隨機慣性因子粒子群優(yōu)化算法的電網(wǎng)無功容量配置方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種隨機慣性因子粒子群優(yōu)化算法的電網(wǎng)無功容量配置方法，該方法包括以下步驟：I、實時獲取WAMS系統(tǒng)的系統(tǒng)參數(shù)，設定粒子的邊界條件；II、初始化種群，確定所述粒子的適應值；III、劃分迭代階段；IV、更新所述粒子的速度和位置；V、判斷迭代次數(shù)是否到全局搜索階段最大迭代次數(shù)；VI、判斷迭代次數(shù)是否到初級解穩(wěn)定階段最大迭代次數(shù)；VII、判斷迭代次數(shù)是否到迭代上限；VIII、跌代到最大次數(shù)，輸出在線無功容量配置方案。與標準算法和自適應變異算法相比，本發(fā)明的方法提高了優(yōu)化的精度，在保證收斂速度的同時，結合無功優(yōu)化的實際情況，實現(xiàn)了前期全局搜索能力、后其局部搜索精度的提高，最終得到全局最優(yōu)解。
【專利說明】隨機慣性因子粒子群優(yōu)化算法的電網(wǎng)無功容量配置方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種電網(wǎng)智能調(diào)度支持系統(tǒng)電網(wǎng)運行狀態(tài)評估與預警領域的方法，具體涉及一種隨機慣性因子粒子群優(yōu)化算法的電網(wǎng)無功容量配置方法。
【背景技術】
[0002]隨著社會、經(jīng)濟及電力工業(yè)的快速發(fā)展，電網(wǎng)逐漸發(fā)展成大規(guī)模、遠距離、特高壓交直流互聯(lián)及新能源接入比例加大等形式，增加了電網(wǎng)運行的不確定性。而受端電網(wǎng)主要以負荷集中地區(qū)為中心，通過周邊聯(lián)絡線與遠距離廣義發(fā)端電源相連，進而實現(xiàn)電能的供需平衡。由于能源和負荷中心區(qū)域分布的不匹配，以及考慮環(huán)境等因素制約，受端系統(tǒng)內(nèi)部電源支撐不足，大量電能需要從遠方進行遠距離傳輸，受端系統(tǒng)規(guī)模迅猛增大且其復雜度越趨復雜。
[0003]20世紀80年代以來，國際上多個大型電力系統(tǒng)相繼發(fā)生多起電壓持續(xù)偏低、電壓崩潰事件，造成巨大的經(jīng)濟損失和社會影響，使電壓穩(wěn)定逐漸成為國際電工學界關注的焦點，對運行環(huán)境下的受端電網(wǎng)電壓穩(wěn)定在線監(jiān)控提出了更高的要求。目前，用于電力系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定和動態(tài)電壓穩(wěn)定仿真的數(shù)值算法比較成熟，引起仿真結果與真實系統(tǒng)不吻合的原因主要是系統(tǒng)中元件模型與參數(shù)的不準確。另外，基于數(shù)學建模和仿真的分析方法，受電網(wǎng)模型、參數(shù)以及數(shù)值計算等因素的制約，在應用規(guī)模、速度及可靠性等方面很難適應電壓穩(wěn)定在線實時評估的要求。
[0004]交流電網(wǎng)無功配置是提高系統(tǒng)性能的重要實時電壓控制管理技術。一般情況下，輸電網(wǎng)無功補償手段可分為兩大類，即發(fā)電廠無功功率輸出調(diào)節(jié)和變電站電容器電壓支撐。這兩者的組合對輸電網(wǎng)中無功功率的傳輸及網(wǎng)絡節(jié)點電壓的數(shù)值有著顯著影響，對其的優(yōu)化屬于多目標組合尋優(yōu)問題。
[0005]在基于網(wǎng)損最小化的無功容量優(yōu)化配置問題中，試圖同時在一系列給定的條件之下，最優(yōu)化地設置控制變量的值。這些控制變量包括發(fā)電機無功的輸入、變壓器變比、并聯(lián)電容/抗器的無功輸出等。近年來許多文獻對其進行了建模研究，并采用演化算法對其進行求解，諸如遺傳算法、蟻群算法和禁忌搜索法等。
[0006]粒子群優(yōu)化算法是智能算法中的一種。粒子群算法由于建模簡易、收斂性快等優(yōu)點，在無功功率容量優(yōu)化配置尋優(yōu)問題求解領域得到了充分的發(fā)展。
