【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于電力系統領域，特別涉及基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法及設備。
技術介紹
1、為了積極響應“雙碳”戰略目標，實現能源供需轉型，加快建設新型電力系統，配電網中的分布式電源滲透率不斷提高，使得配電網由單一電源向多電源供電、潮流雙向流動轉變。進一步的，分布式電源的間歇性、隨機性給配電網的無功優化問題帶來了挑戰。如何充分調度配電網的無功補償設備、靈活性資源平抑電壓波動、降低運行成本，提高配電網供電質量，協助電力系統穩定快速轉型，具有較大的研究價值。
2、潮流分析是電力系統優化運行的基礎。配電網傳統的潮流算法包括牛拉法、前推回代法。前推回代法，在新型電力系統中無法很好地處理弱環網結構，存在一定的適用性不足。牛拉法，存在初值依賴的問題，導致在場景靈活多變的配電網中收斂性能變差，并且該方法迭代求解過程中需要反復更新jacobi矩陣，計算量大、計算效率低。一旦初值選取不合適將會使得導致迭代次數驟增、jacobi矩陣奇異，潮流計算無法收斂或是收斂至低電壓解。同時，當潮流計算出現低電壓解時，在優化過程中也無法發出明確信號，進一步影響優化過程，導致優化結果得出不可操作解。
3、對于優化算法來說，針對新型電力系統優化場景復雜多變、解空間非凸現象日益嚴重等問題，考慮分布式電源的配電網的無功補償設備和儲能的運行狀態的優化問題是一個多目標、多約束的多維問題，傳統優化算法雖然簡單易行，但適用性越來越差，無法在短時間內得到可接受的解。因此，大量啟發式群智能優化算法被陸續提出，比如粒子群優化(particle?sw
4、公開號為cn116960998a的中國專利公開了一種基于改進麻雀搜索算法的電網調度方法和裝置，建立電網系統中分布式電源的出力約束和優化運行的目標函數，采集電網系統預測的光伏陣列、負荷用電和風力發電機的出力數據；根據出力數據初始化蓄電池的儲能出力和儲能初始狀態，設定麻雀搜索算法的參數，初始化各個麻雀的位置和最優解集，以總成本和風光棄置率作為麻雀的適應度；計算麻雀種群中的支配關系和最優解集間的模糊矩陣，并根據支配關系進行麻雀種群的判定，以及根據模糊矩陣進行最優解的概率選擇，以更新種群的位置；在達到迭代次數時則輸出最優解，以優化蓄電池和微型燃氣輪機的出力。該專利技術所述麻雀搜索算法需要進行大量的迭代更新，并計算麻雀種群中的支配關系和模糊矩陣，這增加了求解過程的計算復雜性和時間消耗，尤其是在多目標優化過程中，搜索空間非常龐大，可能會導致算法在實際應用中難以實時調度。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法及設備，旨在解決在含分布式電源的電力系統中穩健高效地求解無功補償設備和靈活性資源的多目標優化運行問題難度較大、算法適用性差、求解效率低下的問題。
2、為解決上述技術問題，本專利技術提供一種基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，包括以下步驟：
3、首先以配電網運行成本最小、綜合負荷曲線的波動最小為目標，將配電網低壓側的儲能系統、可投切電容器組、風電、光伏發電作為優化變量建立考慮分布式電源的配電網無功電壓優化模型。
4、使用非初值依賴的非迭代遞歸型全純嵌入潮流算法，推導出配電網中不同節點類型下的全純嵌入潮流模型，利用矩陣變化，構建遞歸求解方程來求解全純嵌入模型的麥克勞林展開式中的冪級數系數。
5、利用混沌-正弦余弦算法-levy飛行策略對麻雀算法進行改進，結合全純嵌入潮流算法，進行考慮分布式電源的配電網無功電壓優化求解，對麻雀算法產生的pareto解集通過信息熵-topsis法獲得最佳折中方案。
6、優選的，所述分布式電源的配電網無功電壓優化模型中以配電網運行成本最小為目標的目標函數具體為：
7、min?f1＝cess+cmt+cla+closs
8、式中，min?f1為配電網運行成本目標函數；cess為儲能系統功率調用成本；cmt為微燃機調度成本；cla為各時段內負荷參與配電網調度的成本；closs為各時段配電網的電能損耗費用。
9、以綜合負荷曲線的波動最小為目標的目標函數具體為：
10、
11、式中，min?f2為綜合負荷曲線波動目標函數；w1和w2為兩個評價指標的權重系數；和分別為配電網日負荷功率的最大值和最小值；為配電網日負荷平均值；pg(t)為配電網日負荷的t時刻值；pg(t+1)為配電網日負荷的t+1時刻值。
12、優選的，所述分布式電源的配電網無功電壓優化模型的約束條件具體包括：分布式發電功率約束、電壓約束、支路功率約束、總功率守恒約束、儲能裝置約束、無功補償設備約束、微燃機組爬坡約束。
13、所述分布式發電功率約束表示為：
14、
15、式中，pdg(t)為配電網中分布式電源在t時刻發出的有功功率；分別為分布式發電有功功率的上下限。
16、
17、式中，kfore為風光發電出力的預測誤差系數，kfore越接近0則預測精度越高；為分布式發電出力的日前預測值。
18、所述電壓約束表示為：
19、
20、式中，ui為節點i的電壓幅值；分別為節點i的電壓幅值上下限。
