摘 要:制定良好的無功優(yōu)化方案是電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的基礎。文章建立以系統(tǒng)有功網損和年綜合費用最小為目標函數(shù)的無功優(yōu)化數(shù)學模型;以粒子群算法為基礎,考慮到傳統(tǒng)粒子群容易早熟,局部收斂的缺陷,對粒子群算法(PSO)加以改進;運用于配電網的無功優(yōu)化中,通過對IEEE-33節(jié)點配電系統(tǒng)仿真計算,證明了改進的算法可以有效地得到系統(tǒng)最優(yōu)解,具有良好的實用性和適應性。
關鍵詞:多目標;粒子群算法;無功優(yōu)化
前言
電力系統(tǒng)無功優(yōu)化是提高電網高效運行和節(jié)能的關鍵,為求解無功優(yōu)化的問題,近年來一些優(yōu)秀的啟發(fā)式智能算法被運用到電力系統(tǒng)的無功求解中,并取得了有效成果[1-2]。粒子群算法具有簡單易行,優(yōu)化效率效率高,魯棒性好的特點,常用于求解帶離散變量的非線性、不連續(xù)、多變量、多約束的復雜優(yōu)化問題[3]。本文提出慣性權重與學習因子動態(tài)變化的粒子群優(yōu)化算法;建立有功網損和分布式電源(DG)年綜合投資成本最小的目標優(yōu)化模型,求得全局最優(yōu)解。
1無功優(yōu)化模型建立
1.1目標函數(shù)建立
以有功網損最小為目標函數(shù),發(fā)電機端電壓,有載調壓變壓器電壓比、補償電容器容量為控制變量。建立網絡損耗目標函數(shù)函數(shù):
轉化為經濟指標:
式中,tmax為最大年負荷小時數(shù),cp為實時電價。
考慮到配電網的經濟性和穩(wěn)定性,建立以分布式電源的購買安裝費用和運行費用為綜合成本函數(shù):
式中,d為分布式電源節(jié)點安裝數(shù)目,r為固定年利率,n為規(guī)劃期限,cD,i cr,i分別表示第i個節(jié)點DG的安裝費用和DG的運行費用,pD,i在i節(jié)點的安裝容量。
采用線性加權后的綜合目標函數(shù):
1.2約束條件
建立系統(tǒng)節(jié)點的有功無功等式約束及控制變量的不等式約束條件如下:
式中,QDGi為配電網注入的無功出力,Ti、Ui分別為有載調壓變壓器分接頭檔位和節(jié)點電壓,Qci為無功補償裝置的無功出力。兩端值分別為他們的上下限。
2 改進的粒子群優(yōu)化算法
粒子群算法的基本思想:首先初始化一群粒子,然后追隨當前最優(yōu)在解空間進行搜索[4]。假設d維空間中第i個粒子的位置和速度為x和v,每個粒子通過跟蹤個體最優(yōu)和當前全局最優(yōu)來更新來更新;慣性權重?棕和學習因子c1、c2是改進粒子群算法中重要參數(shù)。改進慣性權重和學習因子動態(tài)變化使算法在迭代初期有較強的全局搜索能力,在迭代后期有較強的局部搜索能力。
式中pid為粒子個體歷史最優(yōu)值,pgd為粒子群最優(yōu)值,r1和r2是[0,1]的隨機數(shù),gen是最大迭代次數(shù)。
3算例分析
為驗證本文提出的算法的可行性,對含DG接入(分別于14/50/55/61節(jié)點接入)的IEEE-33節(jié)點配電系統(tǒng)進行仿真分析。在MATLAB平臺中進行10次仿真后得到如下結果:
由表1可以看出,改進后的粒子群算法相比基本粒子群算法能得到更好的解,更能節(jié)約系統(tǒng)成本,實現(xiàn)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定安全經濟運行。
4結束語
本文對粒子群算法易早熟易陷入局部最優(yōu)的缺陷進行改進,對以網損和投資總成本最小為多目標函數(shù)的配電系統(tǒng)進行無功優(yōu)化,通過對IEEE-30標準節(jié)點系統(tǒng)進行算例仿真,證實了改進的算法的實用性和有效性。
參考文獻
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作者簡介:仲明月(1992,06-),性別:女,學歷:碩士研究生,單位:西華大學,電氣與電子信息學院,電氣工程專業(yè),研究方向:電力系統(tǒng)保護。