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        基于多目標(biāo)粒子群算法分布式電源的最優(yōu)配置策略

        2024-01-12 10:02:06王雪同楊博
        云南電力技術(shù) 2023年6期
        關(guān)鍵詞:配電網(wǎng)優(yōu)化

        王雪同,楊博

        (昆明理工大學(xué)電力工程學(xué)院,云南 昆明 650500)

        0 前言

        近年來,人類的環(huán)保意識越來越顯著,世界各國低碳環(huán)保的理念日益突出。以光伏發(fā)電(Photovoltaic, PV)、風(fēng)力發(fā)電(Wind Power Generation, WPG)等可再生清潔能源為主的DG的比例正在逐漸增加。PV 和WPG 的輸出功率分別與太陽光輻射強度以及風(fēng)速有關(guān)[1]。如何通過改變配電網(wǎng)的潮流分布、減少系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)損耗,減少電壓波動來合理地進行選址與定容,引起全世界研究人員的關(guān)注。

        針對通過接入PV 和WPG 和提高DN 穩(wěn)定性的研究[2],旨在最大限度減少功率波動和系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗,但沒有考慮接入DG 所需要的投資成本對配置DG 的經(jīng)濟影響。但是傳統(tǒng)的單目標(biāo)模型無法同時考慮經(jīng)濟性和DN 穩(wěn)定性之間的平衡。文獻[3]主要以系統(tǒng)電壓穩(wěn)定的角度對儲能選址進行求解,但是未考慮環(huán)境效益與經(jīng)濟收益;文獻[4]通過最小化DG 投資成本、網(wǎng)絡(luò)損耗、電壓分布、污染排放指數(shù)和氣象指數(shù)提出了IEEE-33 節(jié)點配電網(wǎng)拓撲模型上優(yōu)化了DG 分布,但沒有考慮電壓波動。

        本文提出了一種新的DG 選址定容確定方法,其主要內(nèi)容如下:

        1)本文考慮了PV、WPG 和燃料電池(Fuel Cell, FC) 三種典型的DG 類型進行選址與容量規(guī)劃。將DG 的配置成本、電壓偏離值、平均電壓波動和系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗作為DG 選址能力模型的目標(biāo)函數(shù)。這些目標(biāo)函數(shù)有效地平衡了DG的經(jīng)濟性、DN 的穩(wěn)定性,實現(xiàn)了雙方互利共贏的局面。

        2)本文采用基于Pareto 的多目標(biāo)蝗蟲優(yōu)化算法(Multi-objective Grasshopper Optimization Algorithm, MOGOA)和多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法(Multi-objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)求解DG 選址定容模型。

        1 DG選址定容的多目標(biāo)數(shù)學(xué)優(yōu)化模型

        1.1 WPG出力模型

        WPG 的輸出功率主要取決于風(fēng)速,可用下列分段函數(shù)表示為[5]:

        式中,P(v)為WPG 的輸出功率;vi為切入風(fēng)速;vo為切出風(fēng)速;Pr為額定輸出功率。

        1.2 PV系統(tǒng)出力模型

        PV 系統(tǒng)的輸出功率可以由下列公式得到[5]:

        式中,Ps為PV 系統(tǒng)在標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境下的輸出功率;Ia為PV 機組實際運行時的輻射強度;β為PV 系統(tǒng)的功率溫度系數(shù);Ta為PV 系統(tǒng)實際運行時的溫度。

        此外,由于FC 的輸出功率通過改變?nèi)剂狭髁縼砜刂疲栽诒疚牡倪x址定容問題中,F(xiàn)C的輸出功率可以看作為一個固定不變的值。

        1.3 目標(biāo)函數(shù)

        DG 的選址定容問題是一個需要多方面共同約束的優(yōu)化問題。本文以DG 的經(jīng)濟性指標(biāo)、電壓偏差、電壓波動、網(wǎng)絡(luò)損耗作為目標(biāo)函數(shù),建立了多目標(biāo)優(yōu)化模型。

        1.3.1 經(jīng)濟性指標(biāo)

        DG 的經(jīng)濟性指標(biāo),主要包括初始投資成本、維護成本和回收成本,計算公式如下[6]:

        式中,N表示DG 的類型數(shù)量。

        1)初始投資成本

        式中,M表示每種類型的DG 安裝總數(shù);r為折現(xiàn)率,y為使用壽命。

        2)維護成本

        式中,δDG,n,i表示維護成本與初始投資成本的比率。

        3)回收成本

        式中,φDG,n,i表示平均收益率,D表示更換DG 部件的次數(shù)。

        1.3.2 電壓偏差指數(shù)

        由于將DG 合理地接入配電網(wǎng)能改善電壓分布,本文將每個節(jié)點的電壓偏差最小化作為目標(biāo)函數(shù),電壓偏差指標(biāo)公式如下[7]:

        式中,VDG,i是DG 配置后配電網(wǎng)的第i個節(jié)點電壓,Vrated表示額定電壓,本文取值為1.0 p.u.。

        1.3.3 電壓波動指數(shù)

        由于DG 接入配電網(wǎng)后,電壓波動顯著增加,本文選擇一天內(nèi)電壓的標(biāo)準(zhǔn)偏差來作為電壓波動,公式如下:

        式中,Va(t) 表示配電網(wǎng)配置DG 后的第a個節(jié)點在時間t的電壓,表示一天內(nèi)的平均節(jié)點電壓。

        1.3.4 網(wǎng)絡(luò)損耗指數(shù)

