基于改進(jìn)微分進(jìn)化算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)無功補(bǔ)償方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)微分進(jìn)化算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)無功補(bǔ)償方法，進(jìn)行潮流計(jì)算，選擇系統(tǒng)中無功裕度數(shù)值最小的、占總節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定比例的節(jié)點(diǎn)，以及電壓低于設(shè)定值Ulimit的節(jié)點(diǎn)為待補(bǔ)償節(jié)點(diǎn)；建立目標(biāo)函數(shù)，生成初始種群；應(yīng)用進(jìn)化算法，對(duì)初始種群中個(gè)體進(jìn)行變異、交叉、選擇操作，直到達(dá)到迭代次數(shù)或者更新后代種群中個(gè)體適應(yīng)度值達(dá)到設(shè)定的最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值。本發(fā)明能夠合理確定無功補(bǔ)償點(diǎn)和無功補(bǔ)償容量，實(shí)現(xiàn)補(bǔ)償效果和電壓穩(wěn)定的綜合最優(yōu)，進(jìn)而促進(jìn)含風(fēng)電場(chǎng)的電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。
【專利說明】基于改進(jìn)微分進(jìn)化算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)無功補(bǔ)償方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)微分進(jìn)化算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)無功補(bǔ)償方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的日益進(jìn)步、風(fēng)機(jī)制造水平的不斷提高，在國(guó)家"建設(shè)大基地、 融入大電網(wǎng)"風(fēng)電發(fā)展戰(zhàn)略的指導(dǎo)下，我國(guó)風(fēng)電在電網(wǎng)中的比重不斷提高，且正在由分散、 小規(guī)模開發(fā)、就地消納，向大規(guī)模、高集中開發(fā)，遠(yuǎn)距離、高電壓輸送方向發(fā)展。甘肅酒泉、新 疆哈密、內(nèi)蒙、吉林、山東等八個(gè)千萬kW級(jí)的風(fēng)電基地已相繼獲得批復(fù)和開工建設(shè)，到2020 年，我國(guó)將陸續(xù)建成若干個(gè)"風(fēng)電三峽"。
[0003] 與之相對(duì)應(yīng)的是，大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)給電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行帶來重大的影響，其 中最突出的一個(gè)問題是風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)運(yùn)行會(huì)引起電力系統(tǒng)無功的變化，進(jìn)而影響系統(tǒng)電壓， 嚴(yán)重情況下甚至導(dǎo)致電壓崩潰。
[0004] 因此，在風(fēng)電并網(wǎng)容量持續(xù)快速增加、風(fēng)電場(chǎng)與電力系統(tǒng)間的交互耦合影響愈發(fā) 突出的背景下，如何結(jié)合大規(guī)模風(fēng)電場(chǎng)接入對(duì)系統(tǒng)電壓的影響，建立合理的無功優(yōu)化補(bǔ)償 方案已成為當(dāng)前迫切需要解決的現(xiàn)實(shí)問題之一。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是提供一種基于改進(jìn)微分進(jìn)化算法的風(fēng)電并網(wǎng)電力系統(tǒng)無功補(bǔ)償 方法，用以解決大規(guī)模風(fēng)電場(chǎng)接入電網(wǎng)時(shí)的無功補(bǔ)償問題。
[0006] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的方案包括：
[0007] 基于改進(jìn)微分進(jìn)化算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)無功補(bǔ)償方法，包括如下步驟：
[0008] 1)進(jìn)行潮流計(jì)算，選擇系統(tǒng)中無功裕度數(shù)值最小的、占總節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定比例的節(jié)點(diǎn)， 以及電壓低于設(shè)定值U limit的節(jié)點(diǎn)為待補(bǔ)償節(jié)點(diǎn)；
