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電力評(píng)職稱(chēng)論文發(fā)表
電力評(píng)職稱(chēng)論文發(fā)表【1】

隨著電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)張和電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜化,電壓?jiǎn)栴}逐漸凸顯。其主要表現(xiàn)在[1]:
、俨糠肿冸娬境霈F(xiàn)無(wú)功供需不匹配而導(dǎo)致系統(tǒng)母線(xiàn)電壓的過(guò)高或過(guò)低;
、谝蚋行载(fù)載過(guò)多而導(dǎo)致系統(tǒng)整體出現(xiàn)無(wú)功缺額,這有可能造成電壓崩潰或系統(tǒng)非同步振蕩,使大面積停電事故發(fā)生。
因此,在電網(wǎng)運(yùn)行中,我們應(yīng)綜合運(yùn)用變壓器分接檔位調(diào)節(jié)、電容器投切、發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓調(diào)整、無(wú)功補(bǔ)償點(diǎn)新增等手段來(lái)優(yōu)化系統(tǒng)各層級(jí)電壓。當(dāng)然,在電力市場(chǎng)環(huán)境下,電網(wǎng)運(yùn)行追求經(jīng)濟(jì)性,因此需要實(shí)現(xiàn)以最低的投入獲得最大的電壓合格率。
文獻(xiàn)[2]基于分區(qū)無(wú)功平衡原則,尋求電容器實(shí)際投入與理想期望的最小差距,以此提升電容器的經(jīng)濟(jì)利用水平,但未涉及對(duì)新增無(wú)功點(diǎn)的考量。
文獻(xiàn)[3]建立電壓偏差和電壓穩(wěn)定的協(xié)同優(yōu)化模型,并以改進(jìn)的粒子群算法(增加模糊控制與模擬退火環(huán)節(jié))進(jìn)行計(jì)算,可有效避免陷入局部最優(yōu),但過(guò)程較為繁雜。
文獻(xiàn)[4]從多目標(biāo)優(yōu)化角度出發(fā),統(tǒng)籌電壓合格率與年支出費(fèi)用,使用預(yù)測(cè)校正原對(duì)偶內(nèi)點(diǎn)法進(jìn)行最佳補(bǔ)償節(jié)點(diǎn)尋找,但未考慮電壓優(yōu)化的其他手段。
文獻(xiàn)[5]對(duì)分布式電源接入配網(wǎng)后的電壓變化進(jìn)行研究,并以多智能體免疫算法求解,但存在收斂速度慢等不足。
綜合上述,當(dāng)前研究在取得成績(jī)的同時(shí),也暴露出以下缺憾:
、訇P(guān)于電壓優(yōu)化和治理的模型不夠完備,未納入所有手段以作協(xié)同考慮;②具體算法有待變革,使其在求解模型時(shí)同時(shí)達(dá)到收斂速度和全局尋優(yōu)的雙重優(yōu)化。
其中,第一點(diǎn)是前提,模型的復(fù)雜程度影響到算法的選擇。文章認(rèn)為免疫遺傳算法在解決大規(guī)模組合問(wèn)題時(shí)性能較優(yōu),可在電力系統(tǒng)電壓優(yōu)化問(wèn)題上進(jìn)行應(yīng)用。
1 電壓優(yōu)化和治理的數(shù)學(xué)建模
1.1 目標(biāo)函數(shù)
電壓?jiǎn)栴}是全網(wǎng)性的,其治理之關(guān)切為在投資最少情況下取得電壓合格率的最優(yōu),因此目標(biāo)函數(shù)可寫(xiě)作:
(1)
其中,
以上:指節(jié)點(diǎn)l的新增無(wú)功補(bǔ)償容量,M指需新增無(wú)功補(bǔ)償?shù)墓?jié)點(diǎn)數(shù),為懲罰因子,為節(jié)點(diǎn)i的電壓幅值,、分別為節(jié)點(diǎn)i電壓幅值上下限,T為納入觀(guān)察范圍的節(jié)點(diǎn)數(shù)。
1.2 約束條件
約束分等式約束和不等式約束。
(1)不等式約束。
(2)
其中:、為發(fā)電單元b的無(wú)功功率上下限,、為變壓器單元t的分接檔位上下限,、為現(xiàn)有無(wú)功補(bǔ)償單元k的容量上下限,、、對(duì)應(yīng)發(fā)電單元集、變壓器集和無(wú)功裝置集。
(2)等式約束。
(3)
式中:Pi、Qi為節(jié)點(diǎn)i的注入有功與無(wú)功,j∈i指與節(jié)點(diǎn)i有直接電氣連接的點(diǎn),Gij、Bij為節(jié)點(diǎn)i-j間互導(dǎo)納的實(shí)部與虛部(i=j時(shí)指自導(dǎo)納),為節(jié)點(diǎn)i、j間電壓向量的角度差。
以上模型屬于大規(guī)模組合問(wèn)題,需要運(yùn)用啟發(fā)類(lèi)方法進(jìn)行求解。
2 免疫遺傳算法
2.1 遺傳算法
遺傳算法基于對(duì)生物遺傳和進(jìn)化過(guò)程的模仿,是一種科學(xué)的啟發(fā)式算法。其特點(diǎn)是并行性、魯棒性、適用性良好,尋優(yōu)能力強(qiáng)大[3]。但是,當(dāng)組合問(wèn)題較為復(fù)雜時(shí),其在應(yīng)用時(shí)會(huì)呈現(xiàn)一個(gè)明顯缺點(diǎn):在迭代后期,適應(yīng)值大的個(gè)體會(huì)在種群中重復(fù)出現(xiàn),導(dǎo)致種群失去個(gè)體多樣化,即所謂的早熟現(xiàn)象;雖然可通過(guò)選擇大交叉率和大變異率來(lái)提升個(gè)體多樣化,但這又會(huì)導(dǎo)致種群退化。因此,直接將遺傳算法應(yīng)用于電網(wǎng)電壓優(yōu)化與治理,將達(dá)不到既定的對(duì)最優(yōu)解搜索的期望。
2.2 免疫遺傳算法
為了解決遺傳算法在復(fù)雜組合模型求解上可能出現(xiàn)的早熟或退化現(xiàn)象,人們將生物進(jìn)化過(guò)程中的免疫機(jī)制引入到遺傳算法中(即設(shè)計(jì)一個(gè)免疫算子),使新算法兼具遺傳算法的搜索優(yōu)勢(shì)和免疫算法的多機(jī)制求取最優(yōu)解的自適應(yīng)特性[4],這就是“免疫遺傳算法”。
在免疫遺傳算法中,將目標(biāo)函數(shù)視作為抗原,將備選解視作抗體。免疫遺傳算法在結(jié)構(gòu)上的先進(jìn)性主要體現(xiàn)在抗體與抗原親和度的計(jì)算上。這種親和度包括兩項(xiàng)[5]:①抗體與抗原的結(jié)合力,即解和問(wèn)題的適合程度;②個(gè)體的濃度,即個(gè)體-個(gè)體間相似性。
該算法采用排序法來(lái)優(yōu)選個(gè)體,即適應(yīng)值越小對(duì)應(yīng)被選中幾率越大;另外,除了以選擇法產(chǎn)生種群的個(gè)體外,還允許由新隨機(jī)生成方法來(lái)補(bǔ)充個(gè)體;這樣,種群個(gè)體的多樣化得以持續(xù)保持,從而能在根本上避免陷入局部最優(yōu)的可能。
