面向电力行业的生物启发计算的最优潮流优化方法研究.pdf
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1、电力电 DOI : 1 0 3 9 6 9 j i s s n 1 0 0 9 - 9 4 9 2 2 0 1 4 1 2 0 2 2 面向电力行业的生物启发计算的最优潮流优化方法研究 谢敏敏 ( 广 东电网公司梅 州供 电局 , 广 东梅 州 1 5 1 4 0 2 1 ) 摘要:最优潮流问题是针对电力系统运行状态,根据其节点电压和功率分布计算信息,所采取的一种有效的评估电力系统稳定 性 的方法 ,针对最优潮流 问题 ,基于生物启 发计 算方法分别设计 了基于 G A、P S O和 A I 三种生物启发技术 的优化方法 。首先提 出了一种针基于采用实数染色体编码法 ,将遗传算法引入到最优潮流
2、问题中,以I E E E 1 4 节点系统为算例进行分析,分析结果 印证了所提出模型的有效性 ,能快速地收敛到全局或近似全局最优解。同时, 将模型的运行结果与M a t p o w e r 的经典求解算法进 行比较,能取得较好的优化结果。其次,又设计 了一种基于粒子群计算的最优潮流优化和基于人工免疫计算的最优潮流优化, 分析三种算法的优劣,得出结论。 关键词:最优潮流优化;G A;P S O;A I 中图分类号 :T M7 4 文献标识码 :A 文章编号 :1 0 0 9 9 4 9 2f 2 0 1 4)l 20 0 9 3一o 4 OP F Bi o - I n s p i r e d C
3、o mp u t i n g f o r t h e Po we r I n d u s t r y Op t i mi z a t i o n M e t h o d XI E M i n-mi n ( Me i z h o u P o w e r S u p p l y B u r e a u ,Me i z h o u 5 1 4 0 2 1 , C h i n a ) Ab s t r a c t :OPF p r o b l e m i s f o r po we r s y s t e m o p e r a t i o n t o s t rik e i t s n o d e
4、v o l t a g e a n d p o we r d i s t rib u t i o n, a n e f f e c t i v e me t h o d t o a s s e s s t h e s t a b i l i t y o f t h e p o we r s y s t e m, a i mi n g a t o p t i ma l p o we r flo w pr o b l e m, ba s e d o n b i o - i n s pi r e d c o mp u t i n g me t h o d s we r e d e s i g n e
5、 d b a s e d o n GA,P S O a n d AI o p t i mi z a t i o n o f t h r e e b i o - i n s p i r e d t e c h n o l o g yF i r s t l y,a n e e d l e -b ase d c o d i n g me t h o d u s i ng r e al n u mbe r o f c h r o mo s o me s , t h e g e n e t i c a l g o rit h m i n t o OPF p r o b l e m, t h e fir
6、s t o f I E EE1 4 b u s s y s t e m a n a l y s i s , t h e r e s u l t s i n d i c a t e t h a t t h e mo d e l p r o p o s e d alg o r i t h m c a n q u i c k l y c o n v e r g e t o t h e g l o b al o r a p p r o x i ma t e Gl o b al S o l u t i o n s , i n a dd i t i o n, o p e r a t i ng r e s
7、u l t s a n d Ma t p o we r c l a s s i c mo d e l o f t hi s a l g o rit h m t o c o mp e, c a n a c h i e v e b e t t e r o p t i mi z a t i o n r e s u l t s S e c o n d l y, t h i s p a p e r h as d e s i g n e d a n o p t i mal p o we r fl o w c a l c u l a t i o n b a s e d o n p a r t i c l e
8、 s wa mi o p t i mi z a t i o n b a s e d o n o p t i ma l p o we r flo w o p t i mi z a t i o n a n d a r t ific i a l i mmu n e c o mp u t i n g , t h e n an a l y z e s t h e p r o s a n d c o n s o f t h e t h r e e alg o rit h ms t o g e t a c o n c l u s i o n Ke y wo r d s :OPF p r o b l e m
