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【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電能質量測量,具體為改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法及系統。
技術介紹
1、隨著新能源低壓側大規模并網的推進,能源領域正經歷一場前所未有的變革。這場變革帶來了許多機遇,如可持續能源的利用和減少對傳統能源的依賴。然而,同時也面臨著一些挑戰和問題,其中之一是諧波問題方面的挑戰。為了解決諧波問題,配電系統需要更智能、更靈活的管理方式,這包括實時監測和控制技術,即包括電能質量量測裝置優化配置問題,以便及時識別和響應諧波問題。
2、通過使用高精度的數據采集和分析工具,更加合理地安裝電能質量量測裝置,可以迅速識別諧波問題的來源,并采取相應的措施來降低諧波水平。然而,由于電力系統的規模化及電能質量量測裝置高昂的成本,電能質量量測裝置難以覆蓋全網。
3、因此,需要智能策略,將有限的裝置安裝在適合的位置,以實現最小經濟成本并獲取更多諧波狀態信息。通過智能策略的應用,可以優化裝置的安裝位置,確保覆蓋到最具代表性的區域,同時盡可能減少設備的數量。這樣可以更有效地監測諧波問題,并及時采取相應措施來降低諧波水平。
技術實現思路
1、鑒于上述存在的問題,提出了本專利技術。
2、因此,本專利技術解決的技術問題是:現有的電能質量量測裝置優化配置方法存在成本較高,以及如何解決最少安裝成本實現系統全局可觀的問題。為解決上述技術問題,本專利技術提供如下技術方案:改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法,包括:
3、獲取節點系統的信息;
5、利用約束條件對目標函數進行約束;
6、通過改進萊維飛行二進制粒子群算法,對目標函數進行求解,得到最優的電能質量量測裝置優化配置方案。
7、作為本專利技術所述的電能質量量測裝置優化配置方法的一種優選方案,其中:所述節點系統的信息包括,獲取系統中的節點數量、位置、線路阻抗和電納;
8、通過線路阻抗導納判斷節點之間的連接情況,在量測過程中考慮節點的權重以實現優化;
9、設系統中所有節點初始權重為0;
10、若某節點與m個節點相連接,則該節點權重加0.5m;
11、若某節點接入光伏、風電等新能源電源,則該節點權重加2。
12、作為本專利技術所述的電能質量量測裝置優化配置方法的一種優選方案,其中:所述目標函數包括,構建以安裝數量為目標的電能質量量測裝置優化配置目標函數f(x):
13、minf(x)=x1+x2+·…·+xj+·…·+xn
14、其中,n表示系統中節點的數量;xj表示系統中第j個節點是否配置電能質量量測裝置,若節點需要配置量測裝置,則令xj為1,否則為0。
15、作為本專利技術所述的電能質量量測裝置優化配置方法的一種優選方案,其中:所述約束條件包括,以圖論的理論將系統作為一個由n個頂點、b條邊所構成的圖g=(v,e);
16、其中,v表示圖的頂點集,e表示邊數集;
17、測量網絡構成一個測量子圖g'=(v',e'),并有
18、若圖g'與圖g的關系滿足即圖g'包含圖g的所有頂點,則稱系統拓撲可觀。
19、作為本專利技術所述的電能質量量測裝置優化配置方法的一種優選方案,其中:所述約束條件還包括,基于電力節點系統拓撲可觀確定實現電能質量量測裝置全局可觀的約束條件:
20、
21、其中,n表示系統中節點數量;bij表示根據系統的網絡拓撲結構構建各個節點之間的關聯矩陣中的元素,若節點i和j為同一節點或相連節點,則令bij為1,否則為0;(x1,x2,...,xn)表示電能質量量測裝置在系統中各個節點的布局情況,若節點i布置了電能質量量測裝置,則令xi為1,否則為0。
22、作為本專利技術所述的電能質量量測裝置優化配置方法的一種優選方案,其中:所述改進萊維飛行二進制粒子群算法包括,初始化含有種群規模n、慣性因素ω=1和加速度系數c1=c2=1.5的粒子群,粒子的位置和速度隨機給定,并令迭代計數器t=0;
23、粒子表示電力系統的節點,粒子的位置表示每次迭代時電力系統節點的電能質量量測裝置安裝情況;
24、計算每個粒子的適應度值,表示為目標函數將粒子的適應度值存儲在pbest中,將種群中適應度值最優個體的適應度值存儲在gbest中;其中,pbest表示個體最優適應度值;gbest表示種群最優適應度值;
25、更新迭代計數器t=t+1和粒子位置個體最優值,若f(t+1)<f(t),則令否則令其中,表示第t次迭代時個體最優適應度值;表示第t次迭代時種群最優適應度值;
26、根據個體最優值更新全局最優值,若則令否則表示第t+1次迭代時個體最優適應度值;表示第t+1次迭代時種群最優適應度值;
27、計算各粒子速度
28、
29、其中,表示第t次迭代的粒子速度:表示第t+1次迭代的粒子速度;表示第t次迭代的第i個粒子的個體適應度值;表示第t次迭代的第i個粒子的種群適應度值;rand()表示(0,1)之間的隨機數;
30、借助s形閾值函數s(vij)將粒子群速度的值轉化到[0,1]中,得到離散的二進制空間:
31、
32、其中,xi表示種群中第i個粒子;xij表示第i個粒子的位置j;表示第t次迭代時第i個粒子的位置j;表示第t次迭代第i個粒子的速度;vij表示第i個粒子的位置j的速度。