2.3 算法的具體實(shí)現(xiàn)
在運(yùn)用免疫遺傳算法進(jìn)行電網(wǎng)電壓優(yōu)化和治理時(shí),重點(diǎn)是要將電網(wǎng)中可調(diào)節(jié)的各環(huán)節(jié)對(duì)象(發(fā)電機(jī)、電容器、變壓器等)對(duì)應(yīng)為算法的關(guān)鍵元素,并編制軟件實(shí)現(xiàn)流程。
(1)抗體設(shè)計(jì)及流程編制。為避免截?cái)嗾`差和減少不必要的基因組合,可選擇發(fā)電機(jī)電壓VGi(實(shí)數(shù))、電容器投切檔位DCi(整數(shù))和變壓器分接檔位Bi(整數(shù))這三類(lèi)控制變量作為抗體進(jìn)行編碼。這樣,變壓器變比Ki與Bi可對(duì)應(yīng),無(wú)功容量QCi與DCi可對(duì)應(yīng)。
在完成控制變量的染色體編碼后,就能執(zhí)行“隨機(jī)群體產(chǎn)生→潮流計(jì)算→個(gè)體適應(yīng)度函數(shù)值和濃度計(jì)算→排序法選擇部分個(gè)體→補(bǔ)充部分新個(gè)體”的流程。若經(jīng)歷以上計(jì)算仍達(dá)不到電壓指標(biāo),則需新增補(bǔ)償節(jié)點(diǎn),然后重新編碼并進(jìn)行潮流計(jì)算。詳細(xì)流程框架見(jiàn)圖1所示。
相關(guān)參數(shù)設(shè)計(jì)。參照文獻(xiàn)[6],取抗體v、w之間距離為歐式空間中2-范數(shù)意義下的距離,即:
(4)取抗體濃度為:
(5)其中,Bv,w指抗體間結(jié)合力,其計(jì)算方法:
(6)以Fv表示“抗體-抗原”結(jié)合力(可采用目標(biāo)函數(shù)值),則抗體適應(yīng)值可表達(dá)為:
(7)顯然,“抗體-抗原結(jié)合力”越小(即目標(biāo)函數(shù)值越小),適應(yīng)值越小,而我們采取的策略是認(rèn)為適應(yīng)值小的更接近最優(yōu)解,這樣就實(shí)現(xiàn)了電壓優(yōu)化與免疫遺傳算法的緊密關(guān)聯(lián);另外,抗體濃度小也對(duì)應(yīng)適應(yīng)值小,這樣做的目的是確保個(gè)體多樣化。
3 算例
以Ward-Hale 6節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)作為算例,系統(tǒng)拓?fù)湟?jiàn)圖2所示,各節(jié)點(diǎn)初始狀態(tài)見(jiàn)表1,其他的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)參照文獻(xiàn)[6],限于篇幅不再贅述。
1 )麗徐玉琴王增平等包含分布式電源的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化電工技術(shù)學(xué)報(bào)
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節(jié)點(diǎn)編號(hào)
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電壓初值
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注入P初值
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注入Q初值
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1
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1.05
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0.958
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0.372
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2
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1.10
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0.501
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0.344
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3
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1.00
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-0.551
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-0.131
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4
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1.00
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0.00
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0.00
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5
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1.00
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-0.301
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-0.181
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6
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1.00
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-0.500
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-0.050
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