一种基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优化配置方法
【技术领域】
[0001] 本发明具体涉及一种基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优化配置 方法，属于电力系统领域。
【背景技术】
[0002] 以可再生能源为一次能源的分布式发电技术适应21世纪人类发展低碳经济和实 现可持续发展的要求，因而在全球范围内引起极大关注，DG的接入使得配电系统从无源网 络转变为有源网络。DG的接入位置、容量以及运行方式对配电网的节点电压、线路潮流、网 络损耗及谐波注入等都将产生很大影响，其影响程度与DG的接入位置、容量及运行方式密 切相关，因此合理选择分布式电源的接入位置和安装容量十分重要。
[0003] 目前国内外对分布式电源规划问题的研究一般是从规划模型和求解方法两个方 面进行的，专家学者做了一些探索和研究，现规划模型涵盖含多种复合能源的分布式电源 供电系统发电成本最低的机组组合模型、风力-柴油联合发电系统、光伏/风能混合发电系 统容量优化配置模型等；现求解方法涵盖蚁群优化算法、遗传算法、禁忌搜索算法等以及在 此基础上对单个算法进行改进或对多个算法进行组合求解分布式电源优化配置问题。
[0004] 分布式电源多目标接入地址和安装容量的优化配置计算属于分布式电源规划范 畴，根据上述技术背景的介绍，现有技术分别侧重从不同角度进行理论研究，也已取得一些 研究成果，但常规的优化配置模型和算法在不同程度上仍然存在如下问题：1、未能兼顾实 际中更需要考虑的系统网损、平均电压水平及节点总谐波电压畸变率等多目标下的优化， 使得分布式电源的优化配置计算缺乏多样性和灵活性；2、优化配置计算方案和计算结果缺 乏工程实际应用性。
【发明内容】
[0005] 本发明要解决的技术问题是，提供一种基于改进粒子群算法的分布式电源接入配 电系统优化配置方法，可以克服现有技术的不足。
[0006] 本发明的技术方案是：基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优化配置 方法，包括如下步骤： 步骤一：输入优化配置计算参数数据，初始化粒子群粒子、飞行速度和所接入的分布式 电源功率因数； 步骤二：选择优化配置类型，应用模糊集理论将其转化为统一量纲下进行优化比较，对 多目标优化问题转化为单目标优化问题，对分布式电源接入总有功容量进行约束(可设置 为总有功功率负荷的25%)，根据分布式电源优化配置方案类型选择入口，优化配置方案类 型：定址优容、定容优址和指定接入数目为x的优址优容； 定址优容：在初始化和改进粒子群优化计算的过程中，设置未被指定的节点接入容量 为〇,以实现在指定节点上进行优化配置计算； 定容优址：引入随机组合数的概念，优化配置计算量指标以来衡量。
[0007] 优址优容：在初始化和优化的过程中，随机指定《个节点接入，并在选定的节点上 进行优化配置计算，最后选取各种组合下的最优值，优化配置计算融合了定址优容和定容 优址优化计算思想； 步骤三：选择优化配置目标，记录配电系统参数和分布式电源系统参数，包括系统网 损，平均电压水平参数； 步骤四：执行优化配置计算，对每个粒子下进行基波潮流计算和谐波潮流计算，获得本 次粒子下的系统节点电压、系统基波损耗和谐波损耗，进而计算出系统节点偏差指标和系 统总损耗指标；取得各待优化目标的隶属满意度，对其进行综合评估；改进粒子群算法能 对个体极值和全局极值进行记录和优化(过程中引入变异算子，保持粒子多样性，提高寻优 的能力）； 步骤五：查看和输出优化配置计算结果； 上述的基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优化配置方法，其特征在于： 步骤一中的多目标函数分别为：
【主权项】
1. 一种基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优化配置方法，其特征在于： 包括如下步骤： 步骤一：输入优化配置计算参数数据，初始化粒子群粒子、飞行速度和所接入的分布式 电源功率因数； 步骤二：选择优化配置类型，应用模糊集理论将其转化为统一量纲下进行优化比较，对 多目标优化问题转化为单目标优化问题，对分布式电源接入总有功容量进行约束，根据分 布式电源优化配置方案类型选择入口，优化配置方案类型：定址优容、定容优址或指定接入 数目为ΛΓ的优址优容； 定址优容：在初始化和改进粒子群优化计算的过程中，设置未被指定的节点接入容量 为〇,以实现在指定节点上进行优化配置计算； 定容优址：引入随机组合数的概念，优化配置计算量指标以来衡量； 优址优容：在初始化和优化的过程中，随机指定w个节点接入，并在选定的节点上进行 优化配置计算，最后选取各种组合下的最优值，优化配置计算融合了定址优容和定容优址 优化计算思想； 步骤三：选择优化配置目标，记录配电系统参数和分布式电源系统参数，包括系统网 损，平均电压水平参数； 步骤四：执行优化配置计算，对每个粒子下进行基波潮流计算和谐波潮流计算，获得本 次粒子下的系统节点电压、系统基波损耗和谐波损耗，进而计算出系统节点偏差指标和系 统总损耗指标；取得各待优化目标的隶属满意度，对其进行综合评估；改进粒子群算法能 对个体极值和全局极值进行记录和优化，过程中引入变异算子，保持粒子多样性，提高寻优 的能力； 步骤五：查看和输出优化配置计算结果。
