一种基于WAMS的改进遗传算法的电网无功容量优化配置方法技术

本发明专利技术涉及一种基于电网广域监测系统WAMS和能量管理系统EMS实时信息的改进遗传算法的电网无功容量优化配置方法，包括：步骤S1：从电网广域监测系统WAMS中实时获取电网量测信息；步骤S2：从能量管理系统EMS中获取当前时间断面的能量管理系统EMS中的电网结构、参数及运行断面信息，并形成包含所有负荷节点等效导纳的全网络导纳矩阵；步骤S3：对电网无功优化的控制变量进行混合编码；步骤S4：建立适应度函数；步骤S5：执行选择算子；步骤S6：执行交叉和变异算子；步骤S7：确定收敛速度和收敛终止判据。本发明专利技术对传统遗传算法进行改进，从多方面改进以改善传统遗传算法在无功优化方面的不足，提高收敛速度和解的质量，避免出现局部最优解问题。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及一种基于电网广域监测系统WAMS和能量管理系统EMS实时信息的改进遗传算法的电网无功容量优化配置方法，包括：步骤S1：从电网广域监测系统WAMS中实时获取电网量测信息；步骤S2：从能量管理系统EMS中获取当前时间断面的能量管理系统EMS中的电网结构、参数及运行断面信息，并形成包含所有负荷节点等效导纳的全网络导纳矩阵；步骤S3：对电网无功优化的控制变量进行混合编码；步骤S4：建立适应度函数；步骤S5：执行选择算子；步骤S6：执行交叉和变异算子；步骤S7：确定收敛速度和收敛终止判据。本专利技术对传统遗传算法进行改进，从多方面改进以改善传统遗传算法在无功优化方面的不足，提高收敛速度和解的质量，避免出现局部最优解问题。【专利说明】-种基于WAMS的改进遗传算法的电网无功容量优化配置 方法
本专利技术涉及一种电网智能调度支持系统电网运行状态评估与预警领域的配置方 法，具体讲涉及一种基于WAMS的改进遗传算法的电网无功容量优化配置方法。
技术介绍
随着社会、经济及电力工业的快速发展，电网逐渐发展成大规模、远距离、特高压 交直流互联及新能源的接入比例加大等，增加了电网运行的不确定性。而受端电网主要以 负荷集中地区为中心，通过周边联络线与远距离广义发端电源相连，进而实现电能的供需 平衡。由于能源和负荷中心区域分布不匹配，以及环境等因素的制约，受端系统内部电源支 撑不足，大量电能需从远方进行远距离传输，受端系统规模迅猛增大且其复杂度越趋复杂。 20世纪80年代以来，国际上多个大型电力系统相继发生多起电压持续偏低、电压 崩溃事件，造成巨大的经济损失和社会影响，电压稳定已逐渐成为国际电工学界关注的焦 点，对运行环境下的受端电网电压稳定的在线监控提出了更高的要求。目前，用于电力系统 静态电压稳定和动态电压稳定仿真的数值算法比较成熟，引起仿真结果与真实系统不吻合 的原因主要是系统中元件模型与参数的不准确。另外，根据数学建模和仿真的分析方法发 现，受电网模型、参数以及数值计算等因素的制约，在应用规模、速度及可靠性等方面很难 适应电压稳定在线实时评估的要求。 广域测量系统（Wide Area Measurement System，WAMS)能够实现广域电网真实运 行状态的同步实时测量，为基于WAMS量测轨迹信息的受端电网电压稳定在线评估提供了 新的机遇。对于物理动态恢复特性和对外表象而言，电压稳定问题主要聚焦于受端电网，具 有一定的局部特征。电压失稳（或崩溃）可能发生在正常运行状态的某一小扰动，或者发 生在大扰动过渡过程中，如何有效地利用WAMS量测轨迹信息，实现受端电网正常状态和大 扰动状态的电压稳定评估是当前电力工程界研究的热点。 电力系统无功优化就是通过调节发电机端电压、有载调压变压器分接头和无功补 偿设备的投退目的是在保证电力系统安全稳定运行的前提下，实现电力系统有功损耗最小 且保持良好的电压。为此，无功优化是一个多目标、多变量、多约束的混合非线性寻优问题 。近年来，广大学者对该问题进行了大量的研究。提出了很多算法，且智能算法在该 领域成为了研究热点，主要有遗传算法、免疫算法、粒子群优化算法、混合算法等。 遗传算法由于其原理简单，操作方便，也无需进行求导求逆等数学运算，特别适合 处理一下非线性多目标优化问题。为此，在电力系统无功优化中得到了广泛的应用。然而， 传统的遗传算法在电力系统无功优化过程中仍存在一些不足，如收敛速度慢，出现早熟现 象以及形成局部最优解等问题。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术的目的是提供一种基于WAMS的改进遗传算法的电 网无功容量优化配置方法，本专利技术对传统遗传算法进行改进，包括编码方式、群体选择、适 应度函数、交叉和变异以及收敛判据等方面。