[0007]由于粒子群優(yōu)化算法具有收斂速度快、容易實現(xiàn)且需要參數(shù)少等優(yōu)點，已有不少文獻就無功容量優(yōu)化問題，提出了改進的PSO算法。然而，當PSO應用于高維復雜問題時，容易出現(xiàn)過早收斂且造成局部最優(yōu)等問題，導致了該算法不能保證收斂到全局最優(yōu)。出現(xiàn)這種情況的主要原因是早期收斂速度快，到了后期沒有得到有效約束使得算法脫離極小點。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]為了克服上述現(xiàn)有技術的缺陷，本發(fā)明提供了一種隨機慣性因子粒子群優(yōu)化算法的電網(wǎng)無功容量配置方法。[0009]為了實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采取如下技術方案:
[0010]一種隨機慣性因子粒子群優(yōu)化算法的電網(wǎng)無功容量配置方法，其改進之處在于:所述方法包括以下步驟:
[0011]1、實時獲取WAMS系統(tǒng)的系統(tǒng)參數(shù)，設定粒子的邊界條件；
[0012]I1、初始化種群，建立電網(wǎng)的無功優(yōu)化模型，確定所述粒子的適應值；
[0013]II1、劃分迭代階段；
[0014]IV、更新所述粒子的速度和位置；
[0015]V、判斷迭代次數(shù)是否到全局搜索階段最大迭代次數(shù)；
[0016]V1、判斷迭代次數(shù)是否到初級解穩(wěn)定階段最大迭代次數(shù)；
[0017]VI1、判斷迭代次數(shù)是否到迭代上限；
[0018]VII1、跌代到最大次數(shù)，輸出在線無功容量配置方案。
[0019]進一步的，所述步驟I的所述系統(tǒng)參數(shù)包括所述電網(wǎng)系統(tǒng)的PMU測量值和所述EMS數(shù)據(jù)；
[0020]所述PMU測量值包括母線電流、母線電壓、有功功率和無功功率；
[0021]所述EMS數(shù)據(jù)包括母線電壓、母線電壓、有功功率和無功功率；
[0022]所述粒子的邊界為基于所述電網(wǎng)系統(tǒng)的狀態(tài)局勢的估計結果及當前調(diào)度運行規(guī)定的實時各點電壓上下限值，設定的對應算法的解空間范圍；
[0023]進一步的，所述步驟II包括以下步驟:
[0024]S201、獲取配電網(wǎng)系統(tǒng)的節(jié)點信息和支路信息，設置控制變量的個數(shù)及各控制變量的取值范圍以及初始種群的群體規(guī)模；
[0025]對所述初始種群進行初始化并設置初始參數(shù)，獲得初始粒子群；
[0026]初始化獲得所述初始種群是指在粒子取值范圍內(nèi)對所述初始種群中的粒子隨機選擇粒子的初始速度和初始位置，所述初始參數(shù)包括最大迭代次數(shù)和適應閾值；
[0027]S202、選取輸電網(wǎng)絡有功功率損耗為目標函數(shù)，如下式確定無功優(yōu)化的數(shù)學模型:
【權利要求】
1.一種隨機慣性因子粒子群優(yōu)化算法的電網(wǎng)無功容量配置方法，其特征在于:所述方法包括以下步驟: 1.實時獲取WAMS系統(tǒng)的系統(tǒng)參數(shù)，設定粒子的邊界條件； I1、初始化種群，建立電網(wǎng)的無功優(yōu)化模型，確定所述粒子的適應值； II1、劃分迭代階段； IV、更新所述粒子的速度和位置； V、判斷迭代次數(shù)是否到全局搜索階段最大迭代次數(shù)； V1、判斷迭代次數(shù)是否到初級解穩(wěn)定階段最大迭代次數(shù)； VI1、判斷迭代次數(shù)是否到迭代上限； VII1、跌代到最大次數(shù)，輸出在線無功容量配置方案。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于:所述步驟I的所述系統(tǒng)參數(shù)包括所述電網(wǎng)系統(tǒng)的PMU測量值和所述EMS數(shù)據(jù)； 所述PMU測量值包 括母線電流、母線電壓、有功功率和無功功率； 所述EMS數(shù)據(jù)包括母線電壓、母線電壓、有功功率和無功功率； 所述粒子的邊界為基于所述電網(wǎng)系統(tǒng)的狀態(tài)估計結果及當前調(diào)度運行規(guī)定的實時各點電壓上下限值，設定的對應算法的解空間范圍。