[发明专利]基于蝙蝠算法的电铁电能质量控制系统容量最优化配置

权利要求书

1.基于蝙蝠算法的电铁电能质量控制系统容量最优化配置，内容包括以下步骤：

(1)收集电气化铁路牵引负荷接入后的初始数据，包括系统短路容量、变压器连接组标号、变压器额定容量、变压器电压比、RPQMS容量、串联等效阻抗、直流电压、直流电容、开关频率等；

(2)基于原始数据集，根据V/v-RPQMS系统的拓扑结构及其相量关系推导出的数学关系，建立容量优化模型；

(3)基于以上建立的容量优化模型，利用BA算法对该模型进行计算，求取补偿系数的全局最优解和补偿容量的目标最小值；

(4)分析将变压器二次侧两相接入不同负荷时网络各参数的情况。

2.根据权利要求1所述的电铁电能质量控制系统容量最优化配置的内容，在步骤(1)中，原始数据集的构造应包括：

系统短路容量、变压器连接组标号、变压器额定容量、变压器电压比、RPQMS容量、串联等效阻抗、直流电压、直流电容、开关频率等。

3.根据权利要求1所述的电铁电能质量控制系统容量最优化配置的内容，在步骤(2)中，基于原始数据，建立基于V/v-RPQMS系统的拓扑结构的容量优化模型，具体如下：

①基波优化补偿：计算

于是基波补偿功率为

则总的基波补偿功率为

②谐波优化补偿：谐波优化补偿需要的补偿功率为

总的谐波补偿功率为

③负序电流与电压不平衡度：

④功率因数：如果要满足PF≥PF^*(PF^*为功率因数给定值)，则有

⑤RPQMS容量规划优化数学模型：

4.根据权利要求1所述的电铁电能质量控制系统容量最优化配置的内容，在步骤(3)中基于建立的容量优化模型，利用BA算法对该模型进行计算，求取补偿系数的全局最优解和补偿容量的目标最小值，具体如下：

①BA算法基本原理：设所有蝙蝠的种群为m，在一个n维空间里，蝙蝠i的速度和位置分别由式(10)和式(11)来计算：

f_i＝f_min+(f_max-f_min)α (9)

算法在局部搜索过程中，如果最优解的集合的一个解被选中，则该蝙蝠的位置是式(12)来进行更新。

l_new＝l_old+βA^t (12)

蝙蝠寻找猎物时，它所发出的脉冲的响度A_i和频度P_i不是固定的，而是一直变化的。如果A_min＝0说明在这个时候蝙蝠已经找到了猎物，暂时不向外发出超声波来寻找其他的猎物；如果A_max＝10说明蝙蝠尽可能的增大所发脉冲的强度，用以搜索到更远距离的猎物。脉冲响度和频度由式(13)和式(14)来计算：

P_i^t+1＝P_i⁰[1-e^-λt] (14)

在BA算法中，最优解就相当于蝙蝠的猎物，脉冲响度和频度的变化可以说明该猎物与最优解的临近程度。

②BA算法求解非线性规划问题：容量优化补偿的含义就是在能够满足电能质量基本指标的前提下，实现补偿容量最小。将该过程转化到BA算法中就是对n维空间内的蝙蝠种群进行优化求解。蝙蝠的位置可以由变压器二次侧的某两相之间所转移的基波有功电流分量ΔI_p来表示。算法在每次迭代的过程中都要通过所构造的目标函数来评价各个蝙蝠所处位置的优劣，然后更新蝙蝠的速度和位置，直到满足所设定的结束条件为止，最后所得到的蝙蝠位置即为所搜寻的最优解。脉冲响度和频度分别为ε和PF。具体的算法流程图如图4所示。其中蝙蝠i的位置可以初始化为随机生成的一行n列的数组。设最大的迭代次数为N-gen和目标函数最小值连续重复出现的次数为count。本发明将蝙蝠脉冲响度和频度设为定值，所以不用对γ和λ进行初始化。

5.根据权利要求1所述的电铁电能质量控制系统容量最优化配置的内容，在步骤(4)中分析将变压器二次侧两相接入不同负荷时网络各参数的情况。