[发明专利]基于非支配邻域免疫算法的配电网多目标无功优化方法

说明书

本发明涉及一种基于非支配邻域免疫算法的配电网多目标无功优化方法。本发明以有功网损和无功补偿投入为待优化目标，建立考虑有功平衡、无功平衡、配电网功率限制、节点电压限制、无功补偿容量限制、变压器分接头限制、补偿节点限制和线路传输功率限制等约束的配电网多目标无功优化模型。利用非支配邻域免疫算法对配电网多目标无功优化模型求解。算法采用比例克隆、组合、变异等操作和基于拥挤距离的选择保证最终所获得Pareto解的非劣性和分布性。本发明能够快速可靠地得到无功网损最小和补偿投入成本最小的无功补偿装置的具体配置，具有较好的工程应用前景。

技术领域

本发明涉及一种基于非支配邻域免疫算法的配电网多目标无功优化方法。

背景技术

当前，我国配电网的电压合格率较低，有功网损较大。在满足负荷约束和网络安全的条件下，如何提高配网电压质量，降低网损已成为电力系统安全经济运行的重要任务。配电网无功优化是解决这一问题的良好途径，通过合理配置无功可以明显提升供电电压质量，降低系统损耗。配电网无功优化其实质也是一个潮流的优化问题，它是指通过合理配置无功补偿装置，从而提高整个系统的供电电压水平，从而达到配电系统安全稳定运行前提下的电能质量的提高和配电的经济性。

配电网无功优化既需要优化无功补偿的位置，还需确定无功补偿的容量，因此它本质上是多变量、多约束、非线性的多目标无功潮流优化问题。由于问题求解的复杂性，需要专门进行相关求解方法的设计。目前，国内外很多学者对多目标无功优化的求解问题做了很多有益的尝试，先后提出了包括动态规划、非线性规划等在内的传统规划方法和向量遗传算法、粒子群优化、差分进化等智能求解方法。但这些方法通常采用一定的方式将问题转化为单目标优化问题进行求解。配电网多目标无功优化问题的多个目标间通常存在矛盾，不可能在多个目标上同时达到最优，不存在传统意义上的全局最优解，而只可能是Pareto最优解集。上述方法一次求解只能得到一个解，只有通过不断调整权重或其他决策偏好信息才能获得Pareto最优解集。另外，由于数学规划法对优化问题有较严格的要求，实际求解时需对无功优化问题进行不同程度的简化，降低了解的质量。

针对多目标优化问题求解，近年来不少学者转而关注通过一次求解获得多个Pareto最优解的多目标智能方法。在未获得决策者权重信息的情况下，这种求解方法无疑是较理想的选择。直接通过一次求解获取Pareto解集的方法逐渐成为多目标优化求解的主流。针对多目标无功优化求解，先后出现了快速非支配排序遗传算法(NSGA-II，“孙丽洁，乐秀璠，周振涛.基于快速非支配排序遗传算法(NSGA—Ⅱ)的配电网多目标无功优化[J].电气时代,2011(10):108-109”)、多目标粒子群算法(MOPSO，“李娟，杨琳，刘金龙，等.基于自适应混沌粒子群优化算法的多目标无功优化[J].电力系统保护与控制,2011(09):26-31”)、多目标和声搜索算法(MOHSA，“王岩，陈文浩，陈筱韵，等.基于和声搜索算法的配电网多目标无功优化[J].南方电网技术,2014(05):51-55”)等。但快速非支配排序法易早熟收敛，且后期容易出现震荡现象；集合混沌搜索的多目标粒子群算法虽能利用混沌搜索的遍历性的特点，但需要的迭代次数过长；而声搜索算法在保证候选解的可行性上有待改进。

发明内容

本发明旨在提供一种基于非支配邻域免疫算法的配电网多目标无功优化方法，以得到最优的配电网无功补偿装置，提高配电网电压质量，降低网损，减少无功补偿投入。为此，本发明采用的具体技术方案如下：

一种基于非支配邻域免疫算法的配电网多目标无功优化方法，所述方法包括以下步骤：

S1、对配电网各节点与支路进行编号，节点编号分别为0,1,2,…,n_Bus-1，n_Bus为节点数，支路编号分别为1,2,…,n_b，n_b为支路总数，编号中利用配电网络呈辐射状的特点使支路编号与支路末端节点编号相同；