专利名称：一种基于遗传算法的企业配电网的无功优化方法
技术领域：
本发明涉及一种基于遗传算法的企业配电网的无功优化方法，属于电力信息技术 领域。
背景技术：
电力系统涉及到发电、输电、变电、配电与用电五个环节。长期以来，重发轻输不管 用，尽管发电、输电、变电与配电已经形成完善和成熟的监控管理系统，但是用电环节重视 不足。作为我国能源消耗大户的工业企业在用电安全、用电质量和用电效率三方面存在许 多问题。在加强节能减排工作的背景下，企业配电网的无功优化不仅能够提高企业用电安 全、用电质量和用电效率，还能够实现节能减排，带来可观的经济效益。近年来，尽管输电网 无功优化研究成果很多，人们对于企业配电网的无功优化的研究还不够，而且目前输电网 无功优化的研究方法也存在一定不足。以研究应用较为广泛的基于遗传算法的无功优化为 例，以灵敏度方法确定无功优化待补偿点存在补偿点过于集中、补偿范围重复等不足。确定 无功优化待补偿点以后，进行基于遗传算法的无功优化的步骤包括染色体编码，形成初始 种群；计算种群中满足约束检验的各个体的适应度值；选择、交叉、变异，形成新一代种群； 判断是否满足进化终止条件，如果满足则输出无功优化结果 ，否则计算新一代种群中各个 体适应度值，开始新一轮的进化。简单遗传算法的交叉率、变异率均为常数，不能有效反映 种群进化状况，存在漏选最优个体，计算速度慢等不足。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于遗传算法的企业配电网的无功优化方法。本发明的发明构思是近年来，人们对企业配电网的无功优化的研究应用还不够。 本发明建立企业配电网的无功优化模型，利用灵敏度方法和负荷功率矩阵阻抗法确定企业 配电网的无功优化待补偿点，采用基于改进的遗传算法进行企业配电网的无功优化，解决 传统的配电网无功优化问题中补偿点过于集中、多目标优化等问题，使研究成果应用价值更高。本发明解决其技术问题所采取的技术方案是该基于遗传算法的企业配电网的无 功优化方法包括以下步骤(1)建立企业配电网的无功优化模型；(2)根据所述企业配电网的无功优化模型，利用灵敏度方法初步确定所述企业配 电网的无功优化待补偿点的分布范围，利用负荷功率矩阵阻抗法比较初步确定的所述无功 优化待补偿点的分布范围内的各无功优化待补偿点与企业配电网馈线相应分支的末端待 补偿点的负荷功率阻抗矩的差值，进一步选取所述负荷功率阻抗矩的差值近似为所述企业 配电网模型的平均负荷功率阻抗矩的整数倍的无功优化待补偿点作为所述企业配电网的 最终无功优化待补偿点；
(3)对所述企业配电网模型中的补偿电容器的补偿电容、可调变压器的变比、发电 机的机端电压进行染色体编码，形成初始种群；(4)对所述初始种群中的各个体进行约束检验，根据所述企业配电网的无功优化 模型的目标函数计算满足约束检验的个体的适应度值；(5)根据所述初始种群中各个体适应度值进行选择、自适应地交叉和变异，产生新 一代种群；(6)判断所述新一代种群中个体的最大适应度值与所述新一代种群的上代种群中 个体的最大适应度值是否满足以下关系式(1)IK:1)—⑴式(1)中，G=表示新一代种群中个体的最大适应度值，Cfa^表示新一代种群 的上代种群中个体的最大适应度值，k为种群的当前进化代数，1 ^k^ 100，ε为常数，
IO-5 彡 ε 彡 10_4。如果满足，则对所述新一代种群中适应度值最大的个体进行染色体解码，得到所 述企业配电网模型的无功优化结果并将该结果输出；如果不满足，则返回执行步骤(4)。与现有技术相比，本发明的有益效果是本发明提出了一种基于遗传算法的企业配电网的无功优化方法和处理流程，建立 企业配电网的无功优化模型，利用灵敏度方法初步确定所述企业配电网模型的无功优化待 补偿点的分布范围，利用负荷功率矩阵阻抗法进一步选取所述企业配电网模型的最终无功 优化待补偿点，对所述企业配电网模型中的补偿电容器的补偿电容、可调变压器的变比、发 电机的机端电压进行染色体编码，进行选择、自适应地交叉、变异，从而得到所述企业配电 网模型的无功优化结果。本发明提出的基于遗传算法的企业配电网的无功优化方法能够很 好地解决目前企业配电网的无功优化的难题，具有以下优点建立企业配电网的无功优化 模型，利用灵敏度方法初步确定所述企业配电网的无功优化待补偿点的分布范围，与传统 的利用灵敏度方法确定配电网的无功优化待补偿点相比，扩大了无功优化待补偿点的选取 范围，避免漏选距离企业配电网馈线各分支末端较远的无功优化待补偿点；利用负荷功率 矩阵阻抗法进一步确定最终的无功优化待补偿点，较好地解决了补偿点过于集中、补偿范 围重复的问题。确定所述企业配电网的无功优化待补偿点后，采用遗传算法进行企业配电 网的无功优化。本发明方法计算速度较快，通用性强，对于企业配电网的无功优化有较高的 理论意义和应用价值。
图1是本发明基于遗传算法的企业配电网的无功优化的流程图。
具体实施例方式参看图1，本发明基于遗传算法的企业配电网的无功优化按以下步骤进行步骤(1)建立企业配电网的无功优化模型。在企业配电网的无功优化模型中，无功优化的目标函数如式(2)所示，约束条件 如式(3)至式(7)所示
Mc
min F = Ke^Pu + KmMc + Kc^Qa + Kv(AUi)2
/=1
/=1
“· Pa -Pdi-UiYjUjiGlj cos + Blj Sin^) = 0
M
Qa-Qd-U^jU^Gij sin^ +Bij CosGij) = 0 >=1
⑵
