考虑p-q-v静态电压稳定裕度约束的多目标动态最优潮流的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于电力系统日前调度计划研究领域，设及一种考虑P-Q-V静态电压稳定 裕度的多目标动态最优潮流。
【背景技术】
[0002] 电力系统静态电压稳定域分析属电力系统安全性研究领域，传统电压稳定域研究 一般基于连续潮流法通过P-V或Q-V曲线描述静态电压稳定域，也有文献采用P-Q曲线描 述。基于此，有文献提出用P-Q-V空间曲线描述稳态电压稳定域，可在Ξ维空间兼顾有功、 无功、和电压极限Ξ者的关系，并提出了电压稳定裕度（voltage St油ility region，AVSR) 指标，用于评估节点、区域或整个系统的静态电压稳定性。在制定电力系统调度计划时考虑 静态电压稳定约束，对电力系统在满足安全性要求下实现优化运行与控制有重要意义。
[0003] 多目标动态最优潮流是日前调度计划研究的一个分支，旨在机组组合确定的情况 下，基于对电力系统下一调度周期负荷等情况的合理预测，制定系统中可调节手段如机组 出力、机端电压、无功补偿投入和需求响应资源等的调度计划，W实现电力系统在满足机组 爬坡及电压安全等约束下的经济、环保、节能等方面多目标动态优化运行。运类问题是具有 大量混合变量和约束条件的复杂多目标非线性优化问题。基于遗传思想的快速非支配排序 遗传算法（non-dominated so;rting genetic algorithm-II，NSGA-II)具有良好的非线性 优化能力和鲁棒性，可获取多目标Pareto最优解集，保证最优个体多样性从而为决策者提 供不同偏好选择，成为求解多目标优化问题的优秀智能算法之一。最大满意度法通过模糊 满意度和综合满意度计算从而获取多目标综合最优折衷解，为决策提供一种方法途径。
[0004] 综上所述，研究考虑P-Q-V静态电压稳定裕度约束的多目标动态最优潮流，保证 和评估电力系统调度问题中的静态电压稳定安全性，对于提升电力系统日前调度水平具有 积极意义。
【发明内容】
阳0化]针对现有技术的不足，本发明"考虑P-Q-V静态电压稳定裕度约束的多目标动态 最优潮流"，提出将P-Q-V静态电压稳定裕度约束引入日前调度问题，基于多目标动态最优 潮流建立模型，益于保证和评估电力系统调度问题中的静态电压稳定安全性。
[0006] 本发明采用如下技术方案：考虑P-Q-V静态电压稳定裕度约束的多目标动态最优 潮流，该方法包括如下步骤：
[0007] 步骤1 :获取电力系统在下一个完整调度周期的数据，并进行负荷预测，拟合节点 P-Q-V静态电压稳定边界函数参数。
[0008] 步骤2 : W系统总发电耗费、污染物排放量和有功网损最小为目标，考虑传统动态 最优潮流的静态、动态约束和P-Q-V静态电压稳定裕度约束，建立多目标动态最优潮流模 型。
[0009] 步骤3 :义用NSGA-II与最大满意度法混合算法获取多目标动态最优潮流的最优 解。
【附图说明】
[0010]图1 :本发明考虑P-Q-V静态电压稳定裕度约束的多目标动态最优潮流的整体实 施流程图； W11] 图2 :本发明的P-Q-V静态电压稳定曲线示意图； 阳01引图3 :本发明的偏小型满意度函数曲线； 阳01引 图4 邸30节点系统的接线示意图；
[0014] 图5 邸30节点系统的典型负荷曲线图。
【具体实施方式】
[0015] 下面结合附图及具体实施例，对本发明做进一步详述。
[0016] 本发明提出的考虑P-Q-V静态电压稳定裕度约束的多目标动态最优潮流，其整体 实施流程见图1，下面W IEEE30节点系统为具体实施例对其进行详细说明，其接线情况见 图4。实施例用于说明但不限于本发明。
[0017] 步骤1 :获取电力系统在下一个完整调度周期的数据，并进行负荷预测，拟合节点 P-Q-V静态电压稳定边界函数参数。
[001引对于本实施例直接输入IE邸30节点系统的数据即可。负荷预测曲线采用图5典 型双峰曲线为例。
[0019] 基于系统各节点的预测负荷，分别W各灵活负荷节点（即有需求响应资源和分布 式电源接入的节点）为研究对象，设定负荷功率增长方向集合d =[山…dj，采用连续潮 流算法计算各功率增长方向对应的电压崩溃点集合^'''.谷'')，/ = 1，一?，通过最小二乘法拟 合和高斯迭代获取该负荷节点bi的P-Q-V静态电压稳定边界表达式 W20] r:Q…,t (巧=abi,tP2+bbi,tP+Cbi,t (!) 阳〇2U 其中abi,tAi,t和C bi,t是拟合系数。IE邸30节点系统中节点8的负荷曲线示意图 如图2所示。
[0022] 步骤2 : W系统总发电耗费、污染物排放量和有功网损最小为目标，考虑传统动态 最优潮流的静态、动态约束和P-Q-V静态电压稳定裕度约束，建立多目标动态最优潮流模 型。
