[发明专利]一种基于免疫遗传算法的配电网无功优化方法和装置

说明书

本发明提供了一种基于免疫遗传算法的配电网无功优化方法和装置，主要包括：根据预设的配电网系统参数和免疫遗传算法参量获得初始抗体，并对初始抗体进行迭代计算；在迭代计算中通过预设的潮流算法更新每个初始抗体的亲和度，并根据更新后的亲和度对初始抗体进行进化操作，直到迭代计算次数达到预设值获得迭代抗体；根据所述迭代抗体，计算配电网的无功优化结果并根据所述无功优化结果对所述配电网进行无功优化。通过改进的免疫遗传算法对抗体进行迭代和对配电网进行优化，确保补偿线路电压损失的同时，无功容量最小，相对于现有技术使配电网系统无功分布更合理，同时有更好的安全性和稳定性。

技术领域

本发明涉及配电网无功优化领域，尤其涉及一种基于免疫遗传算法的配电网无功优化方法和装置。

背景技术

目前，电力系统电压控制很大程度上受制于无功优化控制问题。对于配电网而言，造成用户端电压偏低的根本原因是电压在输电线路传输的过程中损耗较大，输送到用户端的电压低于规定值电压。只有找出影响配电网线路上电压损耗的因素才能解决配电网末端电压偏低的现状。

电力用户大量采用感应电动机和其他感性用电设备，需要电力系统供给大量无功功率。这些无功功率经过多级送电线路、变压器的输送和转换，不仅造成电网的功率损失，而且使电网功率因数下降过多的无功功率在线路上传输也会使得电压损耗增加，线路末端电压降低。无功补偿可以减少电网无功功率的传输，从而使线路上的电压损耗降低，提高线路末端电压水平。目前使用较多的改善配电网供电末端低电压问题的方案是进行无功补偿，大多数通过并联电容器实现。

而配电网电压无功运行优化问题是一个大规模非线性整数规划问题。其目标函数通常为网损最小，也有采用偏移量最小，控制设备调节量最小或操作设备次数最少等作为目标函数。其等约束条件一般为各节点功率平衡，不等约束条件包括节点电压、线路功率和各控制量调压范围的限制。其算法主要有线性规划法、非线性规划法、混合整数规划法、动态规划法和人工智能法等，然而这些方法普遍存在以下局限：由于现代电力系统规模越来越大，控制变量越来越多，其解空间是多维的、复杂的，而这些方法均是从一个初始解开始寻优，能否实现全局最优而非局部最优和初始点的选取密切相关。初始点位置的选取直接影响优化结果，所以只有接近优化域的初始点才有可能接近最优解，否则就会落入局部优化域中。

发明内容

本发明提供了一种基于免疫遗传算法的配电网无功优化方法和装置，以解决非线性数学规划的电力系统无功优化问题，实现配电网系统无功分布更合理，提高配电网末端电压和功率因数，同时增强电力系统的安全性和稳定性。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于免疫遗传算法的配电网无功优化方法和装置，包括：

根据预设的配电网系统参数获得发电机节点电压、无功补偿装置投切档位和变压器分接头可调档位，并将所述发电机节点电压、所述无功补偿装置投切档位和所述变压器分接头可调档位作为初始抗体；

根据预设的免疫遗传算法参量，对所有初始抗体进行迭代计算，以使在每次迭代计算中，通过预设的潮流算法更新每个初始抗体的亲和度，继而在每次迭代中根据更新后的亲和度对初始抗体进行进化操作，直到迭代计算次数达到预设值，获得若干个迭代抗体；

根据所述迭代抗体，计算配电网的无功优化结果并对根据所述无功优化结果对所述配电网进行无功优化。

进一步的，所述根据预设的配电网系统参数获得发电机节点电压、无功补偿装置投切档位和变压器分接头可调档位，具体为：

根据所述配电网系统参数计算得到发电机节点电压、无功补偿容量和变压器变比，并将离散的所述无功补偿容量和离散的所述变压器变比分别转化为整型的无功补偿装置投切档位和整型的变压器分接头可调档位。

进一步的，所述在每次迭代中根据更新后的亲和度对初始抗体进行进化操作，具体为：