⑶
⑷(i = 1,2,3,…，η ；ie PQ)
Uimin Ui ^ Uimax (i =1 j 2 j · ·, ，η)(5)
Timin ^^ ^^ ^imax (土1 j 2 j · ·, , nt)(6)
Qcimin ^ Qci ^ Qcimax(i=1,2,· ·，nc)(7)
式⑵中，
AU:=
Ui-Uimax^i > U11
o,uimin<ut<uim3
8
Uimin -UiJJi <u
/min以上各式中，Ke为系统电价，K。为单位电容器的年运行费用，Kv为电压越界罚系 数，Km为每个节点的电容器固定安装费用；PU为各支路的有功网损；M。为无功补偿节点数； AUi为节点i的电压越限值；Qra为节点i的补偿容量；Pei和Qei为节点i的注入有功功率 和注入无功功率；Pdi和Qdi为节点i的负荷有功功率和无功功率洱为节点i的电压，Uimax 和Uimin为节点i电压的上下限，i e PQ表示节点i为PQ节点，η为企业配电网节点总数； Ti为可调变压器i的变比，Tifflax和Timin为可调变压器i的变比上下限，nt为企业配电网的 可调变压器总数；Qra为补偿电容器i的补偿电容，Qcifflax和Qeimax为补偿电容器i的补偿电 容上下限，&为企业配电网的补偿电容器总数；θ u为节点i与节点j的电压相角差，Gij和 Bij为节点i与节点j的之间的支路的电导和电纳。步骤(2)根据所述企业配电网的无功优化模型，利用灵敏度方法和负荷功率矩 阵阻抗法确定所述企业配电网的最终无功优化待补偿点。首先，利用灵敏度方法初步确定所述企业配电网的无功优化待补偿点的分布范围 如下企业配电网模型的有功网损如式(9)所示
P = YJU1YJUJ(GIJ cosOij +BljSmeij)(9)
/=1 J=X节点无功变化对系统网损的灵敏度如式(10)所示
dP/dQ = (ΘΡ / dU)(dU / QQ1 )(dP lde){dOldQt)(10)式(10)中，Q1, U和θ分别为企业配电网的节点注入无功，节点电压幅值与相角。
5为得到式(10)，进行变换
权利要求
一种基于遗传算法的企业配电网的无功优化方法，其特征包括以下步骤(1)建立企业配电网的无功优化模型；(2)根据所述企业配电网的无功优化模型，利用灵敏度方法初步确定所述企业配电网的无功优化待补偿点的分布范围，利用负荷功率矩阵阻抗法比较初步确定的所述无功优化待补偿点的分布范围内的各无功优化待补偿点与企业配电网馈线相应分支的末端待补偿点的负荷功率阻抗矩的差值，进一步选取所述负荷功率阻抗矩的差值近似为所述企业配电网模型的平均负荷功率阻抗矩的整数倍的无功优化待补偿点作为所述企业配电网的最终无功优化待补偿点；(3)对所述企业配电网模型中的补偿电容器的补偿电容、可调变压器的变比、发电机的机端电压进行染色体编码，形成初始种群；(4)对所述初始种群中的各个体进行约束检验，根据所述企业配电网的无功优化模型的目标函数计算满足约束检验的个体的适应度值；(5)根据所述初始种群中各个体适应度值进行选择、自适应地交叉和变异，产生新一代种群；(6)判断所述新一代种群中个体的最大适应度值与所述新一代种群的上代种群中个体的最大适应度值是否满足以下关系式(1) <mrow><mo>|</mo><msubsup> <mi>G</mi> <mi>max</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo> </mrow></msubsup><mo>-</mo><msubsup> <mi>G</mi> <mi>max</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo> </mrow></msubsup><mo>|</mo><mo>≤</mo><mi>ϵ</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo></mrow> </mrow>式(1)中，表示新一代种群中个体的最大适应度值，表示新一代种群的上代种群中个体的最大适应度值，k为种群的当前进化代数，1≤k≤100，ε为常数，10 5≤ε≤10 4。如果满足，则对所述新一代种群中适应度值最大的个体进行染色体解码，得到所述企业配电网模型的无功优化结果并将该结果输出；如果不满足，则返回执行步骤(4)。FSA00000269419400012.tif,FSA00000269419400013.tif
全文摘要
本发明公开一种基于遗传算法的企业配电网的无功优化方法，包括以下步骤(1)建立企业配电网的无功优化模型；(2)确定企业配电网的最终无功优化待补偿点；(3)对企业配电网模型中的补偿电容器的补偿电容、可调变压器的变比、发电机的机端电压进行染色体编码，形成初始种群；(4)计算初始种群中满足约束检验的个体的适应度值；(5)根据初始种群中的各个体适应度值进行选择、自适应地交叉和变异，产生新一代种群；(6)若新一代种群个体的最大适应度值与其上代种群中个体的最大适应度值满足关系式则对新一代种群中适应度值最大的个体进行染色体解码，得到企业配电网模型的无功优化结果并输出；否则返回执行步骤(4)。
文档编号H02J3/18GK101950971SQ20101028158
公开日2011年1月19日 申请日期2010年9月14日 优先权日2010年9月14日
发明者周恒俊, 李彦柳, 邓辉, 郭创新 申请人:浙江大学