一种电力电子化配电网及微电网能量优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电力电子化配电网及微电网能量优化方法及装置，该方法首先随机生成n组满足换流器有功出力不等式约束的能量优化潜在解，作为粒子群初始位置；在寻优的前期阶段使用改进粒子群优化算法，保证了寻优方案对可行域的全局搜索能力；在优化后期阶段，假设配电系统中的节点电压几乎不变，采用路径跟踪法加快收敛，提升优化精度。本发明专利技术相比于单一阶段的求解方法，提升了优化精度，减少了迭代后期的计算时间。后期的计算时间。后期的计算时间。

【技术实现步骤摘要】
一种电力电子化配电网及微电网能量优化方法及装置


[0001]本专利技术属于配电网及微电网能量优化管理
，尤其是涉及一种电力电子化配电网及微电网能量优化方法及装置。

技术介绍

[0002]随着越来越多的电力电子化装备接入配电网/微电网，中低压供电系统的能量优化管理具有更加多样化的手段，为配电系统的运行安全性、经济性提升带来了可观的前景。而作为能量优化管理的重要组成部分——优化求解方法，决定了能量优化管理实现的快速性和准确性。目前优化求解方法主要包括两类，一是以非线性规划法、线性规划法、二次规划法、混合规划法以及应用较为广泛的内点算法为代表的常规数学方法，另一类是以进化算法为代表的随机搜索方法。总结来说，常规数学方法的优势在于良好的全局收敛性、精确度和收敛速度，但是算法的适应性欠缺，系统拓扑或控制变量发生变化时难以灵活修改，也难以处理分段形式的目标函数。随机搜索方法的优势在于能够借助帕雷托解集处理多目标优化问题，擅长处理离散变量，能够实现并行计算且通用性强，但是精确性劣于常规数学方法，只能保证较大概率寻得全局最优解，不排除陷入局部最优的可能。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种电力电子化配电网及微电网能量优化方法及装置，进行基于改进粒子群算法与路径跟踪法的两阶段柔性直流配电网多目标潮流优化，相对于一般单一阶段优化算法，提升了优化精度，减少了迭代后期的计算时间。
[0004]为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0005]本专利技术一方面提供一种电力电子化配电网及微电网能量优化方法，包括：
[0006]基于电力电子化配电网及微电网结构，随机生成n组满足换流器有功出力不等式约束的能量优化潜在解，作为粒子群初始位置；
[0007]对所述能量优化潜在解采用改进粒子群算法进行第一阶段寻优，得到第一阶段可行解；
[0008]以第一阶段可行解为初始解，采用路径跟踪法进行第二阶段寻优，得到最优解，作为电力电子化配电网及微电网的最优能量优化解。
[0009]进一步的，所述随机生成n组满足换流器有功出力不等式约束的能量优化潜在解，包括：
[0010]利用蒙特卡洛方法随机生成n组满足换流器有功出力不等式约束的能量优化潜在解。
[0011]进一步的，所述对所述能量优化潜在解采用改进粒子群算法进行第一阶段寻优，包括：
[0012]基于潜在解的决策变量值进行潮流计算，并基于潮流计算结果进行多目标函数计算，得到各潜在解对应的多目标函数值；
[0013]基于多目标函数的计算结果筛选潜在解中的帕雷托非劣解集并存入外部文档；
[0014]对粒子的位置和速度进行更新，以及对粒子群中的粒子解空间位置进行变异操作；
[0015]基于变异后的潜在解的决策变量值进行潮流计算，并基于潮流计算结果进行多目标函数计算，得到各变异后的潜在解对应的多目标函数值；
[0016]基于变异后的潜在解对应的多目标函数值筛选变异后的潜在解中的帕雷托非劣解集，更新外部文档；
[0017]循环对粒子的位置和速度进行更新，直至达到迭代次数上限；
[0018]基于外部文档中存储的所有帕雷托非劣解对应的潮流计算结果进行越限验证，输出删除越限解的帕雷托非劣解及对应的决策变量值。
[0019]进一步的，所述基于潜在解的决策变量值进行潮流计算，并基于潮流计算结果进行多目标函数计算，得到各潜在解对应的多目标函数值，包括：
[0020]选取一个潜在解的决策变量值赋给潮流计算方程；
[0021]对潮流计算方程进行求解，得到节点电压；
[0022]采用计算的节点电压对设置的多目标函数进行计算，得到该潜在解对应的多目标函数值；所述潜在解的决策变量值为换流器有功出力值；
[0023]以此类推，直至所有的潜在解均计算完成，得到各潜在解对应的多目标函数值。
[0024]进一步的，所述多目标函数包括系统综合网损最小和换流器负载均衡性最优。
[0025]进一步的，所述对粒子群中的粒子解空间位置进行变异操作，包括：
[0026]采用自适应柯西变异策略对种群中的粒子解空间位置进行变异操作。
[0027]进一步的，所述更新外部文档后，还包括：
