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一种计及电压稳定性的配电网快速重构方法技术

技术编号:13910815 阅读:143 留言:0更新日期:2016-10-27 02:27
一种计及电压稳定性的配电网快速重构方法,按以下步骤:(1)引入一种快速、便捷的、反应电压稳定性的电压稳定系数计算方法,构建含网损和电压稳定性系数的综合因子最小化优化模型;(2)构建快速、非迭代的线性化潮流计算方法以减少大量潮流计算耗时,并基于所构建潮流计算方法计算优化模型所需元素;(3)引入个体相关参数设置、个体相关变异策略和成功父代选择机制,并将其有机结合,用于改进差分进化算法,构建含个体相关和成功父代选择机制的差分进化算法,并用于求解计及电压稳定性的配电网快速重构。本发明专利技术能够客观反应重构中网损和电压水平的变化,通过调节参数,可得到不同意义下的网架结构,为实际运行提供指导。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于配电网络自动化

技术介绍
作为建设智能电网的重要环节,要求更高覆盖率的配电自动化,而更高覆盖率的配电自动化使配电网络实时优化成为可能。配电网络重构是配电网络实时优化的组成部分之一,具有不增加额外经济投入,通过改变网络开关状态实现网损、电压质量、供电可靠性等运行指标优化的功能。配电网络的实时优化要求计算的快速性,现有方法通过规避不可行解,以减小重构耗时,以较快速度得到一个全局最优解,但仍需大量潮流计算,现有配网重构潮流计算方法基本为牛顿-拉夫逊和前推回代法,需要多次迭代以获得符合一定精度要求的潮流,如能构建一种精度符合要求的、快速的潮流计算方法,减少潮流计算耗时,将势必大大缩短重构耗时。配电网络重构必将对网络的电压水平带来影响,需要在重构中加以考虑,构建含电压稳定性的多目标函数。配电网络重构问题属于NP难问题,没有解决该问题确定的数学解析法,智能算法是解决该类问题的有效方法,对现有智能算法进行改进以提升其寻优性能,吸引了学者们的关注,如何改进现有智能算法值得研究。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足,提供一种计及电压稳定性的配电网快速重构方法。本专利技术的技术方案是,本专利技术构建一个仅适用于配电网的、快速的、非迭代的线性化潮流计算方法,将其用于配电网重构中;设计了综合衡量配电网运行结构优化过程中带来的网损及电压水平变化的含有功网损和电压稳定系数的综合因子最小化优化模型;构建了一种含个体相关和成功父代选择机制的差分进化算法,以提升差分进化算法的性能,并设计了基于该算法的配电网重构方法,该算法大幅提升了差分进化算法的寻优成功率。本专利技术所述的一种计及电压稳定性的配电网快速重构方法,包括以下步骤:步骤(1)引入一种快速、便捷的、反应电压稳定性的电压稳定系数计算方法,构建含网损和电压稳定性系数的综合因子最小化优化模型;步骤(2)构建快速、非迭代的线性化潮流计算方法以减少大量潮流计算耗时,并基于所构建潮流计算方法计算优化模型所需元素;步骤(3)引入个体相关参数设置、个体相关变异策略和成功父代选择机制,并将其有机结合,用于改进差分进化算法,构建含个体相关和成功父代选择机制的差分进化算法,并用于求解计及电压稳定性的配电网快速重构;更进一步说,本专利技术步骤(1)所述的含网损和电压稳定性系数的综合因子最小化优化模型的构建,如下:建立衡量重构中网损和电压水平的变化的含网损和电压稳定系数(voltage stability factor,VSF)的综合因子最小化优化模型,确定满足一定约定条件的网络支路的开关状态组合。min c1Ploss/Ploss0+c2VSF0/VSF (1) V S F = Σ j = 1 n b ( 2 | V E , j | - | V H , j | ) - - - ( 2 ) ]]>式中:Ploss0、VSF0分别为重构前的配电网有功网损和电压稳定系数;Ploss、VSF分别为重构后的配电网有功网损和电压稳定系数;c1、c2分别为各优化子项的权重因子,均大于或等于0且满足c1+c2=1。式(6)是优化模型;式(7)是电压稳定系数的计算公式,VSF值越大,系统越稳定。约束条件如下:1)辐射状约束网络连通且呈辐射状。2)潮流约束AP=D (3)式中:A为节点-支路关联矩阵;P为支路潮流向量;D为负荷需求向量。3)支路容量约束Ij≤Ij,max j=1,2,…,nb (4)式中:Ij、Ij,max分别为支路j的电流及其上限。4)节点电压约束Vi,min≤Vi≤Vi,max i=1,2,…,nn (5)式中:Vi、Vi,min、Vi,max分别为节点i的电压以及其下限和上限,nn为节点个数。更进一步说,本专利技术步骤(2)所述的构建的线性化潮流计算方法,如下:在传统配电网中不存在发电机,节点电能来自于上层网络,故配电网中节点注入电流如式(1)所示 I i = - P L i - jQ L i V i * - - - ( 6 ) ]]>式中:PLi、QLi分别为节点i的有功负荷、无功负荷;Ii为节点i的节点电流;Vi为节点i的节点电压;式中所有参数均为复数且均为标幺值。利用节点导纳矩阵和节点电压列向量,可按式(2)计算出节点注入电流列向量。 I S I N = Y S S Y S N Y N S Y 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计及电压稳定性的配电网快速重构方法,其特征在于按以下步骤:步骤(1)引入一种快速、便捷的、反应电压稳定性的电压稳定系数计算方法,构建含网损和电压稳定性系数的综合因子最小化优化模型;步骤(2)构建快速、非迭代的线性化潮流计算方法以减少大量潮流计算耗时,并基于所构建潮流计算方法计算优化模型所需元素;步骤(3)引入个体相关参数设置、个体相关变异策略和成功父代选择机制,并将其有机结合,用于改进差分进化算法,构建含个体相关和成功父代选择机制的差分进化算法,并用于求解计及电压稳定性的配电网快速重构。