33、作為本專利技術所述的電能質量量測裝置優化配置方法的一種優選方案,其中:所述改進萊維飛行二進制粒子群算法還包括,將改進的萊維飛行應用于二進制粒子群算法中更新粒子位置;
34、
35、其中,α表示步長縮放因子,通常取0.01;表示點對點乘法;t表示迭代周期;λ=exp[(1-t)/(t+1-t)];levy(β)表示萊維隨機搜索路徑;
36、由于萊維分布十分復雜,采用mantegna算法模擬:
37、
38、其中,β=1.5;γ(β)表示標準伽馬函數;s表示萊維步長且滿足:
39、s=μv1/β≥0
40、其中,μ、v為正態分布,且滿足μ~n(0,σ2);v~n(0,1);
41、σ=[(γ(1+β)sin(πβ2))/(βγ(1+β2)2(β-1)2)]1β
42、判斷迭代是否結束,若尚未結束則返回步驟二繼續尋優,否則結束循環,給出最優方案。
43、一種采用本專利技術所述方法的改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法,其特征在于:
44、感知單元,獲取節點系統的信息;
45、配置單元,構建電能質量量測裝置優化配置目標函數;利用約束條件對目標函數進行約束;
46、計算單元,通過改進萊維飛行二進制粒子群算法,對目標函數進行求解,得到最優的電能質量量測裝置優化配置方案本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法,其特征在于,包括:
2.如權利要求1所述的改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法,其特征在于:所述節點系統的信息包括,獲取系統中的節點數量、位置、線路阻抗和電納;
3.如權利要求2所述的改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法,其特征在于:所述目標函數包括,構建以安裝數量為目標的電能質量量測裝置優化配置目標函數f(x):
4.如權利要求3所述的改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法,其特征在于:所述約束條件包括,以圖論的理論將系統作為一個由N個頂點、B條邊所構成的圖G=(V,E);
5.如權利要求4所述的改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法,其特征在于:所述約束條件還包括,基于電力節點系統拓撲可觀確定實現電能質量量測裝置全局可觀的約束條件:
6.如權利要求5所述的改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法,其特征在于:所述改進萊維飛行二進制粒子群算法包括,初始化含有種群規模N、慣性因素ω=1和加速度系數c1=c2=1.5的粒子群,粒子的位置和速度隨機給定,并
7.如權利要求6所述的改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法,其特征在于:所述改進萊維飛行二進制粒子群算法還包括,將改進的萊維飛行應用于二進制粒子群算法中更新粒子位置;
8.一種采用如權利要求1-7任一所述方法的改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法,其特征在于:
9.一種計算機設備,包括:存儲器和處理器;所述存儲器存儲有計算機程序,其特征在于:所述處理器執行所述計算機程序時實現電能質量量測裝置優化配置方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于:所述計算機程序被處理器執行時實現電能質量量測裝置優化配置方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法,其特征在于,包括:
2.如權利要求1所述的改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法,其特征在于:所述節點系統的信息包括,獲取系統中的節點數量、位置、線路阻抗和電納;
3.如權利要求2所述的改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法,其特征在于:所述目標函數包括,構建以安裝數量為目標的電能質量量測裝置優化配置目標函數f(x):
4.如權利要求3所述的改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法,其特征在于:所述約束條件包括,以圖論的理論將系統作為一個由n個頂點、b條邊所構成的圖g=(v,e);
5.如權利要求4所述的改進萊維飛行的電能質量量測裝置優化配置方法,其特征在于:所述約束條件還包括,基于電力節點系統拓撲可觀確定實現電能質量量測裝置全局可觀的約束條件:
6.如權利要求5所述的改進萊維飛行的電...
【專利技術屬性】
技術研發人員:伍智鵬,程傳玲,韓武奇,李獻,李天楚,劉元煌,方銘,翁志強,
申請(專利權)人:海南電網有限責任公司電力科學研究院,
類型:發明
國別省市:
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