一种基于离散型均匀分布函数的配电网无功优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于离散型均匀分布函数的配电网无功优化方法，引入离散型均匀分布函数，在松弛域内均匀随机地设定补偿位置，在该补偿位置通过粒子群对补偿容量进行优化，并行处理补偿容量和补偿点的问题，采用逐步规整和参数试探相结合的策略，设计出实用的基于离散型均匀分布函数的同时对补偿位置和补偿容量进行优化的配电网无功优化方法。本发明专利技术提供的方法具有良好的寻优能力，实用性强，容易推广，便于实现。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，引入离散型均匀分布函数，在松弛域内均匀随机地设定补偿位置，在该补偿位置通过粒子群对补偿容量进行优化，并行处理补偿容量和补偿点的问题，采用逐步规整和参数试探相结合的策略，设计出实用的基于离散型均匀分布函数的同时对补偿位置和补偿容量进行优化的配电网无功优化方法。本专利技术提供的方法具有良好的寻优能力，实用性强，容易推广，便于实现。【专利说明】—种基于离散型均匀分布函数的配电网无功优化方法
本专利技术涉及电力信息
，尤其涉及。背量技术随着现代科技的发展，电力的地位越来越突出，人们对电能质量的要求也越来越高，同时电力的安全性也受到越来越多的关注。电能作为被广泛应用的能源，节能减耗工作显得尤其重要。无功规划是电力系统安全运行的一个重要组成部分，通过对电力系统的无功电源进行合理的配置，实现维持电网电压水平、改善电网稳定性、减少有功网络损耗及保证有较高的可靠性。在电力系统的无功优化中，既要处理发电机的无功出力、SVC设定值等连续控制变量，又要处理补偿位置、电容器投切等离散控制变量。因此，电力系统无功优化是属于混合整数非线性规划(Mixed integer nonlinear programming, MINLP)范畴的最优潮流(Optimal power flows,0PF)问题。目前常用的解决方法有将离散变量连续化和直接对离散变量进行处理2种现代优化算法。具体的有分支定界法(Branch-and-bound method)、罚函数法(Penalty-function method)和群智能算法(Swarm intelligence algorithm)。各类方法在解决特定问题时具有独特的优势:离散变量连续化的方法可以有效的利用传统的非线性求解方法，计算简单，便于问题的求解，但是对于规律确定复杂或者具体数学模型难以得出的离散优化问题，无法进行求解；对于现有直接对离散变量进行处理的方法，可以避免考虑研究对象的具体数学模型，通过智能搜索算法直接对离散变量进行优化，但是由于随机性和不确定性因素的存在，可能存在优化解波动或者无法计算最优解的问题。汇集各类方法之所长构造综合算法是未来的一个发展趋势。
技术实现思路
有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是提供，具有良好的寻优能力，实用性强，容易推广，便于实现。为实现上述目的，本专利技术提供了，步骤如下:步骤1:建立含离散变量的配电网无功优化模型，对所述配电网无功优化模型进行初始化；步骤2:初始化粒子群初始位置和初始速度，获得初始粒子群，每个粒子都是一个带有配电网当前各节点电压和各段线路损耗的列向量；步骤3:初始化电容器的补偿位置；步骤4:根据所述步骤I中所述的配电网无功优化模型计算出所述配电网各个节点当前电压和各段线路损耗所对应的函数值作为每个粒子的适应值，粒子根据自身适应值，判断自身最优解以及和其它粒子进行比较获取局部最优解；步骤5:根据步骤4获得的粒子所述自身最优解和所述局部最优解更新粒子的位置和速度；步骤6:基于离散均匀分布函数计算松弛半径和松弛域；步骤7:更新所述步骤3所述的电容器的补偿位置，在定义域内以离散型均匀分布随机更新所述补偿位置；步骤8:若迭代次数已达到最大迭代次数，则执行步骤9，否则返回步骤5 ;步骤9:结果处理，循环结束后，得到含补偿容量和相应的补偿位置变量，若电容器是分组投切，需对补偿容量进行校验，取补偿容量相邻的2个投切组数，利用所述步骤I中所述的配电网无功优化模型进行计算，得到最终的补偿组数和对应补偿位置；步骤10:输出结果，结束。在本专利技术的较佳实施方式中，所述步骤I中所述配电网无功优化模型如式(I)所示:【权利要求】1.