一種基于改進粒子群算法的分布式電源接入配電系統優化配置方法
【技術領域】
[0001] 本發明具體涉及一種基于改進粒子群算法的分布式電源接入配電系統優化配置 方法，屬于電力系統領域。
【背景技術】
[0002] 以可再生能源為一次能源的分布式發電技術適應21世紀人類發展低碳經濟和實 現可持續發展的要求，因而在全球范圍內引起極大關注，DG的接入使得配電系統從無源網 絡轉變為有源網絡。DG的接入位置、容量以及運行方式對配電網的節點電壓、線路潮流、網 絡損耗及諧波注入等都將產生很大影響，其影響程度與DG的接入位置、容量及運行方式密 切相關，因此合理選擇分布式電源的接入位置和安裝容量十分重要。
[0003] 目前國內外對分布式電源規劃問題的研究一般是從規劃模型和求解方法兩個方 面進行的，專家學者做了一些探索和研究，現規劃模型涵蓋含多種復合能源的分布式電源 供電系統發電成本最低的機組組合模型、風力-柴油聯合發電系統、光伏/風能混合發電系 統容量優化配置模型等；現求解方法涵蓋蟻群優化算法、遺傳算法、禁忌搜索算法等以及在 此基礎上對單個算法進行改進或對多個算法進行組合求解分布式電源優化配置問題。
[0004] 分布式電源多目標接入地址和安裝容量的優化配置計算屬于分布式電源規劃范 疇，根據上述技術背景的介紹，現有技術分別側重從不同角度進行理論研究，也已取得一些 研究成果，但常規的優化配置模型和算法在不同程度上仍然存在如下問題：1、未能兼顧實 際中更需要考慮的系統網損、平均電壓水平及節點總諧波電壓畸變率等多目標下的優化， 使得分布式電源的優化配置計算缺乏多樣性和靈活性；2、優化配置計算方案和計算結果缺 乏工程實際應用性。
【發明內容】
[0005] 本發明要解決的技術問題是，提供一種基于改進粒子群算法的分布式電源接入配 電系統優化配置方法，可以克服現有技術的不足。
[0006] 本發明的技術方案是：基于改進粒子群算法的分布式電源接入配電系統優化配置 方法，包括如下步驟： 步驟一：輸入優化配置計算參數數據，初始化粒子群粒子、飛行速度和所接入的分布式 電源功率因數； 步驟二：選擇優化配置類型，應用模糊集理論將其轉化為統一量綱下進行優化比較，對 多目標優化問題轉化為單目標優化問題，對分布式電源接入總有功容量進行約束(可設置 為總有功功率負荷的25%)，根據分布式電源優化配置方案類型選擇入口，優化配置方案類 型：定址優容、定容優址和指定接入數目為x的優址優容； 定址優容：在初始化和改進粒子群優化計算的過程中，設置未被指定的節點接入容量 為〇,以實現在指定節點上進行優化配置計算； 定容優址：引入隨機組合數的概念，優化配置計算量指標以來衡量。
[0007] 優址優容：在初始化和優化的過程中，隨機指定《個節點接入，并在選定的節點上 進行優化配置計算，最后選取各種組合下的最優值，優化配置計算融合了定址優容和定容 優址優化計算思想； 步驟三：選擇優化配置目標，記錄配電系統參數和分布式電源系統參數，包括系統網 損，平均電壓水平參數； 步驟四：執行優化配置計算，對每個粒子下進行基波潮流計算和諧波潮流計算，獲得本 次粒子下的系統節點電壓、系統基波損耗和諧波損耗，進而計算出系統節點偏差指標和系 統總損耗指標；取得各待優化目標的隸屬滿意度，對其進行綜合評估；改進粒子群算法能 對個體極值和全局極值進行記錄和優化(過程中引入變異算子，保持粒子多樣性，提高尋優 的能力）； 步驟五：查看和輸出優化配置計算結果； 上述的基于改進粒子群算法的分布式電源接入配電系統優化配置方法，其特征在于： 步驟一中的多目標函數分別為：
【主權項】
1. 一種基于改進粒子群算法的分布式電源接入配電系統優化配置方法，其特征在于： 包括如下步驟： 步驟一：輸入優化配置計算參數數據，初始化粒子群粒子、飛行速度和所接入的分布式 電源功率因數； 步驟二：選擇優化配置類型，應用模糊集理論將其轉化為統一量綱下進行優化比較，對 多目標優化問題轉化為單目標優化問題，對分布式電源接入總有功容量進行約束，根據分 布式電源優化配置方案類型選擇入口，優化配置方案類型：定址優容、定容優址或指定接入 數目為ΛΓ的優址優容； 定址優容：在初始化和改進粒子群優化計算的過程中，設置未被指定的節點接入容量 為〇,以實現在指定節點上進行優化配置計算； 定容優址：引入隨機組合數的概念，優化配置計算量指標以來衡量； 優址優容：在初始化和優化的過程中，隨機指定w個節點接入，并在選定的節點上進行 優化配置計算，最后選取各種組合下的最優值，優化配置計算融合了定址優容和定容優址 優化計算思想； 步驟三：選擇優化配置目標，記錄配電系統參數和分布式電源系統參數，包括系統網 損，平均電壓水平參數； 步驟四：執行優化配置計算，對每個粒子下進行基波潮流計算和諧波潮流計算，獲得本 次粒子下的系統節點電壓、系統基波損耗和諧波損耗，進而計算出系統節點偏差指標和系 統總損耗指標；取得各待優化目標的隸屬滿意度，對其進行綜合評估；改進粒子群算法能 對個體極值和全局極值進行記錄和優化，過程中引入變異算子，保持粒子多樣性，提高尋優 的能力； 步驟五：查看和輸出優化配置計算結果。