从多方面改进以改善传统遗传算法在无功优 化方面的不足，提高收敛速度和解的质量，避免出现局部最优解问题。 本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的： 本专利技术提供一种基于WAMS的改进遗传算法的电网无功容量优化配置方法，其改 进之处在于，所述方法基于电网广域监测系统WAMS和能量管理系统EMS的实时信息，所述 方法包括下述步骤： 步骤S1 :从电网广域监测系统WAMS中实时获取电网量测信息； 步骤S2 :从能量管理系统EMS中获取当前时间断面的能量管理系统EMS中的电网 结构、参数及运行断面信息，并形成包含所有负荷节点等效导纳的全网络导纳矩阵； 步骤S3 :对电网无功优化的控制变量进行混合编码； 步骤S4 :建立适应度函数； 步骤S5:执行选择算子； 步骤S6 :执行交叉和变异算子； 步骤S7 :确定收敛速度和收敛终止判据。 进一步地，所述步骤S1中，从电网广域监测系统WAMS中实时获取电网各向量测量 单元PMU(PMU是向量测量单元的英文简称，可以安装在发电厂和变电站，本专利中仅仅是 取在电厂安装点的PMU数据）安装站点的动态量测信息。 进一步地，所述步骤S2中，从能量管理系统EMS中取得同时包含电网拓扑结构、参 数及运行潮流断面的QS数据文件，进行潮流计算，以获得完整的计及负荷等效导纳的网络 导纳矩阵，为后续计算电压跌落越限节点的戴维南等效参数做数据准备； 电网无功容量优化以降低全网网损为目标，实现电压水平的稳定和电力系统的经 济运行，目标函数数学模型表达式如下所示： 【权利要求】1. 一种基于WAMS的改进遗传算法的电网无功容量优化配置方法，其特征在于，所述方 法基于电网广域监测系统WAMS和能量管理系统EMS的实时信息，所述方法包括下述步骤： 步骤S1 :从电网广域监测系统WAMS中实时获取电网量测信息； 步骤S2 :从能量管理系统EMS中获取当前时间断面的能量管理系统EMS中的电网结 构、参数及运行断面信息，并形成包含所有负荷节点等效导纳的全网络导纳矩阵； 步骤S3 :对电网无功优化的控制变量进行混合编码； 步骤S4 :建立适应度函数； 步骤S5 :执行选择算子； 步骤S6 :执行交叉和变异算子； 步骤S7 :确定收敛速度和收敛终止判据。2. 如权利要求1所述的电网无功容量优化配置方法，其特征在于，所述步骤S1中，从电 网广域监测系统WAMS中实时获取电网各向量测量单元PMU安装站点的动态量测信息。3. 如权利要求1所述的电网无功容量优化配置方法，其特征在于，所述步骤S2中，从能 量管理系统EMS中取得包含电网拓扑结构、参数及运行潮流断面的QS数据文件，进行潮流 计算，以获得完整的计及负荷等效导纳的网络导纳矩阵，为后续计算电压跌落越限节点的 戴维南等效参数做数据准备； 电网无功容量优化以下式（1)目标函数数学模型表达式所示的降低全网网损为目标， 实现电压水平的稳定和电力系统的经济运行：(1)； 式中，为系统的有功功率损耗；Ng为支路数；gk为支路k的电导；Ui为负荷节点i的 电压幅值；θ u为负荷节点i与j之间的相位角； 选取发电机端电压、无功补偿容量以及有载调压变压器分接头档位作为控制变量，选 取发电机无功出力和节电电压幅值作为状态变量；所有的状态变量都必须满足变量约束条 件，当状态变量超出上下限值时通本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于WAMS的改进遗传算法的电网无功容量优化配置方法，其特征在于，所述方法基于电网广域监测系统WAMS和能量管理系统EMS的实时信息，所述方法包括下述步骤：步骤S1：从电网广域监测系统WAMS中实时获取电网量测信息；步骤S2：从能量管理系统EMS中获取当前时间断面的能量管理系统EMS中的电网结构、参数及运行断面信息，并形成包含所有负荷节点等效导纳的全网络导纳矩阵；步骤S3：对电网无功优化的控制变量进行混合编码；步骤S4：建立适应度函数；步骤S5：执行选择算子；步骤S6：执行交叉和变异算子；步骤S7：确定收敛速度和收敛终止判据。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：熊浩清，黄训诚，廖鹰，陈军，孙冉，姚峰，李志恒，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网河南省电力公司，
类型：发明
国别省市：北京;11