，其特征在于，包括如下步骤: 步骤1:建立含离散变量的配电网无功优化模型，对所述配电网无功优化模型进行初始化； 步骤2:初始化粒子群初始位置和初始速度，获得初始粒子群，每个粒子都是一个带有配电网当前各节点电压和各段线路损耗的列向量； 步骤3:初始化电容器的补偿位置； 步骤4:根据所述步骤I中所述的配电网无功优化模型计算出所述配电网各个节点当前电压和各段线路损耗所对应的函数值作为每个粒子的适应值，粒子根据自身适应值，判断自身最优解以及和其它粒子进行比较获取局部最优解； 步骤5:根据步骤4获得的粒子所述自身最优解和所述局部最优解更新粒子的位置和速度； 步骤6:基于离散均匀分布函数计算松弛半径和松弛域； 步骤7:更新所述步骤3所述的电容器的补偿位置，在定义域内以离散型均匀分布随机更新所述补偿位置； 步骤8:若迭代次数已达到最大迭代次数，则执行步骤9，否则返回步骤5 ； 步骤9:结果处理，循环结束后，得到含补偿容量和相应的补偿位置变量，若电容器是分组投切，需对补偿容量进行校验，取补偿容量相邻的2个投切组数，利用所述步骤I中所述的配电网无功优化模型进行计算，得到最终的补偿组数和对应补偿位置； 步骤10:输出结果，结束。2.如权利要求1所述的基于离散型均匀分布函数的配电网无功优化方法，其特征在于，所述步骤I中所述配电网无功优化模型如式(I)所示: m in f (x,uc,ud ) ?C -ui S.t g(x,uc,ud ) = 0 'X_< X < XCl) u_c < Uc < U Cud s Y 其中，Θ为线路阻抗角，u为母线电压，Qcil为M处的补偿容量；11。?为电容器M处的补偿位置节点编号，x=( 9，U)τ为状态矢量；ue=(Qel，Qc2, , QeM)T为连续控制矢量；ud=(ncl，nc2,…，neM)T为离散控制矢量；f(x，u。，ud)为总的费用；g(x，u。，ud) =0为模型等式约束；?、?为状态矢量的上下限，k、&为连续控制矢量的上下限；Y为离散控制变量的取值空间。3.如权利要求2述的基于离散型均匀分布函数的配电网无功优化方法，其特征在于，所述步骤I中对所述配电网无功优化模型初始化包括: 在式(I)中，潮流计算采用Newton-Raphson法,采用标么值,各节点电压变量x=(l,1，...，1)T 5，$分别1.05和0.95 ;在各个节点初始补偿容量11。=(0，0，...，0)'补偿容量范围暂不做设定；t为迭代次数，初始值设为O。4.如权利要求1所述的基于离散型均匀分布函数的配电网无功优化方法，其特征在于，所述步骤5中所述粒子的位置X和速度V更新公式如下: 5.如权利要求1所述的基于离散型均匀分布函数的配电网无功优化方法，其特征在于，所述步骤6中所述松弛半径δ指粒子目标值与当前值的最大偏差，所述松弛半径δ是一个时间t的函数，由公式(5)进行更新: 6.如权利要求5述的基于离散型均匀分布函数的配电网无功优化方法，其特征在于，所述松弛半径初始值S 0=8 ;迭代次数M=200 ;节点补偿容量初始值ue(°)=0。【文档编号】G06F19/00GK103812120SQ201410048227【公开日】2014年5月21日 申请日期:2014年2月12日 优先权日:2014年2月12日 【专利技术者】罗庆跃, 刘白杨, 肖相纯 申请人:邵阳学院本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于离散型均匀分布函数的配电网无功优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立含离散变量的配电网无功优化模型，对所述配电网无功优化模型进行初始化；步骤2：初始化粒子群初始位置和初始速度，获得初始粒子群，每个粒子都是一个带有配电网当前各节点电压和各段线路损耗的列向量；步骤3：初始化电容器的补偿位置；步骤4：根据所述步骤1中所述的配电网无功优化模型计算出所述配电网各个节点当前电压和各段线路损耗所对应的函数值作为每个粒子的适应值，粒子根据自身适应值，判断自身最优解以及和其它粒子进行比较获取局部最优解；步骤5：根据步骤4获得的粒子所述自身最优解和所述局部最优解更新粒子的位置和速度；步骤6：基于离散均匀分布函数计算松弛半径和松弛域；步骤7：更新所述步骤3所述的电容器的补偿位置，在定义域内以离散型均匀分布随机更新所述补偿位置；步骤8：若迭代次数已达到最大迭代次数，则执行步骤9，否则返回步骤5；步骤9：结果处理，循环结束后，得到含补偿容量和相应的补偿位置变量，若电容器是分组投切，需对补偿容量进行校验，取补偿容量相邻的2个投切组数，利用所述步骤1中所述的配电网无功优化模型进行计算，得到最终的补偿组数和对应补偿位置；步骤10：输出结果，结束。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：罗庆跃，刘白杨，肖相纯，
申请(专利权)人：邵阳学院，
类型：发明
国别省市：湖南;43