shù)據(jù)、和聲記憶庫數(shù)量Hms、和聲記憶庫保留率HMCR、頻帶寬度bw、音高調(diào)整率PAR和創(chuàng)作次數(shù)NI等算法參數(shù)。

        2)形成新的和聲向量。

        圖1 利用和聲算法求解無功優(yōu)化模型流程

        3)通過和聲記憶庫保留率、微調(diào)擾動和隨機(jī)選擇來生成新的滿足約束的新和聲元素,同時求出其和聲的目標(biāo)值。

        4)若新生成的和聲元素優(yōu)于HM中若干個和聲元素,則刪除庫中劣質(zhì)解所對應(yīng)的滿意度,由新元素代替。反之,將新和聲刪除。

        5)替換完成后,判斷系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)電壓、網(wǎng)絡(luò)損耗是否滿足范圍,若滿足,則輸出控制結(jié)果;若不合格,重復(fù)上述步驟直至達(dá)到迭代次數(shù)。

        3 算例驗(yàn)證

        3.1 仿真模型及其基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

        采用IEEE33 節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)來測試無功優(yōu)化模型的有效性,具體網(wǎng)架結(jié)構(gòu)如圖2 所示。參照文獻(xiàn)[17]對風(fēng)電場無功規(guī)劃結(jié)果,分別在各節(jié)點(diǎn)接入相關(guān)風(fēng)機(jī)與電容器組,具體參數(shù)如表2 所示。其中,和聲算法的參數(shù)設(shè)置為:和聲記憶庫的大小Hms=10,和聲記憶庫保留率HMCR=0.85,音高調(diào)整率PAR=0.6,頻帶寬度bw=0.01,迭代次數(shù)取1 000。

        圖2 改進(jìn)IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)

        表2 無功優(yōu)化裝置配置

        將風(fēng)電場無功功率調(diào)節(jié)能力范圍以風(fēng)電場實(shí)時有功功率在功率因數(shù)為0.95 時對應(yīng)的無功能力為限。兩臺風(fēng)機(jī)出力與負(fù)荷曲線如圖3和圖4所示,其中兩臺風(fēng)機(jī)出力情況一致。

        圖3 兩臺風(fēng)機(jī)出力變化曲線

        圖4 典型日負(fù)荷變化曲線

        3.2 無功優(yōu)化結(jié)果分析

        首先考慮發(fā)揮風(fēng)機(jī)自身無功能力,在滿足連續(xù)運(yùn)行的約束條件下,進(jìn)行前后優(yōu)化比較。采用HSA與粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)對IEEE33 節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)所接風(fēng)場與電容器組進(jìn)行優(yōu)化計算,其中,PSO 的對應(yīng)參數(shù)如:種群規(guī)模,迭代似乎以及權(quán)重系統(tǒng)均與和聲算法一致。優(yōu)化結(jié)果如表3所示。

        表3 不同算法優(yōu)化效果分析

        圖5 迭代收斂過程

        由表3 可知,兩種算法均可實(shí)現(xiàn)風(fēng)機(jī)自身無功能力的充分利用,并且網(wǎng)絡(luò)損耗從192.7 kW 分別降低至130.5 kW、110.9 kW。同時,相較于網(wǎng)損或者如圖5所示迭代收斂速度兩方面,HSA均優(yōu)于PSO。

        圖6 不同運(yùn)行方式下電壓分布

        由圖6 可知,優(yōu)化前系統(tǒng)整體電壓水平較低,個別節(jié)點(diǎn)電壓甚至低于0.9 pu,優(yōu)化后,各節(jié)點(diǎn)電壓均恢復(fù)至0.95 pu 以上,電壓水平合理。綜上所述,所建立的無功優(yōu)化模型在改善節(jié)點(diǎn)電壓與提升經(jīng)濟(jì)效益方面效果明顯,并且所采用的和聲搜索算法在求解多目標(biāo)問題中更能滿足電網(wǎng)需求與發(fā)展。

        4 結(jié)語

        對含分散式風(fēng)場的無功優(yōu)化問題進(jìn)行了研究,以配電系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)電壓合格、經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo),構(gòu)建了含分散式風(fēng)場無功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。考慮雙饋風(fēng)機(jī)自身的無功輸出能力的前提下,利用和聲算法與粒子群算法進(jìn)行分別求解無功模型,最后在IEEE33 配電系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)測試。仿真結(jié)果表明,所采用的無功優(yōu)化控制策略可以提高電壓質(zhì)量,同時兼顧經(jīng)濟(jì)性,同時,和聲搜索算法相比于傳統(tǒng)的粒子群算法可以更快收斂,得到較優(yōu)于粒子群算法的解,驗(yàn)證了所研究和聲搜索算法的正確性和有效性。

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