21、所述支路功率約束表示為：
22、
23、式中，pl為配電網中第l條支路輸送的功率；分別為第l條支路的輸送功率上下限。
24、所述總功率守恒約束表示為：
25、ptg，t＝pcl，t-pdg.t+pla，t+pess，t
26、式中，ptg，t為t時刻常規機組的有功輸出；pcl，t為t時刻不可控負荷的有功功率；pdg，t為t時刻分布式電源的有功輸出；pla，t、pess，t分別為t時刻負荷和儲能的有功功率，其中，當pess，t為正表示儲能吸收有功功率，為負表示儲能發出有功功率。
27、所述儲能裝置約束表示為：
28、
29、
30、式中，為儲能裝置的功率上限；ηcharge、ηdischarge分別為儲能裝置的充、放電效率；分別為充、放電效率上限；eess，t和eess，t+1分別為t時刻和t+1時刻的儲能裝置所儲存的電量；δt為1個時段；和分別為儲能裝置的容量限制上下限。
31、所述無功補償設備約束表示為：
32、
33、式中，qcb.j.t為t時段內電容器組j的無功功率補償量；qcb為單個電容器組的無功功率補償量；bj.t為電容器組j在t時段內的投切組數；為本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，其特征在于，所述分布式電源的配電網無功電壓優化模型中以配電網運行成本最小為目標的目標函數具體為：
3.根據權利要求1所述的基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，其特征在于，所述分布式電源的配電網無功電壓優化模型的約束條件具體包括：分布式發電功率約束、電壓約束、支路功率約束、總功率守恒約束、儲能裝置約束、無功補償設備約束、微燃機組爬坡約束；
4.根據權利要求1所述的基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，其特征在于，所述配電網中不同節點類型的全純嵌入潮流模型具體為：
5.根據權利要求4所述的基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，其特征在于，對于3節點電力系統，利用矩陣變化構建的遞歸求解方程Ax＝b具體為：
6.根據權利要求1所述的基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，其特征在于，利用混沌-正弦余弦算法-Levy飛行策略對麻雀算法進行改進，結合全
7.根據權利要求6所述的基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，其特征在于，在所述步驟S3中初始化種群時，基于Sin混沌初始化策略，在搜索空間中隨機生成麻雀初始位置，Sin混沌初始化位置公式具體為：
8.根據權利要求6所述的基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，其特征在于，在所述步驟S8中更新跟隨者、預警者和探索者位置時，基于正弦余弦算法思想，引入非線性調節因子s，其位置更新方式具體為：
9.根據權利要求6所述的基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，其特征在于，所述步驟S5中利用信息熵-TOPSIS法得到最佳折中方案具體為：
10.一種電子設備，所述電子設備包括：存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至9中任一項所述的基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，其特征在于，所述分布式電源的配電網無功電壓優化模型中以配電網運行成本最小為目標的目標函數具體為：
3.根據權利要求1所述的基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，其特征在于，所述分布式電源的配電網無功電壓優化模型的約束條件具體包括：分布式發電功率約束、電壓約束、支路功率約束、總功率守恒約束、儲能裝置約束、無功補償設備約束、微燃機組爬坡約束；
4.根據權利要求1所述的基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，其特征在于，所述配電網中不同節點類型的全純嵌入潮流模型具體為：
5.根據權利要求4所述的基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，其特征在于，對于3節點電力系統，利用矩陣變化構建的遞歸求解方程ax＝b具體為：
6.根據權利要求1所述的基于全純嵌入法與麻雀算法的配電網無功優化方法，其特征在于，利用混沌-正弦余弦算法-levy飛行策略對麻雀算法進行改進...
【專利技術屬性】
技術研發人員：曹思揚，李寬宏，肖中波，李德懷，陳瓏，王逸涔，江恒，夏曉鋒，林仰鴻，蔣昌有，操瑞青，
申請(專利權)人：國網福建省電力有限公司三明供電公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。