        式中,Rd表示第d條輸電線,Id(t)表示第d條輸電線在t時刻上通過的電流。

        1.4 約束條件

        為保證系統(tǒng)可以安全穩(wěn)定地運行,需要對其進行輸電線路功率約束、電壓約束、節(jié)點功率平衡約束以及電源配置功率約束,約束條件如下:

        1)輸電線路功率約束

        式中,Sa表示第a個節(jié)點的視在功率,表示第a個節(jié)點的最大視在功率。

        2)電壓約束

        式中,和分別表示DG 接入配電網(wǎng)后的第a個節(jié)點電壓的上限和下限,其值分別為1.05 p.u.和0.9 p.u.。

        3)節(jié)點功率平衡約束

        式中,Pa和Qa分別表示第a個節(jié)點的有功功率和無功功率;Ploss和Qloss分別表示系統(tǒng)中的有功功率損耗和無功功率損耗;Pload,a和Qload,a分別表示第a個節(jié)點的有功負載和無功負載;PDG,a和QDG,a分別表示接入在第a個節(jié)點的DG 有功輸出功率和無功輸出功率。

        4)電源配置功率限制

        式中,和分別表示DG 輸出功率的上限和下限。

        2 多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法

        采用一種基于改進理想點決策法將單目標(biāo)PSO 轉(zhuǎn)變?yōu)楦咝蠼舛嗄繕?biāo)的智能優(yōu)化算法,其考慮現(xiàn)實情況中預(yù)優(yōu)化目標(biāo)會有不止一個,往往會有多個目標(biāo)函數(shù),多目標(biāo)優(yōu)化要做的就是同時優(yōu)化多個目標(biāo)函數(shù)。MOPSO 是使用了額外的儲存庫和基于網(wǎng)格的粒子分布方法來找出最優(yōu)解,其中額外的儲存庫儲存了每次迭代的非支配解集。

        MOPSO 對粒子相應(yīng)的函數(shù)值向量進行計算,初始化個體極值pbest 和全局極值gbest,更新后的粒子個體速度和位置公式為[8]:

        式中,k表示迭代次數(shù);和分別表示第i個粒子相對的速度和位置;c1和c2表示學(xué)習(xí)因子;ω是慣性權(quán)重系數(shù);r1和r2為[0,1]之間的隨機數(shù)。

        優(yōu)化過程流程如圖1 所示。

        圖1 基于MOPSO的DG選址定容流程圖

        3 算例分析

        為了驗證本文提出的多目標(biāo)優(yōu)化算法的準(zhǔn)確性和高效性,在此設(shè)計了一個基于IEEE-33標(biāo)準(zhǔn)測試節(jié)點系統(tǒng)的DG 的選址定容仿真實驗。實驗配置兩臺PV 機組、一臺FC 設(shè)備和兩臺WPG,并選擇MOGOA 作為對比算法。為了對比的公平性,兩種算法的最大迭代數(shù)和個體總數(shù)設(shè)置為300 和50。表1 為基于IEEE-33 節(jié)點算例下的優(yōu)化結(jié)果,結(jié)果表明:與未配置DG相比,通過MOPSO 算法配置DG 后,平均電壓波動降低了0.055 p.u.(5.01%),網(wǎng)絡(luò)損耗減少了646.65 kW(15.92%)。同時,MOPSO 配置DG 的經(jīng)濟性指標(biāo)為1.042 萬元,MOGOA 為1.057 萬元,相比之下,MOPSO 算法配置DG成本更低,具有經(jīng)濟效益。在這四種目標(biāo)函數(shù)的計算中,通過MOPSO 與MOGOA 優(yōu)化結(jié)果的鮮明對比,可以明顯體現(xiàn)出MOPSO 的優(yōu)化效果優(yōu)于MOGOA。圖2 和圖3 分別表示,使用MOPSO 和MOGOA 算法配置DG 后的平均電壓波動曲線和全年平均電壓分布曲線。從圖中可以看出,配置DG 后,33 節(jié)點的平均電壓分布增加,接近1p.u??梢钥闯鯩OPSO 選擇的DG 配置方案比MOGOA 有更強的穩(wěn)定性、經(jīng)濟性。此外,由MOPSO 配置DG 的最佳折衷結(jié)果如表2 所示。

        表1 基于IEEE-33節(jié)點算例下的優(yōu)化結(jié)果

        表2 MOPSO配置DG的結(jié)果

        圖2 DG配置前后的平均電壓波動曲線

        圖3 DG配置前后的全年平均電壓分布曲線

        4 結(jié)束語

        本文采用MOPSO 算法對分布式電源的定容選址進行多目標(biāo)優(yōu)化,以經(jīng)濟性指標(biāo)、電壓偏離值、平均電壓波動以及網(wǎng)損作為目標(biāo)函數(shù)進行綜合考慮,得到分布式電源最佳選址定容的系統(tǒng)配置,結(jié)果表明,MOPSO 具有較好的優(yōu)化能力和穩(wěn)定運行能力,能夠獲得最優(yōu)DG 選址定容結(jié)果。結(jié)論如下:

        1)本文選取的電壓偏離值、平均電壓波動和網(wǎng)損這三個目標(biāo)函數(shù),對于配置DG 具有合理性、全面性。與未配置DG 相比,通過MOPSO 算法配置DG 后,平均電壓波動降低了0.055 p.u.(5.01%),網(wǎng)絡(luò)損耗減少了646.65 kW(15.92%)。

        2)本文在保證系統(tǒng)能安全穩(wěn)定的運行的同時,還考慮了投資者所獲利益以及對環(huán)境的保護,具有較好的經(jīng)濟性和環(huán)保性。

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