9、; GA ; P SO; A1 0引言 电力系统 中随着系统规模 的不断变大 ,电力 网的结构不断复杂化 ,电力潮流计算是针对复杂 电力系统正常和故障条件下稳态运行状态的计 算。潮流计算的目标是求取电力系统在给定运行 方式下的节点电压和功率分布,用于检查系统各 元件是否过荷、各点电压是否满足要求、功率的 分布和分配是否合理 以及功率损耗等 。对现有电 力系统的运行和扩建、对新的电力系统进行规划 设计 以及 对 电力系统进行 静态和动态稳定分 析 , 都是以潮流计算为基础的。因此 ,潮流计算是电 力系统计算分析中的一种基本的计算。 最优潮流 ( O p t i m a l p o w e r f
10、l o w ) 是最优潮流理论 中一个重要的分支,也是电力系统难以攻克的课 题,它的模型是法国学者C a r p e n t i e r 在严格数学论 证后在2 0 世纪中叶首次提出,后经过多代学者总 结分析,采用基于 目标函数和约束条件的描述 , 提 出了更 具广泛性 的数学模型 ,在此基 础之上 , 大量的新兴算法更是层出不穷,大大地改善了最 优解的收敛性能,在时间与速度方面都取得了不 错 的效果 。但是随着最优潮流在电力系统应用 的 深入,在现今系统愈加庞大的现状下 ,使得O P F 收稿 日期 :2 0 1 41 1 0 8 匪匦圜 羹 电力电网 的模型中的目标 函数和约束条件的描述愈
11、加复 杂,例如目标函数由单目标函数优化扩展到多目 标函数优化,约束条件由等式约束扩展到不等式 约束等。这些特性使得O P F 模型求解变成了一个 非线性、多维度 、离散化的求解优化问题,最优 解的形式也变得 多种多样 ,最优计算也容易陷人 在局部最优解上,全局最优或者近似满意解很难 找到,因此,对于应用在电力系统这种大规模系 统 的最优解求取问题 的研究 ,有着十分重要 的现 实意义” 。 本文提出了一种针基于采用实数染色体编码 法 ,将遗传算法引入到最优潮流 问题 中,以 I E E E 1 4 节点系统为算例进行分析 ,分析结果印证 了本文提出模型的有效性,能快速地收敛到全局 或近似全局最
12、优解。同时,将模型的运行结果与 M a t p o w e r 的经典求解算法进行比较,能取得较好 的优化结果 。其次 ,本文又设计了一种基于粒子 群计算的最优潮流优化和基于人工免疫计算的最 优潮流优化 ,分析三种算法的优劣 ,最后得出了 结论。 1 最优潮流模型 为了便于比较算法的性能,将 O P F的模型构 建成与 Ma t l a b 的 Ma t p o w e r 相同的模型 ,将燃料 消 耗作为优化的 目标 ,同时满足一系列 的等式和不 等式约束条件 。将电力网消耗 ( 尸 ) 定义如下 , 单位是美元,利用二次方程来刻画: ( P ) = 口 p 2 + 6 P 岱+ c ( 1
13、 ) 电力网的总体成本定义如下 r N G N G 1 M in t f (P ) = (P ) + (Q ) ( 2 ) L =1 i =1 J 式 ( 1 )中三个系数表示第 台发 电机的表示 消耗特征的成本函数系数,具体参数可参考文献 4 ,式子 ( 2 )表示成本函数 ,求成本的最小值, 将其作为优化 目标。同时需要满足如下制约条件 。 ( 1 )有功功率 P G P D i G s i n 0 + B s i n 0 )= 0 ( 3 ) J i ( 2 )无功功率 Q Q 一 v , Zv j( G s i n 0 + s i n 0 ) = 0( 4 ) J i 其 中, P a
14、、 Q 为发 电机 i 的有功 、无功出 力 ; P 、 Q 为节点 i 的有功 、无功负荷 ; 、 为节点i 电压幅值与相角,0 = 一 f ;G 、B 分别为节点导纳矩阵第汗亍 第 0 元素的实部与虚 部。 ( 3 )不等式约束 1 )发电机有功功率 P 岱 上下限约束 Pa-m i P Pa ax ( 5 ) 2 )发电机无功功率 Q a 上下限约束 Q i Q aQ ( 6 ) 3 )发电机节点电压幅值 上下限约束 mi ( 7 ) 4 )有载调压变压器的变比 上下限约束 i ( 8 ) 5 )可调无功电源的功率 Q d 上下限约束 Q a i Q 0 Q ( 9 ) 6 )负荷点电压
15、 上下限约束 v o v o vo ,一 ( 1 O ) 7 )线路传输功率 s 上下限约束 S i S S 一 ( 1 1 ) 其中,P i 、P 铀 为发电机有功功率上下 限值 ;Q i 、Q 为发电机无功功率上下限 值; m j 、 为发电机节点电压幅值上下限 值; in 、 为有载调压变压器的变比上下限 值 ; Q m i 、 Q 为可调无功电源的出力上下限 值 ; v o i 、 v o 为负荷节点电压上下 限值 ; Js i 、 为线路传输功率上下限值。 ( 4 )电力网络的物理特性 U=Y I ( 1 2 ) 由于求解传递节点的有功功率和无功功率经 过迭代计算得到,如果采用高斯一
16、 赛德尔法计算得 到 ,其主要方程如下 r I 一 L J 2 基于生物启发算法 随着 系统越来越庞大 ,O P F 模 型的描述也更 加复杂 ,使得最优 问题 的求解也变得十分困 难 ,对于系统而言 ,以往追求系统的全局最优 解 ,但在复杂的现实情况条件下,着眼于更加 现实的满意解或者近似最优解。在近些年来 , 启发式算法求取最优解取得了长足的发展,其中 基于生物系统激发的启发式算法 ,更是成果丰 富,其中包括遗传算法 ( G A ) 、人工神经网络算 谢敏敏:面向电力行业的生物启发计算的最优潮流优化方法研究 电力 法 ( AN N)等口 1 。 本章提出了一种针基于采用实数染色体编码 法
17、,将遗 传算法引人到最优潮 流问题中 ,以 I E E E 1 4 节点系统为算例进行分析 ,同时又设计 了 一 种基于粒子群计算的最优潮流优化和基于人工 免疫计算的最优潮流优化,分析三种算法的优劣。 2 1 基于遗传算法的最优潮流 在利用遗传算法优化最优潮流时,主要包括 染色体串结构设计、遗传操作设计以及为满足基 本潮流方程等式约束对染色体上各个基因的修正。 ( 1 )染色体结构特性 遗产算法染色体的本质是实数的编码,通过 一 代代的迭代 ,选取最优的染色体,即能得到最 优解。对于O P F 问题 ,需要表达的信息是各个节 点 的电压信息 ,即幅值 和相角信息 。它们在染色 体 串中的排列顺
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