本發(fā)明涉及一種基于改進分子動理論優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化方法，屬于電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

隨著我國經(jīng)濟和技術(shù)的快速發(fā)展，工業(yè)和居民的用電需求量也逐年遞增，電網(wǎng)規(guī)模也隨之增大。電力系統(tǒng)日常運行的安全性和經(jīng)濟性得到人們的高度重視。因此，保障其安全運行、降低其在傳輸過程中的各種損耗、提高其電能質(zhì)量是相關(guān)部門當(dāng)前所要解決的重要問題。

電力系統(tǒng)無功優(yōu)化是減少有功網(wǎng)損、提高電能質(zhì)量的重要手段之一，是保證電力系統(tǒng)安全運行的有效前提。其基本思路是：在滿足等式約束和不等式約束的前提下，通過合理調(diào)度控制變量，使電力系統(tǒng)中的目標(biāo)性能指數(shù)達(dá)到最優(yōu)。但是，該問題具有非線性、等式約束與不等式約束兼具和連續(xù)變量與離散變量兼有等特點，對優(yōu)化方法的選擇要求較高，對其實現(xiàn)精確計算困難很大。分子動理論優(yōu)化算法作為一種新型的啟發(fā)式算法，目前仍沒有將其用于求解電力系統(tǒng)相關(guān)問題。因此，本發(fā)明將改進的分子動理論優(yōu)化算法應(yīng)用到電力系統(tǒng)無功優(yōu)化能很好的降低系統(tǒng)的有功網(wǎng)損，提高電壓質(zhì)量的要求以及優(yōu)化了系統(tǒng)的無功功率分布。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提出了一種改進的分子動理論優(yōu)化算法，用于電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化，該算法性能好、快速、穩(wěn)定，能夠降低了系統(tǒng)的有功網(wǎng)損，提高電壓質(zhì)量。

本發(fā)明的具體實施方案

以ieee-14節(jié)點系統(tǒng)為例。該系統(tǒng)共有14個節(jié)點和20條支路，其中包括5臺發(fā)電機，分別分布在節(jié)點1、2、3、6和節(jié)點8(其中，節(jié)點1為平衡節(jié)點，節(jié)點2、3、6和8為pv節(jié)點)，3臺有載調(diào)壓變壓器，分別分布在支路4-7、4-9和支路5-6，2個無功補償量，分別分布在節(jié)點9和節(jié)點14?？刂谱兞縳包括發(fā)電機端電壓、有載調(diào)壓變壓器變比和無功補償量等10個變量，各算法的參數(shù)設(shè)置如下：所有算法的種群規(guī)模都設(shè)置為size＝50，最大迭代次數(shù)均設(shè)為gen＝200，其中，kmtoa、c-kmtoa和tl-kmtoa中吸引率p1＝0.64，排斥率p2＝0.3，波動率p3＝0.06。c-kmtoa算法的參數(shù)ε1＝0.8、ε2＝0.55；tl-kmtoa算法參數(shù)mean＝0.7；de算法的縮放因子f＝0.9，交叉概率為0.05；pso算法中的加速常數(shù)c1＝c2＝2，慣性因子ω＝0.628。

(1)所采用的的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型為：

式中：f為目標(biāo)函數(shù)，ntl為系統(tǒng)的支路數(shù)；gk為支路k的電導(dǎo)；vi為節(jié)點i的電壓；vj為節(jié)點j的電壓；δij為節(jié)點i，j之間的相角差。為負(fù)荷節(jié)點數(shù)，為發(fā)電機節(jié)點數(shù)，vi為負(fù)荷節(jié)點電壓，qgi為發(fā)電機無功出力，λv：和λq：分別是負(fù)荷節(jié)點電壓和發(fā)電機無功出力越界的懲罰因子，和分別是對應(yīng)狀態(tài)變量超過上、下限制值時的設(shè)定值。