[0023] 本发明建立的多目标动态最优潮流模型如下： |；0〇24]决策变量 Xf =[戶GU，...，&。。--Ι,?，苗山，…，巧…,。0咕,,，公，其中 ??,鹿火电机组1的有功出力（1 = 1，2，'''10，口。^11是负荷侧需求响应资源（或分布式电 源等）j的有功出力（j = 1，2,…nDK)，Uw,t是火电机组i所在节点的电压，Bk,t化=1，2,… nsc)是无功补偿器k投入量。 阳02引 目标函数：
[0026]
巧
[0027] 其中馬，二。，传,，+Vkr+&表示火电机组发电耗费，CDK.，,t= ζ ,ιΡηκ.，,ι+λ，,，ξ , 表示需求响应资源补偿费用，
表示调用需求响应资源作为发电机或负 荷；
对调用状态。
[0030] 约束条件：
[0031] 1.静态约束 阳〇巧 （1)功率平衡约束
[0043] 一般取 m = 5%。
[0044] (5)节点P-Q-V静态电压稳定裕度约束
[0045] 基于P-Q-V静态电压稳定边界曲线，负荷节点的电压稳定裕度
[0046]
(1)
[0047] 其中化1,。Qbi,t)是该负荷节点时下运行点，(C，化，^是无功负荷为Qbi,t的电压 崩溃点。
[0048] 本发明的动态最优潮流模型中引入灵活负荷节点的P-Q-V静态电压稳定裕度约 束，如下式 阳0例
（17)
[0050] 其中是最大裕度，为节点负荷为ο时的AVSR值；η为稳 定性裕度。
[0051] 2.动态约束
[0052] 火电机组的爬坡约束 柳5引
抖8)
[0054] 考虑爬坡约束后的火电机组出力上下限由下式决定
[0055]
(19)
[0056] 步骤3 :采用NSGA-II与最大满意度法混合算法获取多目标动态最优潮流的最优 解。 阳057] 采用NSGA-II求取Pareto最优解集，最大满意度法决策最优折衷解，在优化目标 函数中加入动态罚函数实现静态等式约束。
[005引采用偏小型模糊满意度计算公式，其示意图如图3。对于Pareto解集中的每个非 支配解，计算其每个目标值的满意度，再计算每个非支配解的综合满意度，选取综合满意度 最大的非支配解为多目标最优折衷解。
[0059] 计算负荷节点、区域等的分时段AVSR值与累加 AVSR值，分析获取节点和区域在特 定时段及整个调度周期的静态电压稳定性特征。
[0060] W上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通 技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可W做出各种变化和变型，因此所有 等同的技术方案也属于本发明的保护范畴。
【主权项】
1. 考虑P-Q-V静态电压稳定裕度约束的多目标动态最优潮流，其特征是，该方法包括 如下步骤： 步骤1 :获取电力系统在下一个完整调度周期的数据，并进行负荷预测，拟合节点 P-Q-V静态电压稳定边界函数参数； 步骤2:以系统总发电耗费、污染物排放量和有功网损最小为目标，考虑传统动态最优 潮流的静态、动态约束和P-Q-V静态电压稳定裕度约束，建立多目标动态最优潮流模型； 步骤3 :米用NSGA-II与最大满意度法混合算法获取多目标动态最优潮流的最优解。2. 根据权利要求1所述的考虑P-Q-V静态电压稳定裕度约束的多目标动态最优潮流， 其特征是，步骤1中的静态电压稳定边界求取是基于系统各节点的预测负荷，以各灵活负 荷节点（有需求响应资源或分布式电源接入的节点）为研究对象，在P-Q-V三维空间进行。3. 根据权利要求1和权利要求2中任意一项权利要求所属的考虑P-Q-V静态电压稳定 裕度约束的多目标动态最优潮流，其特征是，步骤2中的多目标动态最优潮流模型中，考虑 了灵活负荷节点的P-Q-V静态电压稳定裕度约束其中尸?户尸是最大裕度，为节点负荷为0时的AVSR值；η为稳定性 裕度；(Pbiit, Qbiit)是该负荷节点时下运行点，)是无功负荷为Qbii^电压崩溃点， abl,t，bbljP c bl,t是拟合的静态电压稳定边界系数。
【专利摘要】本发明涉及考虑P-Q-V静态电压稳定裕度约束的多目标动态最优潮流模型，属电力系统日前调度计划研究领域，包括以下步骤：获取下一调度周期内系统相关数据，拟合节点P-Q-V静态电压稳定边界函数参数；以系统总发电耗费、污染物排放量和有功网损最小为目标，考虑传统动态最优潮流的静态、动态约束和P-Q-V静态电压稳定裕度约束，建立多目标动态最优潮流模型；采用NSGA-II与最大满意度法混合算法获取多目标动态最优潮流的最优解。本发明将P-Q-V静态电压稳定裕度约束引入日前调度问题，基于多目标动态最优潮流建立模型，益于保证和评估电力系统调度问题中的静态电压稳定安全性。
【IPC分类】G06Q50/06, H02J3/00, G06Q10/04
【公开号】CN105631533
【申请号】CN201510961116
【发明人】马瑞, 李晅
【申请人】长沙理工大学
【公开日】2016年6月1日
【申请日】2015年12月21日