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        基于成本控制的新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng)優(yōu)化研究

        2025-03-12 00:00:00吳戰(zhàn)宇
        中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2025年4期
        關(guān)鍵詞:新能源發(fā)電成本控制

        摘 要:本文基于成本控制算法,利用改進的粒子群算法(PSO)對新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng)進行優(yōu)化研究。首先,構(gòu)建電網(wǎng)的數(shù)學模型,考慮負荷需求、可再生能源波動性和電網(wǎng)穩(wěn)定性等多種技術(shù)因素和約束條件。其次,在優(yōu)化過程中,設(shè)定以最小化輸電損耗和優(yōu)化發(fā)電成本為目標的函數(shù),進而有效配置電力資源。最后,對IEE-14節(jié)點系統(tǒng)進行算例應(yīng)用,優(yōu)化結(jié)果顯示,有功網(wǎng)損降低了22.48%,最低電壓和最高電壓分別提升至1.031 p.u.和1.1 p.u.,電壓合格率為100%。該結(jié)果表明,基于成本控制的優(yōu)化策略不僅提升了電力系統(tǒng)的經(jīng)濟性和穩(wěn)定性,而且為新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng)的實際應(yīng)用提供了可靠的解決方案。

        關(guān)鍵詞:成本控制;新能源發(fā)電;高壓配電網(wǎng);粒子群算法

        中圖分類號:TM 761" " 文獻標志碼:A

        1 基于成本控制算法的新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng)優(yōu)化

        在綠色低碳背景下,新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計涉及多種技術(shù)因素和約束條件。例如,在電力傳輸過程中,需要考慮不同的負荷需求、可再生能源的波動性以及電網(wǎng)的穩(wěn)定性等。要求優(yōu)化算法能夠有效處理這些復(fù)雜的約束條件,以實現(xiàn)電力資源高效配置[1]。具體來說,在優(yōu)化過程中,配電網(wǎng)的電壓等級、負載分配和線路容量等參數(shù)需要滿足電力系統(tǒng)的運行規(guī)范和安全標準。在應(yīng)用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)進行新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng)優(yōu)化過程中需要定義目標函數(shù),例如最小化輸電損耗或優(yōu)化發(fā)電成本。同時,粒子群算法的粒子位置和速度需要根據(jù)電網(wǎng)的拓撲結(jié)構(gòu)和負荷分布進行調(diào)整,以保證每個粒子能夠在搜索空間內(nèi)進行有效探索。輸出的最佳功率如公式(1)所示。

        式中:W為整體功率;Wl為配電網(wǎng)中每個節(jié)點的負載功率;H為電壓;Hb為配電網(wǎng)中各條線路的電壓值。

        為了優(yōu)化新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng),通常需要根據(jù)電網(wǎng)的拓撲結(jié)構(gòu)和負載數(shù)據(jù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型,進而利用粒子群算法對各個節(jié)點的功率分配進行優(yōu)化。設(shè)定目標函數(shù)后,例如最小化輸電損耗和優(yōu)化發(fā)電成本,粒子群算法能夠有效搜索最優(yōu)解。具體來說,優(yōu)化過程中的每個粒子代表一種功率分配方案,其位置和速度會根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)進行更新,以取得全局最優(yōu)解,計算過程分別如公式(2)、公式(3)所示。

        式中:XA為點A的功率;YA為點A的無功功率;XA0為點A的功率;YA0為點A的無功功率;V為目標函數(shù),用于衡量配電網(wǎng)的經(jīng)濟性和穩(wěn)定性;Δt為粒子群算法的迭代時間步長;αA0為粒子群算法中的慣性權(quán)重,用于控制粒子的搜索速度;αZ0為為個體學習因子;αA為粒子的適應(yīng)度;t為時間;L為;I為當前的迭代次數(shù);X1為粒子的位置信息;Y1為粒子在搜索空間中另一個維度的值;LAI為位置更新。

        本文利用粒子群算法對新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng)進行優(yōu)化,構(gòu)建電網(wǎng)的數(shù)學模型,并計算各節(jié)點的功率分配情況。進而設(shè)定目標函數(shù),評估在不同功率分配下電網(wǎng)的運行成本與損耗。當節(jié)點的功率分配滿足電網(wǎng)的安全運行標準時,將該方案作為優(yōu)化結(jié)果;當節(jié)點的功率分配超過電網(wǎng)的安全運行極限時,該方案不可行[2]。電網(wǎng)安全運行限制如公式(4)所示。

        式中:Md為功率需求;γ為電網(wǎng)優(yōu)化過程中設(shè)定的功率安全系數(shù);Mc為電網(wǎng)中各節(jié)點的最大功率承載能力。

