弱受端电网直流输电系统低压限流控制器的参数优化方法与流程

技术特征：

1.一种弱受端电网直流输电系统低压限流控制器的参数优化方法，包括如下步骤：

S1.建立交直流混合电力系统的仿真数据平台；

S2.根据直流弱受端电网的实际运行数据和安全稳定特性，在步骤S1建立的仿真数据平台上设置弱受端电网的典型运行方式以及故障和扰动集合；

S3.根据步骤S1和S2得到的仿真数据平台，采用粒子群优化算法，根据直流输电系统的运行参数、弱受端电网的运行参数和低压限流控制器的限定值建立低压限流控制器的优化模型目标函数；

S4.初始化步骤S3得到的优化模型目标函数的粒子群；

S5.初始化步骤S4得到的粒子群中每个粒子的最佳位置和粒子群的最佳位置；

S6.开始迭代，并更新每个粒子的位置和速度；

S7.计算每个粒子的适应度；

S8.更新每个粒子经历过的最佳位置；

S9.更新粒子群经历过的最佳位置；

S10.重复步骤S6～S9，直至迭代次数达到事先设定的最大值或精度达到事先设定的阈值，则最终得到的粒子群最佳位置即为弱受端电网直流输电系统低压限流控制器的参数优化结果。

2.根据权利要求1所述的弱受端电网直流输电系统低压限流控制器的参数优化方法，其特征在于步骤S1所述的建立交直流混合电力系统的仿真数据平台，具体为在PSD-PSMODEL或ADPSS仿真平台上建立直流输电系统的详细电磁暂态仿真模型，并将建立的电磁暂态仿真模型与电力系统其余部分的电磁或机电暂态模型结合，从而得到交直流混合电力系统的仿真数据平台。

3.根据权利要求1所述的弱受端电网直流输电系统低压限流控制器的参数优化方法，其特征在于步骤S2所述的弱受端电网的典型运行方式包括夏季大方式、夏季小方式、冬季大方式、冬季小方式、丰水期大方式和丰水期小方式。

4.根据权利要求1所述的弱受端电网直流输电系统低压限流控制器的参数优化方法，其特征在于步骤S2所述的故障和扰动集合包括直流近区交流对称及不对称短路故障、直流近区交流电压波动、直流功率回升、直流功率降落和直流单极闭锁等。

5.根据权利要求1～4之一所述的弱受端电网直流输电系统低压限流控制器的参数优化方法，其特征在于步骤S3所述的建立低压限流控制器的优化模型目标函数，具体为根据以下算式建立优化模型目标函数：

$OF=\underset{j,k}{\Σ}{\mathrm{of}}_{j,k}$

${\mathrm{of}}_{j,k}\left(X\right)={\∫}_{t=0}^{T_F}{(I_d-I_{ref})}^{2}dt,j=1,2,...,N_S;k=1,2,...,N_T$

X＝(U_highR,U_lowR,T_upR,T_downR,U_HighI,U_LowI,T_upI,T_downI,I_{olim_vdcol})^T

式中，I_d为直流电流，I_ref为直流电流指令值，U_highR,U_lowR,T_upR,T_downR和U_highI,U_lowI,T_upI,T_downI分别为直流输电系统整流侧和逆变侧低压限流控制器的直流高电压门槛值、低电压门槛值、电压上升时间常数、电压下降时间常数，I_{olim_vdcol}为低压限流控制器最小电流限定值；X＝(U_highR,U_lowR,T_upR,T_downR,U_highI,U_lowI,T_upI,T_downI,I_{olim_vdcol})为优化变量；j＝1,2,…,N_S代表弱受端电网N_S种不同运行方式，k＝1,2,…,N_T代表弱受端电网N_T种不同故障或扰动；T_F为仿真时长；of_j,k为直流弱受端电网第j种运行方式下发生第k种故障或扰动时直流电流与指令值之差的平方在仿真时长上的积分，OF为优化模型的目标函数。

6.根据权利要求1～4之一所述的弱受端电网直流输电系统低压限流控制器的参数优化方法，其特征在于步骤S5所述的初始化粒子群中每个粒子的最佳位置和粒子群的最佳位置，具体为通过步骤S2建立的交直流混合电力系统的仿真数据平台对弱受端电网各种不同运行方式下的各种不同故障或扰动进行仿真，并结合仿真结果计算初始化粒子群中粒子对应的目标函数值OF_i⁰；并定义粒子X_i经历过的最佳位置记为pbest_i，初始时令记整个粒子群经历过的最佳位置为gbest，初始粒子群中使得目标函数OF最小的粒子所在的位置即为gbest⁰。

7.根据权利要求1～4之一所述的弱受端电网直流输电系统低压限流控制器的参数优化方法，其特征在于步骤S6所述的更新每个粒子的位置和速度，具体为根据如下两个算式进行更新：

$V_{i,d}^g={\mathrm{\ωV}}_{i,d}^{g-1}+c_1{\mathrm{rand}}_1({\mathrm{pbest}}_{i,d}^{g-1}-X_{i,d}^{g-1})+c_2{\mathrm{rand}}_2({\mathrm{gbest}}_d^{g-1}-X_{i,d}^{g-1})$

$X_{i,d}^g=X_{i,d}^{g-1}+V_{i,d}^g$

式中，V_i^g和分别为第i个粒子的速度和位置，d表示粒子位置或速度的第d个坐标。ω为惯性权重；c₁和c₂为学习因子；rand₁和rand₂为两个取值范围为[0,1]随机函数。

8.根据权利要求1～4之一所述的弱受端电网直流输电系统低压限流控制器的参数优化方法，其特征在于步骤S7所述的计算每个粒子的适应度，具体为通过所建立的交直流混合电力系统的仿真数据平台对弱受端电网各种不同运行方式下的各种不同故障或扰动进行仿真，结合仿真结果计算粒子对应的目标函数值；粒子对应的目标函数值越小，则粒子的适应度越好。

9.根据权利要求1～4之一所述的弱受端电网直流输电系统低压限流控制器的参数优化方法，其特征在于步骤S8所述的更新每个粒子经历过的最佳位置，具体为若粒子在第g次迭代中对应的目标函数值小于其在第g-1次迭代中对应的目标函数值，则将最佳位置更新为当前粒子所在的位置，否则当前粒子的最佳位置保持不变。

10.根据权利要求1～4之一所述的弱受端电网直流输电系统低压限流控制器的参数优化方法，其特征在于步骤S9所述的更新粒子群经历过的最佳位置，具体为遍历粒子群中所有粒子，若粒子在第g次迭代中对应的目标函数值小于当前粒子群经历过的最佳位置对应的目标函数值，则将最佳位置更新为当前粒子所在的位置，否则粒子群的最佳位置保持不变。