和可表示如下：

等式約束條件

式中：pgi為發(fā)電機有功功率，qgi為發(fā)電機無功功率，pdi為負(fù)荷有功功率，qdi為負(fù)荷無功功率，nb為總節(jié)點數(shù)，gij和bij分別為節(jié)點i、j間的電導(dǎo)和電納。

不等式約束條件

式中，和分別表示節(jié)點i的發(fā)電機端電壓幅值的上下限值；和分別表示有載調(diào)壓變壓器變比的上下限值；和分別表示無功補償器補償容量的上下限值；ng、nt和nc分別表示所有發(fā)電機端電壓節(jié)點集合、所有有載調(diào)壓變壓器支路集合、所有無功補償節(jié)點集合。其中，發(fā)電機端電壓為連續(xù)變量，有載調(diào)壓變壓器變比和無功補償器的補償容量均為離散變量。

(2)輸入電力系統(tǒng)原始數(shù)據(jù)和算法參數(shù)。輸入的電網(wǎng)系統(tǒng)參數(shù)包括控制變量vg、t、qc和發(fā)電機無功輸出qg、傳輸線路負(fù)荷sl等狀態(tài)變量的取值范圍、各節(jié)點的負(fù)荷功率以及系統(tǒng)支路信息等。輸入基于結(jié)晶過程的分子動理論優(yōu)化算法(c-kmtoa)的數(shù)據(jù)，包括：種群大小size、維度d、最大迭代次數(shù)gen、引力因子p1、斥力因子p2、波動率p3、參數(shù)ε1、ε2等。

(3)對種群個體進行初始化。分別對個體的位置和速度進行初始化。

初始化種群個體的位置信息：

初始化種群個體的速度信息：

式中eid、vid分別為種群中第i個個體在第d維控制變量的取值與速度，和分別表示第i個個體在第d維取值的上、下限值，和分別第i個個體在第d維速度的上、下限值，rand為(0,1)之間的隨機數(shù)。

(4)進行潮流計算。對于種群中的每個個體，采用牛頓拉夫遜法進行求解。通過迭代計算求出潮流結(jié)果，可獲得與當(dāng)前最優(yōu)控制變量相對應(yīng)的狀態(tài)變量及輸出變量，如線路的有功功率、無功功率、各節(jié)點的電壓幅值和相角等。

(5)計算個體適應(yīng)值。根據(jù)潮流計算的結(jié)果，，計算每個個體的適應(yīng)值，即每個個體對應(yīng)的有功網(wǎng)損值。同時采用罰函數(shù)對越界的狀態(tài)變量進行處理，對于越界的狀態(tài)變量均采用取上下限值的方式進行處理，同時保存此時個體的有功網(wǎng)損值。

(6)更新種群個體的位置及適應(yīng)值。判斷此時滿足引力條件、斥力條件和擾動條件中的哪一種情況，并根據(jù)更新個體速度和位置公式進行移動。

第t+1次迭代時，個體xi速度的為

vi(t+1)＝(0.9-0.5t/t)vi(t)+ai

當(dāng)算法進行第t+1次迭代時，個體xi的位置可用公式表示：

xi(t+1)＝xi(t)+vi(t+1)

(7)根據(jù)當(dāng)前種群中個體適應(yīng)值的優(yōu)劣程度，將當(dāng)前種群p分成子群pbetter和子群pworst。

根據(jù)式

判斷子群pbetter中的個體xi處于“進化狀態(tài)”還是“拓展?fàn)顟B(tài)”，并分別

根據(jù)式

相應(yīng)與子群中的其它個體進行信息交換或逃離當(dāng)前位置；子群pworst中的個體xi能根據(jù)式通過向最優(yōu)個體xbest反饋學(xué)習(xí)提高適應(yīng)值。

(8)：對當(dāng)前種群中有功網(wǎng)損值達(dá)到最優(yōu)的個體進行精英保留操作。

(9)：算法迭代完畢，輸出結(jié)果；否則，返回(4)，繼續(xù)循環(huán)計算。

附圖說明

圖1實現(xiàn)本發(fā)明的算法模塊的程序流程圖。