        將高壓配電網(wǎng)劃分為以變電站和節(jié)點為中心的區(qū)域,將新能源發(fā)電的功率分配效率和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性作為優(yōu)化目標函數(shù),如公式(5)所示。

        式中:min{O1,O2,O3}為優(yōu)化目標函數(shù);μ1、μ2和μ3均為優(yōu)化指標的權(quán)重;n為高壓配電網(wǎng)中以變電站為節(jié)點的區(qū)域數(shù);i為變電站;W1i為第i個變電站的特定功率指標;Wi為第i個變電站的總功率需求;Hbi為第i條線路的電壓值;Hb為整個配電網(wǎng)的電壓值;Mci為第i個變電站的最大功率承載能力;Mdi為第i個變電站的功率需求。

        對于新能源發(fā)電的最優(yōu)調(diào)度,需要同時考慮發(fā)電成本和供電可靠性,將這2個因素構(gòu)建優(yōu)化目標函數(shù),如公式(6)所示。

        式中:min{C1,C2}為新優(yōu)化目標函數(shù);Φ1、Φ2分別為新能源發(fā)電和配電網(wǎng)絡(luò)指標的權(quán)重;N為節(jié)點數(shù);xij為變電站i與變電站j間的經(jīng)濟成本;xaij為變電站i與變電站j間的經(jīng)濟成本;tij為變電站i與變電站j間的功率傳輸能力;taij為變電站i與變電站j間的功率傳輸能力;cij為變電站i與變電站j間的供電可靠性。

        調(diào)整發(fā)電單元的參數(shù),能夠改變其在不同負荷條件下的發(fā)電效率。根據(jù)優(yōu)化后的發(fā)電單元參數(shù)信息,對高壓配電網(wǎng)中的電力流動路徑進行重新匹配,確定最優(yōu)供電方案。因此,該優(yōu)化問題可以看作發(fā)電單元參數(shù)的非線性優(yōu)化模型。以新能源發(fā)電單元的輸出功率和網(wǎng)絡(luò)損耗為優(yōu)化參數(shù),構(gòu)建基于技術(shù)經(jīng)濟指標的多目標數(shù)學優(yōu)化模型,選擇最佳供電路徑,保證在電力供應(yīng)穩(wěn)定性和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟性的前提下確定最優(yōu)配電策略。新能源發(fā)電單元的輸出功率優(yōu)化如公式(7)所示。

        式中:P為新能源發(fā)電單元需要優(yōu)化的輸出功率;Pmin、Pmax分別為發(fā)電輸出功率變化范圍的上、下限;S為配電網(wǎng)絡(luò)的可靠性;γ為負荷因子;T為電力傳輸時間;Tmax為電力用戶要求的可接受的最大供電時間;C為發(fā)電和配電的經(jīng)濟成本;Cmax為電力用戶可接受的最大供電成本。

        2 基于改進成本控制算法的新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng)優(yōu)化

        改進的粒子群算法能夠找到最優(yōu)的發(fā)電調(diào)度方案,以減少電力傳輸損耗和供電時間,提高能源利用效率,并降低碳排放。優(yōu)化的發(fā)電調(diào)度方案能夠更好地利用現(xiàn)有可再生能源資源,例如風能和太陽能。合理規(guī)劃發(fā)電和配電策略,能夠減少不必要的能源浪費和系統(tǒng)負荷波動。優(yōu)化的配電方案有助于提高供電可靠性,避免電力系統(tǒng)過載和故障,降低能源消耗,并減少環(huán)境污染。優(yōu)化發(fā)電調(diào)度,可以減少電力傳輸?shù)膿p耗和時間,降低運輸過程中產(chǎn)生的碳排放,有助于實現(xiàn)綠色低碳目標。假設(shè)在d維搜索空間中存在粒子群N',則粒子群的標準更新公式如公式(8)所示。

        式中:vi為粒子速度屬性,決定粒子在優(yōu)化過程中的演化方向;w為慣性權(quán)重因子;c為學習因子;r為[0,1]的隨機個數(shù);pbi為個體極值;gbi為全局極值;xi為粒子位置屬性,表示粒子在發(fā)電調(diào)度空間中的當前位置。

        2.1 非線性慣性加權(quán)因子和動態(tài)學習因子

        標準粒子群算法中的慣性權(quán)值通常采用線性遞減策略,如公式(9)所示。

        式中:ω(t)為第t次迭代中的慣性權(quán)值;ωmax、ωmin分別為慣性權(quán)重的最大值、最小值;T'max為最大迭代次數(shù);T'為當前迭代的次數(shù)。