【技术特征摘要】
1.一种计及电压稳定性的配电网快速重构方法,其特征在于按以下步骤:步骤(1)引入一种快速、便捷的、反应电压稳定性的电压稳定系数计算方法,构建含网损和电压稳定性系数的综合因子最小化优化模型;步骤(2)构建快速、非迭代的线性化潮流计算方法以减少大量潮流计算耗时,并基于所构建潮流计算方法计算优化模型所需元素;步骤(3)引入个体相关参数设置、个体相关变异策略和成功父代选择机制,并将其有机结合,用于改进差分进化算法,构建含个体相关和成功父代选择机制的差分进化算法,并用于求解计及电压稳定性的配电网快速重构。2.根据权利要求1所述的一种计及电压稳定性的配电网快速重构方法,其特征在于借鉴参数标幺化,构建含网损和电压稳定系数的综合因子最小化优化模型,并满足一定约束条件:min c1Ploss/Ploss0+c2VSF0/VSF (1) P l o s s = Σ j = 1 n b R j | V H , j - V E , j R j + jX j | 2 - - - ( 2 ) ]]> V S F = Σ j = 1 n b ( 2 | V E , j | - | V H , j | ) - - - ( 3 ) ]]>AP=D (4)Ij≤Ij,max j=1,2,…,nb (5)Vi,min≤Vi≤Vi,max i=1,2,…,nn(6)式中:Ploss0、VSF0分别为重构前的配电网有功网损和电压稳定系数;Ploss、VSF分别为重构后的配电网有功网损和电压稳定系数;c1、c2分别为各优化子项的权重因子,均大于或等于0且满足c1+c2=1;Rj、Xj分别为支路j的电阻和电抗;nb为网络支路数;VH,j、VE,j分别为支路j的首末端节点电压;A为节点-支路关联矩阵;P为支路潮流向量;D为负荷需求向量;Ij、Ij,max分别为支路j的电流及其上限;Vi、Vi,min、Vi,max分别为节点i的电压以及其下限和上限,nn为节点个数;其中,式(1)是优化模型;式(2)是网损计算公式;式(3)是电压稳定系数的计算公式,VSF值越大,系统越稳定;两者由均由通过潮流计算得到;式(4)是潮流约束;式(5)是支路容量约束;式(6)是节点电压约束。3.根据权利要求1所述的一种计及电压稳定性的配电网快速重构方法,其特征在于所述的线性化潮流计算方法在牛顿-拉夫逊法基础上简化而来,借助式(7)、式(8)所示的两种节点注入电流表达式,以及式(9)所示的节点电压线性化处理,构建了式(10)所示的线性化潮流计算公式: I i = - P L i - jQ L i V i * - - - ( 7 ) ]]> I S I N = Y S S Y S N Y N S Y N N V S V N - - - ( 8 ) ]]> 1 V i ≈ 2 - V i - - - ( 9 ) ]]> 2 P L N + G N S - 2 Q L N + B N S = d i a g ( P L N ) - G N N - d i a g ( Q L N ) + B N N - d i a g ( Q L N ) - B N N - d i a g ( P L N ) - G N N V N , Re V N , I m - - - ( 10 ) ]]>式中:PLi、QLi分别为节点i的有功负荷、无功负荷;Ii为节点i的节点电流;Vi为节点i的节点电压;diag表示对角化函数;PLN、QLN分别表示非根节点负荷有功、无功功率列向量;GNN、BNN分别为非根节点的节点电导、电纳矩阵;VN表示非根节点电压列向量;下标Re、Im分别表示复数的实部和虚部;式中所有参数均为复数且均为标幺值。4.根据权利要求1所述的一种计及电压稳定性的配电网快速重构方法,其特征在于所述的含个体相关和成功父代选择机制的差分进化算法的构建,按如下步骤:在种群利用变异、交叉和选择操作产生下一代个体前,需先对当前种群所有个体按其适应度函数值升序排序;结合最优解的分布,按式(11)、式(12)所示进行个体相关参数设置,计算变异率F和交叉率CR;考虑到不同个体扮演不同角色,动态划分群体中优秀个体和劣势个体的比例,如式(13)所示,并根据变异操作中基准个体的类型选择不同变异策略,通过衡量个体连续不成功更新计数与最大停滞计数间的关系选择变异操作的基准个体,将个体相关变异策略、交叉操作和成功父代选择相结合,如式(14)~式(18)所示,其中,式(14)选择进行变异操作和交叉操作的父代个体;式(15)为个体变异操作;式(16)为小扰动引入公式,加速收敛;式(17)为交叉操作;式(18)为个体维度越限处理;Fb=randn(b/nP,0.1)0<Fb<1 (11)CR,i=randn(i/nP,0.1)0<CR,i<1 (12) p S = 0.1 + 0.9 × 10 5 ( g / g m a x - 1 ) - - - ( 13 ) ]]> p i , g ∈ X O C P i , g < C S X S C P i , g ≥ C S - - - ( 14 ) ]]> v i , g = x b , g + F b ( x r 1 , g - x b , g ) + F b ( x r 2 , g - d r 3 , g ) b ∈ S F b ...

【专利技术属性】
技术研发人员:王淳黄辉
申请(专利权)人:南昌大学
类型:发明
国别省市:江西;36

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