[发明专利]基于双向变流装置的城市轨道交通用分散式无功补偿方法在审
申请号: | 202210709266.8 | 申请日: | 2022-06-22 |
公开(公告)号: | CN115001056A | 公开(公告)日: | 2022-09-02 |
发明(设计)人: | 史丹;高东升;王绍勇;陈德胜;杨锐;于木里 | 申请(专利权)人: | 北京城建设计发展集团股份有限公司 |
主分类号: | H02J3/50 | 分类号: | H02J3/50;H02J3/38;H02J3/18;H02J3/16;G06N3/00 |
代理公司: | 北京天奇智新知识产权代理有限公司 11340 | 代理人: | 袁琳 |
地址: | 100037 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 双向 装置 城市轨道 通用 分散 无功 补偿 方法 | ||
1.一种基于双向变流装置的城市轨道交通用分散式无功补偿方法,其特征在于包含如下步骤:
步骤一:初始化系统,确定系统中变压器、电缆、双向变流装置的参数;
步骤二:初始化粒子群,在补偿容量限制内随机生成一群粒子,每个粒子带有若干对属性,代表各双向变流装置的补偿功率与补偿类型;
步骤三:然后将每个粒子作为补偿方案整体搜索空间中的个体输入到网络中进行潮流计算,再计算每个粒子的适应度值,即所代表的补偿方案的网络损耗函数值,求解所有个体最优位置与群体最优位置;
步骤四:更新粒子的速度和位置;
步骤五:更新后的粒子位置再次进行潮流计算,求解网络损耗函数值,判断粒子位置优劣,更新粒子的个体最优位置和全局最优位置;
步骤六:根据粒子中最优个体和全局最优位置,更新算法的惯性权重,如果迭代没有达到预设定的最大次数,就返回步骤四进行循环迭代,如果达到预设定的最大次数就结束整个求解算法。
2.如权利要求1所述的基于双向变流装置的城市轨道交通用分散式无功补偿方法,其特征在于:确定的目标函数数学模型表示为:
网络损耗函数:
式中:N为支路数,Gk为支路上的电导,Vi和Vj为支路两端电压的幅值,θij表示支路两端电压的相角差,PVSC表示双向变流装置的运行损耗。
3.如权利要求2所述的基于双向变流装置的城市轨道交通用分散式无功补偿方法,其特征在于不等式约束条件为:
-V1≤Vi≤V2
λ≥λ1
Qi1≤Qi≤Qi2
V1为节点i电压最大负偏离,V2为节点i电压最大正偏离,Qi1和Qi2为双向变流装置输出无功的限值,λ1为主变电所35kV母线处功率因数要求值。
4.如权利要求3所述的基于双向变流装置的城市轨道交通用分散式无功补偿方法,其特征在于潮流方程的约束条件:
式中,j为与节点i有关联的节点,Pi和Qi分别是节点i注入的有功和无功功率,Gij和Bij为节点间的电导和电纳,θij表示支路两端电压的相角差,Vi和Vj为节点i和j的电压幅值。
5.如权利要求1所述的基于双向变流装置的城市轨道交通用分散式无功补偿方法,其特征在于:
粒子的速度更新公式为
v(t+1)=ωv(t)+c1r1(pi(t)-x(t))+c2r2(pg(t)-x(t))
式中,t代表迭代次数,v(t)代表粒子在t迭代时的速度分量,ω代表惯性权重,表示迭代过程中速度继承情况,x(t),pi(t),pg(t)分别代表在t迭代时个体位置、全局最优位置、个体最优位置,r1 r2为介于[0,1]的随机数,c1 c2为学习权重,分别代表个体学习能力与全局学习能力。
6.如权利要求1所述的基于双向变流装置的城市轨道交通用分散式无功补偿方法,其特征在于在自适应粒子群算法中引入变化惯性权重ω,在迭代过程中自适应地改变惯性权重,权重迭代公式为:
式中,T表示最大迭代次数,t表示当前的迭代次数,ωmax为惯性权重的初始值,ωmin为最大迭代次数时惯性权重的值。
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