[发明专利]基于模拟退火鸡群算法的配电网无功优化方法

说明书

本发明属于电力系统潮流计算技术领域，尤其涉及一种基于模拟退火鸡群算法的含分布式电源配电网无功优化方法，包括：建立包括以电网损耗最小化为目标函数、区间潮流方程为等式约束、分布式电源出力和无功补偿容量为不等式约束在内的区间无功优化模型；采用区间牛顿法对区间潮流方程进行求解，给定初始电压，扩展变量导数的包含单调性区间得到区间牛顿算子后进行迭代，得到区间潮流方程的电压和相角区间解；利用基于模拟退火鸡群算法，对区间无功优化模型求解。本发明对考虑分布式电源出力不确定性的配电网无功优化得到较好的优化效果，而且收敛速度较乐观，得到的目标函数为较为合理的区间，且包含了确定性优化的结果，具有良好的工程应用前景。

技术领域

本发明属于电力系统潮流计算技术领域，尤其涉及一种基于模拟退火鸡群算法的含分布式电源配电网无功优化方法。

背景技术

电力系统无功优化是指当系统有功负荷、有功电源及有功潮流分布已经确定的情况下，通过优化计算确定某些控制变量的值，找到在满足约束条件的前提下，使系统的一个或者多个性能指标达到最优。在数学上，无功优化是典型的非线性规划问题，具有非线性、不连续、不确定因素较多等特点。电力系统无功优化是提高电力系统安全性、经济性的一种有效手段，是调高电压质量的重要措施。分布式电源以及负荷的不确定性可能造成无功优化无法得到最优解，因此有必要研究不确定性对无功优化的影响。

目前，应用于电力系统无功优化的最主要的方法是(1)线性规划法，它的数学模型简单直观,物理概念清晰,计算速度快；(2)非线性规划法，它的数学模型比较精确，计算精度较高,但运算量大,占用内存多,对不等式约束处理难度高，难以应用于大型系统；(3)混合整数规划法，它先确定整数变量,再与线性规划法协调处理连续变量，模型比较准确，但两步优化的方法削弱了总体最优性,同时求解过程中易发生振荡发散,计算过程十分复杂,计算量大；(4)人工智能算法，可以处理多种约束，求解各种目标函数，但是易于出现陷入局部最优的情况，无法求得全局最优解。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种基于模拟退火鸡群算法的含分布式电源配电网无功优化方法，包括：

步骤1、建立包括以电网损耗最小化为目标函数、区间潮流方程为等式约束、分布式电源出力和无功补偿容量为不等式约束在内的区间无功优化模型；

步骤2、采用区间牛顿法对区间潮流方程进行求解，给定初始电压，扩展变量导数的包含单调性区间得到区间牛顿算子后进行迭代，得到区间潮流方程的电压和相角区间解；

步骤3、利用基于模拟退火鸡群算法，对区间无功优化模型求解。

所述目标函数为：

式中：n为节点个数，分别为节点i、j的电压区间值；G_ij，B_ij分别为节点i、j间的电导值和电纳值；为节点i、j的相角差区间值；为节点i处电压期望值；U_imin、U_imax分别为节点i处电压上下限值；为考虑无功越限节点j处的无功区间值；Q_jmax为考虑无功越限节点j处最大允许无功值；μ₁,μ₂为越限惩罚因子。

所述等式约束为：

式中：ΔP_i为节点i处有功功率变化值，ΔQ_i为节点i处无功功率变化值，为节点i处发电机组有功功率和无功功率出力区间；为节点i处分布式电源有功功率和无功功率出力区间；为节点i处有功负荷和无功负荷波动区间；分别为节点i，j的电压区间值；为节点i，j的相角差区间值。

所述不等式约束为：