        線性遞減策略容易使算法在遇到某些復(fù)雜優(yōu)化問題的情況下陷入局部最優(yōu)解,無法繼續(xù)迭代收斂。為了解決該問題并平衡算法在全局搜索和局部精細探索間的能力,本文引入非線性慣性權(quán)重因子,以提高粒子群算法在新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng)優(yōu)化中的性能。引入動態(tài)學習因子,改進原有的恒定學習因子,使學習因子能夠根據(jù)搜索過程中的適應(yīng)度變化進行調(diào)整,從而增強算法的適應(yīng)性和收斂速度。動態(tài)學習因子ω'的更新公式如公式(10)所示。

        式中:ω'max、ω'min分別為動態(tài)學習因子的最大值、最小值。

        粒子群算法中的參數(shù)更新c'如公式(11)所示。

        式中:cmax、cmin分別為學習因子的最大值和最小值。

        2.2 算法性能驗證

        為了驗證基于非線性慣性權(quán)重和動態(tài)學習因子的改進粒子群算法(PSO)在新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng)優(yōu)化中的性能,本文選擇多個典型的測試函數(shù),例如Sphere和Rastrigin函數(shù),對算法的優(yōu)化效果進行評估。試驗環(huán)境設(shè)定為MATLAB 2019a,種群規(guī)模為50,空間維度設(shè)定為30,最大迭代次數(shù)為500次。為避免偶然性影響,算法獨立運行20次,以保證結(jié)果的可靠性。同時,為了比較改進粒子群算法的優(yōu)化能力,選擇標準遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)和標準粒子群算法作為對照,在相同的試驗環(huán)境下進行測試,將遺傳算法的變異率(Pm)設(shè)定為0.5,交叉率(Pc)設(shè)定為0.7。利用上述試驗,全面評估改進粒子群算法在新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng)優(yōu)化中的表現(xiàn),并與傳統(tǒng)算法進行比較,以驗證其解決復(fù)雜優(yōu)化問題的優(yōu)勢和有效性。算法測試結(jié)果見表1~表3。

        對于單峰測試函數(shù),3種算法均表現(xiàn)出較好的收斂性,能夠快速接近理論最優(yōu)解。然而,在多峰測試函數(shù)(拉斯特里根Rastrigin)的優(yōu)化過程中,標準遺傳算法(GA)和標準粒子群算法(PSO)的優(yōu)化能力相對較差,均未能有效跳出局部極值,在500次迭代中陷入局部最優(yōu)解。而基于非線性慣性權(quán)重和動態(tài)學習因子的改進粒子群算法成功地跳出了多峰測試函數(shù)的局部最優(yōu)解,并收斂到測試函數(shù)的理論最優(yōu)解。此外,比較20次優(yōu)化搜索的平均時間可以看出,在2種測試函數(shù)下,改進粒子群算法的優(yōu)化速度顯著優(yōu)于遺傳算法和標準粒子群算法。該結(jié)果進一步驗證了改進策略的有效性,表明在新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng)優(yōu)化問題中,改進粒子群算法不僅提高了收斂性,還提升了優(yōu)化效率,可以實際應(yīng)用提供了更可靠的解決方案。

        2.3 模型優(yōu)化

        為實現(xiàn)新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng)的優(yōu)化,保證系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性和經(jīng)濟性,本文利用MATLAB編寫改進粒子群算法(PSO)優(yōu)化程序,主要執(zhí)行步驟如下所示。1) 初始化算法參數(shù)。初始化算法的參數(shù)是優(yōu)化過程的基礎(chǔ)。在這個階段,設(shè)置粒子種群規(guī)模為50,在搜索空間中將有50個粒子進行并行搜索。將搜索空間維數(shù)D設(shè)定為30,表示將探索30個變量或參數(shù),以便更全面地優(yōu)化配電網(wǎng)運行。將最大迭代次數(shù)設(shè)置為500,以保證算法在一定時間內(nèi)能夠找到一個滿意的解。2) 評估當前粒子的適應(yīng)度值。初始化完成后,需要評估當前粒子的適應(yīng)度值。適應(yīng)度值是粒子在搜索空間中“優(yōu)劣”的標志,通常與目標函數(shù)有關(guān)。需要計算每個粒子的適應(yīng)度,確定其在當前解空間中的表現(xiàn)。3) 判斷算法是否達到最大迭代次數(shù)。評估完適應(yīng)度值后,算法需要判斷是否達到最大迭代次數(shù)。如果迭代次數(shù)已經(jīng)達到500次,算法將輸出當前的全局最優(yōu)解,并結(jié)束執(zhí)行。該機制可以保證算法不會陷入無效的搜索過程,能夠在合理的時間內(nèi)找到最優(yōu)解。如果沒有達到最大迭代次數(shù),那么進入下一步。4) 調(diào)整粒子的速度和位置。確定沒有達到最大迭代次數(shù)后,算法進入粒子的速度和位置調(diào)整階段。根據(jù)非線性慣性權(quán)重和動態(tài)學習因子的更新規(guī)則,調(diào)整粒子的速度和位置。該過程旨在優(yōu)化搜索過程,使粒子能夠更有效探索解空間。5) 更新每個粒子的適應(yīng)度值。如果新適應(yīng)度值優(yōu)于當前個體最優(yōu)解,那么更新該粒子的個體最優(yōu)解;如果新適應(yīng)度值優(yōu)于全局最優(yōu)解,那么更新全局最優(yōu)解。該過程能夠保證算法不斷優(yōu)化解,并向最優(yōu)解靠近。6) 返回步驟二,重新評估種群的個體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解。