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于:所述步驟II包括以下步驟: 5201、獲取配電網(wǎng)系統(tǒng)的節(jié)點信息和支路信息，設置控制變量的個數(shù)及各控制變量的取值范圍以及初始種群的群體規(guī)模； 對所述初始種群進行初始化并設置初始參數(shù)，獲得初始粒子群； 初始化獲得所述初始種群是指在粒子取值范圍內(nèi)對所述初始種群中的粒子隨機選擇粒子的初始速度和初始位置，所述初始參數(shù)包括最大迭代次數(shù)和適應閾值； 5202、選取輸電網(wǎng)絡有功功率損耗為目標函數(shù)，如下式確定無功優(yōu)化的數(shù)學模型:min Σ pU^ = Σ +v'~2v,v,cos^)

k^NEk^NE 式中，k= (i，j)，i e 乂，乂為所有母線節(jié)點集合，」e NpNi為與母線節(jié)點i相關聯(lián)的節(jié)點集合；玉Pkh”為輸電網(wǎng)絡有功功率損耗；gk為支路k的導納；Vi，Vj分別母線節(jié)點i和j的電壓幅值；Θ ,j為負荷母線i和j的角度差； 5203、如下式確定等式約束條件:
P,, — Pu — K- Σ ? cos^ + bH sin《/) = 0和(Λ.' -β'ν -ν/ Σ vSsii sin θ" + Bij cos<9".) = 0; JeNij 嗎 式中，Pgi節(jié)點i的發(fā)電機有功功率注入；pdi為節(jié)點i的負荷有功功率；gu、Bij分別為節(jié)點1、j之間的電導和電納；Qgi是節(jié)點i的發(fā)電機無功功率注入；Qdi為節(jié)點i的負荷無功功率；Vi，Vj分別母線節(jié)點i和j的電壓幅值；Θ u為負荷母線i和j的角度差。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于:所述步驟III包括以下步驟: S301、初始迭代次數(shù)為1，根據(jù)迭代次數(shù)將迭代分為全局搜索階段、初級解穩(wěn)定階段和高精度解穩(wěn)定階段；如下式(I)對慣性因子w進行調(diào)節(jié):
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于:所述步驟IV中，如下式(5)、(6)分別更新所述粒子的速度vf1和位置Xik+1:
6.如權利要求1所述的方法，其特征在于:所述步驟V中，若判斷迭代次數(shù)未超過全局搜索階段最大迭代次數(shù)，則修正慣性因子w和加速因子c1、c2，迭代第k+Ι詞迭代值； 所述步驟VI中，若判斷迭代次數(shù)未超過初級解穩(wěn)定階段最大迭代次數(shù)，則修正慣性因子w和加速因子C1' C2,迭代第k+Ι詞迭代值； 所述步驟VII中，若判斷迭代次數(shù)未超過迭代上限，則修正慣性因子w和加速因子Cl、C2，迭代第k+Ι詞迭代值。
7.如權利要求1所述的方法，其特征在于:所述步驟VIII包括: 若粒子的當前粒子狀態(tài)優(yōu)于迭代過程中的歷史個體極值，則以此狀態(tài)更新歷史個體極值P 若鄰域粒子中有粒子的當前狀態(tài)粒子優(yōu)于迭代過程中的鄰域歷史極值，則以此狀態(tài)更新鄰域歷史最優(yōu)gbe;st ; 根據(jù)所述WAMS測量的節(jié)點電壓給出電網(wǎng)電壓水平，確定無功容量配置方案。
【文檔編號】H02J3/16GK104037776SQ201410267481
【公開日】2014年9月10日 申請日期:2014年6月16日 優(yōu)先權日:2014年6月16日
【發(fā)明者】熊浩清, 王紅印, 馬世英, 宋墩文, 張毅明, 孫建華, 劉道偉, 陳軍, 孫冉 申請人:國家電網(wǎng)公司, 中國電力科學研究院, 國網(wǎng)河南省電力公司