2. 根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优化配置 方法，其特征在于：步骤一中的多目标函数分别为：
其中乂为系统总有功损耗；I为第/条支路编号；i为系统支路总数；为第/ * 条支路基波有功损耗；为第/条支路谐波有功损耗；/2为系统各节点总电压偏移绝 对值；[/I为第；个节点电压幅值；？7V[为第^.个节点额定电压幅值；"为系统节点总数。
3. 根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优化配置 方法，其特征在于：步骤二中应用模糊集理论将其转化为统一量纲下进行优化比较，应用公 式如下：
其中巧i-为分布式电源优化配置后的系统预期总有功损耗；01为分布式电源优 化配置前原系统预期总有功损耗；Λ75为分布式电源优化配置后的总电压偏移绝对值 之和预期值；Λ7· ν为分布式电源优化配置前的总电压偏移绝对值之和预期值；P1 ?/ι )为优化目标的满意度数值，即为衡量优化效果的最终指标。
4. 根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优化配置 方法，其特征在于：步骤二中多目标优化问题转化为单目标优化问题，应用公式如下： e =-Uim(IiXfl), U1(Z1)) 。
5. 根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优化配置 方法，其特征在于：步骤二中DG优化配置的改进粒子群优化算法流程如下： S2-1 :初始化粒子群，设置参数，包括学习因子、迭代次数、种群规模、解空间维数、最大 飞行速度、最小飞行速度、最大惯性权重以及最小惯性权重； S2-2 :计算每个粒子的^^^ , /M/:)应用公式 e = -mm(ul(fl)iu2(f2)} 取得每个粒子的最大适应度值，记录个体最佳位置 jPfc+KT和全局最佳位置Au ; S2-3 :更新个体极值：对每个粒子的满意度值进行评价，即将第?个粒子的当前满意度 值与该粒子的个体极值Λ进行比较，如果当前位置更优，则更新最优位置Pfea ;否则， 保持不变； S2-4 :更新全局极值：从Λ中选出最优的作为全局极值gf,其对应最优位置; S2-5 :更新粒子的速度和位置，应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 中某一维飞行速度超过最大飞行速度，限定= ;如果中某一维飞行速 度小于最小飞行速度，限定it/) = ^mn ; 应用公式更新粒子的位置：二,如果PcjMJl中某一维接 入DG容量超过最大允许接入容量，限定/WpC/)二pcPd ;如果ρσρΟΙ中某一维接入 DG容量小于0,限定户呀(/) =/wpffltfl ; 其中1<刀为第j个粒子的飞行速度；为第次迭代时的惯性权重；
勺最大惯性权重； 为最小惯性权重； 为最 大迭代次数；?为迭代次数；Cl , 为学习因子；《TO#为〇~1之间的随机数；为 第_/个粒子的个体极值；为第/个粒子的本次满意度值；为全局最优值；v_ 为最大飞行速度；Vfflsa为最小飞行速度；为最大允许接入容量；JwPflrin为最小 允许接入容量； S2-6 :检查是否满足程序中止条件(预设的迭代次数)，若不满足，转至步骤S2-2,若满 足，则退出。
6. 根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优化配置 方法，其特征在于：步骤四中取得各待优化目标的隶属满意度，对其进行综合评估，应用公 式如下：
7. 根据权利要求1所述的基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优化配置 方法，其特征在于：对分布式电源接入总有功容量进行约束为总有功功率负荷的25%。
【专利摘要】一种基于改进粒子群算法的分布式电源接入配电系统优化配置方法，包括步骤一：输入优化配置计算参数数据，初始化粒子群粒子、飞行速度和所接入的分布式电源功率因数；步骤二：选择优化配置类型，根据分布式电源优化配置方案类型选择入口，优化配置方案类型：定址优容、定容优址和指定接入数目为的优址优容；步骤三：选择优化配置目标，记录配电系统参数和分布式电源系统参数，包括系统网损，平均电压水平参数；步骤四：执行优化配置计算，对每个粒子下进行基波潮流计算和谐波潮流计算，获得本次粒子下的系统节点电压、系统基波损耗和谐波损耗，进而计算出系统节点偏差指标和系统总损耗指标；步骤五：查看和输出优化配置计算结果。
【IPC分类】H02J3-38, G06Q10-04, G06Q50-06
【公开号】CN104659816
【申请号】CN201510108589
【发明人】李鹏程, 丛中笑, 欧家祥, 彭志炜
【申请人】贵州电力试验研究院
【公开日】2015年5月27日
【申请日】2015年3月13日