2. 根據權利要求1所述的基于改進粒子群算法的分布式電源接入配電系統優化配置 方法，其特征在于：步驟一中的多目標函數分別為：
其中乂為系統總有功損耗；I為第/條支路編號；i為系統支路總數；為第/ * 條支路基波有功損耗；為第/條支路諧波有功損耗；/2為系統各節點總電壓偏移絕 對值；[/I為第；個節點電壓幅值；？7V[為第^.個節點額定電壓幅值；"為系統節點總數。
3. 根據權利要求1所述的基于改進粒子群算法的分布式電源接入配電系統優化配置 方法，其特征在于：步驟二中應用模糊集理論將其轉化為統一量綱下進行優化比較，應用公 式如下：
其中巧i-為分布式電源優化配置后的系統預期總有功損耗；01為分布式電源優 化配置前原系統預期總有功損耗；Λ75為分布式電源優化配置后的總電壓偏移絕對值 之和預期值；Λ7· ν為分布式電源優化配置前的總電壓偏移絕對值之和預期值；P1 ?/ι )為優化目標的滿意度數值，即為衡量優化效果的最終指標。
4. 根據權利要求1所述的基于改進粒子群算法的分布式電源接入配電系統優化配置 方法，其特征在于：步驟二中多目標優化問題轉化為單目標優化問題，應用公式如下： e =-Uim(IiXfl), U1(Z1)) 。
5. 根據權利要求1所述的基于改進粒子群算法的分布式電源接入配電系統優化配置 方法，其特征在于：步驟二中DG優化配置的改進粒子群優化算法流程如下： S2-1 :初始化粒子群，設置參數，包括學習因子、迭代次數、種群規模、解空間維數、最大 飛行速度、最小飛行速度、最大慣性權重以及最小慣性權重； S2-2 :計算每個粒子的^^^ , /M/:)應用公式 e = -mm(ul(fl)iu2(f2)} 取得每個粒子的最大適應度值，記錄個體最佳位置 jPfc+KT和全局最佳位置Au ; S2-3 :更新個體極值：對每個粒子的滿意度值進行評價，即將第?個粒子的當前滿意度 值與該粒子的個體極值Λ進行比較，如果當前位置更優，則更新最優位置Pfea ;否則， 保持不變； S2-4 :更新全局極值：從Λ中選出最優的作為全局極值gf,其對應最優位置; S2-5 :更新粒子的速度和位置，應用公式更新粒子的速度： v(j) = ω(?) X v(j) + cl χ rand x (gbeslLr： - ?) + c2 χ randχ Cztef - ,如果 中某一維飛行速度超過最大飛行速度，限定= ;如果中某一維飛行速 度小于最小飛行速度，限定it/) = ^mn ; 應用公式更新粒子的位置：二,如果PcjMJl中某一維接 入DG容量超過最大允許接入容量，限定/WpC/)二pcPd ;如果ρσρΟΙ中某一維接入 DG容量小于0,限定戶呀(/) =/wpffltfl ; 其中1<刀為第j個粒子的飛行速度；為第次迭代時的慣性權重；
勺最大慣性權重； 為最小慣性權重； 為最 大迭代次數；?為迭代次數；Cl , 為學習因子；《TO#為〇~1之間的隨機數；為 第_/個粒子的個體極值；為第/個粒子的本次滿意度值；為全局最優值；v_ 為最大飛行速度；Vfflsa為最小飛行速度；為最大允許接入容量；JwPflrin為最小 允許接入容量； S2-6 :檢查是否滿足程序中止條件(預設的迭代次數)，若不滿足，轉至步驟S2-2,若滿 足，則退出。
6. 根據權利要求1所述的基于改進粒子群算法的分布式電源接入配電系統優化配置 方法，其特征在于：步驟四中取得各待優化目標的隸屬滿意度，對其進行綜合評估，應用公 式如下：
7. 根據權利要求1所述的基于改進粒子群算法的分布式電源接入配電系統優化配置 方法，其特征在于：對分布式電源接入總有功容量進行約束為總有功功率負荷的25%。
【專利摘要】一種基于改進粒子群算法的分布式電源接入配電系統優化配置方法，包括步驟一：輸入優化配置計算參數數據，初始化粒子群粒子、飛行速度和所接入的分布式電源功率因數；步驟二：選擇優化配置類型，根據分布式電源優化配置方案類型選擇入口，優化配置方案類型：定址優容、定容優址和指定接入數目為的優址優容；步驟三：選擇優化配置目標，記錄配電系統參數和分布式電源系統參數，包括系統網損，平均電壓水平參數；步驟四：執行優化配置計算，對每個粒子下進行基波潮流計算和諧波潮流計算，獲得本次粒子下的系統節點電壓、系統基波損耗和諧波損耗，進而計算出系統節點偏差指標和系統總損耗指標；步驟五：查看和輸出優化配置計算結果。
【IPC分類】H02J3-38, G06Q10-04, G06Q50-06
【公開號】CN104659816
【申請號】CN201510108589
【發明人】李鵬程, 叢中笑, 歐家祥, 彭志煒
【申請人】貴州電力試驗研究院
【公開日】2015年5月27日
【申請日】2015年3月13日