[0009] 2)以式（1)為目標(biāo)函數(shù)，在設(shè)定的補(bǔ)償容量于都條件下，生成初始種群；

【權(quán)利要求】
1. 基于改進(jìn)微分進(jìn)化算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)無功補(bǔ)償方法，其特征在于，包括如下 步驟： 1) 進(jìn)行潮流計(jì)算，選擇系統(tǒng)中無功裕度數(shù)值最小的、占總節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)定比例的節(jié)點(diǎn)，以及 電壓低于設(shè)定值ulimit的節(jié)點(diǎn)為待補(bǔ)償節(jié)點(diǎn)； 2) 以式（1)為目標(biāo)函數(shù)，在設(shè)定的補(bǔ)償容量于都條件下，生成初始種群；
(1) %為節(jié)點(diǎn)額定電壓，即％=1，A為節(jié)點(diǎn)i的實(shí)際電壓，η為系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)； 3) 應(yīng)用進(jìn)化算法，對(duì)初始種群中個(gè)體進(jìn)行變異、交叉、選擇操作，直到達(dá)到迭代次數(shù)或 者更新后代種群中個(gè)體適應(yīng)度值達(dá)到設(shè)定的最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)微分進(jìn)化算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)無功補(bǔ)償方法， 其特征在于，按式（2)生成初始種群；
(2) 式中：
和
為第j個(gè)變量的上下界；je [1，D]，D為設(shè)定維數(shù)；rand(l)為介于[0， 1]之間均勻分布的隨機(jī)數(shù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)微分進(jìn)化算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)無功補(bǔ)償方法， 其特征在于，對(duì)種群中的個(gè)體按式（3)改進(jìn)變異操作，按式（4)進(jìn)行交叉操作，按式（5)進(jìn)行 選擇操作；
(3) 式中，
為目標(biāo)個(gè)體V對(duì)應(yīng)的變異個(gè)體；F為縮放因子；
表示當(dāng)前(第G代）種 群中的最優(yōu)個(gè)體；為隨機(jī)選擇的個(gè)體;為變異方向記錄參數(shù)；
(4) ，…，uiD)為變異操作形成的新向量；CRe [〇，1]，稱為交叉概率，其值越大發(fā) 生交叉的概論越大；rand」e [〇, 1]是針對(duì)第j維分量隨機(jī)選取的控制參數(shù)；rnbri是從[1, D]中隨機(jī)選則的一個(gè)整數(shù)，它是來保證υ^+1至少要有一個(gè)分量從Xie中獲得；
^5) 如果U，1的適應(yīng)度值比的適應(yīng)度值好，那么U，1將會(huì)取代進(jìn)入到下一代群體中， 否則V仍舊保留到下一代。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于改進(jìn)微分進(jìn)化算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)無功補(bǔ)償方法， 其特征在于，新個(gè)體的適應(yīng)度值比原目標(biāo)個(gè)體更好時(shí)，則將其保留到下一代群體中，否則原 目標(biāo)個(gè)體仍然作為下一代的復(fù)向量進(jìn)行計(jì)算。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于改進(jìn)微分進(jìn)化算法的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)無功補(bǔ)償方法， 其特征在于，所述步驟3)中，按式（6)、式（7)對(duì)新種群中最優(yōu)個(gè)體以外的部分個(gè)體按局部 增強(qiáng)算子進(jìn)行重新賦值；
式中，&8+1為引入增強(qiáng)算子后的新個(gè)體，xb<g+1為種群中的當(dāng)前最優(yōu)個(gè)體，x riig+1、kg+1 是從種群中隨機(jī)選取的不同個(gè)體，gen為算法迭代次數(shù)。
(7) 式中，Pi為概率選擇參數(shù)；η為群體大小，F(xiàn)i為個(gè)體i的適應(yīng)度。
【文檔編號(hào)】H02J3/18GK104143826SQ201310544619
【公開日】2014年11月12日 申請(qǐng)日期:2013年11月5日 優(yōu)先權(quán)日:2013年11月5日
【發(fā)明者】王世謙, 于琳琳, 張麗華, 田春箏, 黃景慧 申請(qǐng)人:國(guó)家電網(wǎng)公司, 國(guó)網(wǎng)河南省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院