[0028]采用拥挤距离计算法，删去外部文档中不满足预设条件的帕雷托非劣解。
[0029]进一步的，所述基于外部文档中存储的所有帕雷托非劣解对应的潮流计算结果进行越限验证，包括：
[0030]计算外部文档中存储的所有帕雷托非劣解对应的潮流计算结果；
[0031]基于潮流计算结果进行换流器有功出力不等式约束验证，删除越限的帕雷托非劣解。
[0032]本专利技术第二方面提供一种电力电子化配电网及微电网能量优化装置，用于实现前述的电力电子化配电网及微电网能量优化方法，所述装置包括：
[0033]包括：
[0034]初始化模块，用于基于电力电子化配电网及微电网结构，随机生成n组满足换流器有功出力不等式约束的能量优化潜在解，作为粒子群初始位置；
[0035]第一优化模块，用于对所述能量优化潜在解采用改进粒子群算法进行第一阶段寻优，得到第一阶段可行解；
[0036]第二优化模块，用于以第一阶段可行解为初始解，采用路径跟踪法进行第二阶段寻优，得到最优解，作为电力电子化配电网及微电网的最优能量优化解。
[0037]本专利技术的有益效果为：
[0038]本专利技术提出一种电力电子化配电网及微电网能量优化方法，进行基于改进粒子群算法与路径跟踪法的两阶段柔性直流配电网多目标潮流优化，在寻优的前期阶段使用改进
粒子群优化算法，保证了寻优方案对可行域的全局搜索能力；在优化后期阶段，假设配电系统中的节点电压(状态变量)几乎不变，简化相应的目标函数，采用路径跟踪法加快收敛，提升优化精度。本专利技术相对于一般单一阶段优化算法，提升了优化精度，减少了迭代后期的计算时间，既具有随机搜索优化方法优良的适应性、鲁棒性和并行计算能力，又具有常规数学优化方法的快速收敛性，具有实际工程价值及参考意义。
附图说明
[0039]图1为本专利技术实施例提供的电力电子化配电网及微电网能量优化方法整体流程图；
[0040]图2为本专利技术实施例提供的电力电子化配电网及微电网能量优化管理方法的第一阶段改进粒子群算法流程图。
具体实施方式
[0041]下面对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0042]实施例1
[0043]本实施例提供一种电力电子化配电网及微电网能量优化方法，参见图1，包括以下步骤：
[0044]步骤1：读取电力电子化配电网及微电网的潮流计算参数、粒子群优化算法和路径跟踪法控制参数；
[0045]步骤2：基于电力电子化配电网及微电网结构，利用蒙特卡洛方法随机生成n组满足换流器有功出力不等式约束的能量优化潜在解，作为粒子群初始本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力电子化配电网及微电网能量优化方法，其特征在于，包括：基于电力电子化配电网及微电网结构，随机生成n组满足换流器有功出力不等式约束的能量优化潜在解，作为粒子群初始位置；对所述能量优化潜在解采用改进粒子群算法进行第一阶段寻优，得到第一阶段可行解；以第一阶段可行解为初始解，采用路径跟踪法进行第二阶段寻优，得到最优解，作为电力电子化配电网及微电网的最优能量优化解。2.根据权利要求1所述的一种电力电子化配电网及微电网能量优化方法，其特征在于，所述随机生成n组满足换流器有功出力不等式约束的能量优化潜在解，包括：利用蒙特卡洛方法随机生成n组满足换流器有功出力不等式约束的能量优化潜在解。3.根据权利要求2所述的一种电力电子化配电网及微电网能量优化方法，其特征在于，所述对所述能量优化潜在解采用改进粒子群算法进行第一阶段寻优，包括：基于潜在解的决策变量值进行潮流计算，并基于潮流计算结果进行多目标函数计算，得到各潜在解对应的多目标函数值；基于多目标函数的计算结果筛选潜在解中的帕雷托非劣解集并存入外部文档；对粒子的位置和速度进行更新，以及对粒子群中的粒子解空间位置进行变异操作；基于变异后的潜在解的决策变量值进行潮流计算，并基于潮流计算结果进行多目标函数计算，得到各变异后的潜在解对应的多目标函数值；基于变异后的潜在解对应的多目标函数值筛选变异后的潜在解中的帕雷托非劣解集，更新外部文档；循环对粒子的位置和速度进行更新，直至达到迭代次数上限；基于外部文档中存储的所有帕雷托非劣解对应的潮流计算结果进行越限验证，输出删除越限解的帕雷托非劣解及对应的决策变量值。4.根据权利要求3所述的一种电力电子化配电网及微电网能量优化方法，其特征在于，所述基于潜在解的决策变量值进行潮流计算，并基于潮流计算结果进行多目标函数计算，得到各潜在解对应的多目标函数值，包括：选取一个潜在解...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁宇波，张宸宇，史明明，喻建瑜，刘瑞煌，缪惠宇，葛雪峰，姜云龙，肖小龙，潘益，苏伟，
申请(专利权)人：江苏省电力试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：