        在上述過程中,算法將判斷是否收斂到最優(yōu)解,并檢查是否滿足終止條件。如果滿足終止條件,那么算法將輸出最終的全局最優(yōu)解;如果沒有滿足,那么繼續(xù)迭代,重復(fù)步驟步驟四和步驟五,直至找到最優(yōu)解或達到最大迭代次數(shù)。

        通過上述步驟,改進粒子群算法能夠有效優(yōu)化新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng),提升系統(tǒng)的整體性能和經(jīng)濟性。

        3 算例應(yīng)用

        在IEE-14節(jié)點系統(tǒng)中,共有5臺發(fā)電機分布在節(jié)點1、2、3、6和8,主要用于提供無功功率,以保證系統(tǒng)電壓穩(wěn)定。系統(tǒng)中還配置了1臺電容器,位于節(jié)點13,旨在提升無功功率和電壓水平。此外,系統(tǒng)中還有3臺變壓器,分別連接節(jié)點(4~7)、(4~9)和(5~6),其主要作用是調(diào)節(jié)電壓和電流,保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。發(fā)電機的分布表明系統(tǒng)對無功功率的需求較分散,與負荷的分布有關(guān),而電容器的設(shè)置則針對電壓較低或無功功率需求較大的區(qū)域。在控制調(diào)節(jié)范圍方面,發(fā)電機的調(diào)節(jié)范圍為0.94~1.1,以適應(yīng)不同負荷需求和電壓水平;電容器的調(diào)節(jié)范圍為0~0.5,步長為0.01,適合小幅度電壓調(diào)整;變壓器的調(diào)節(jié)范圍為0.9~1.1,步長為0.012 5,具有靈活性和精細化管理能力。發(fā)電機采用連續(xù)調(diào)節(jié),便于根據(jù)實際需求進行調(diào)整,而電容器和變壓器則采用離散檔位調(diào)節(jié),以滿足固定的無功功率需求,便于控制和管理。IEE-14節(jié)點系統(tǒng)的優(yōu)化如圖1所示。

        采用WCPPSO優(yōu)化,IEE-14節(jié)點系統(tǒng)的有功網(wǎng)損顯著降低(22.48%),最低電壓(從0.959 p.u.提升至1.031 p.u.)和最高電壓(從1.0 p.u.提升至1.1 p.u.)有所提升。電壓合格率始終為100%,說明優(yōu)化措施不僅提高了系統(tǒng)的能效,而且增強了電壓的穩(wěn)定性和安全性。

        4 結(jié)語

        本文對新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng)進行研究,分析了成本控制算法在提升電力系統(tǒng)效率和穩(wěn)定性方面的重要性。改進的粒子群算法(PSO)在處理復(fù)雜約束條件和多目標優(yōu)化問題方面表現(xiàn)出色,能夠有效降低有功網(wǎng)損,提升電壓水平,保證電力供應(yīng)的可靠性和經(jīng)濟性。未來的研究將進一步探索更復(fù)雜的電網(wǎng)結(jié)構(gòu)和更廣泛的優(yōu)化目標,以適應(yīng)不斷變化的能源需求和技術(shù)進步。通過持續(xù)優(yōu)化和智能化管理,新能源發(fā)電高壓配電網(wǎng)將為實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標做出更大貢獻。

        參考文獻

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        [2]梁常聰.配電網(wǎng)線損分析和降損策略分析[J].電子測試,2020(8):103-104,106.

        基金項目:南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)大學自然科學類引進人才科研啟動基金項目(項目編號:YK22-02-01)。

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