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1、电力系统负荷恢复优化的并行遗传算法实现第35卷第6期2007年6月华南理工大学(自然科学版)JournalofSouthChinaUniversityofTechnology(NaturalScienceEdition)Vo1.35No.6June2007文章编号:1000-565X(2007)06—0038—05电力系统负荷恢复优化的并行遗传算法实现术张志毅文福栓刘敏忠(1.武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072;2.华南理工大学电力学院,广东广州510640;3.武汉大学计算机学院,湖北武汉430072)摘要:对电力系统的负荷恢复问题进行了研究.将该问题建
2、模为一个多约束条件的组合优化问题,根据遗传算法特别适合求解大规模组合优化问题的特点,设计了一种粗粒度并行遗传算法来对此优化问题进行求解.在消息传递类并行软件开发环境提供的基于消息传递的并行虚拟环境下,采用master/slave的并行编程模式,有效地提高了算法的计算速度.将各种约束条件与目标函数融合在一起,建立一种序关系,来处理负荷恢复中的约束条件.求解过程满足系统的约束条件,不会出现系统的越限.算例结果表明,所提出的并行遗传算法不仅可以最大限度地恢复负荷,而且可有效提高算法的计算速度.关键词:电力系统;负荷恢复;并行遗传算法;组合优化;粗粒度中图分类号:TM73
3、2文献标识码:A近年来欧美发生的多次电网大停电事故,给电力工作者敲响了警钟¨也j.研究电力系统发生大面积的停电事故后,如何快速而有序地恢复,是目前国内外十分关注的电力系统热点研究课题之一.根据系统在恢复过程中不同时期的特点,可以把恢复过程分成3个阶段:黑启动阶段,网络重构阶段,负荷恢复阶段.文献[3]中对系统恢复过程中的负荷恢复问题进行了研究,用近似算法对问题进行求解,但在求解时只考虑了系统的稳态频率约束,所以求得问题的近似解因为有越限的存在而必须进行越限的消除.处于恢复过程中的系统是比较脆弱的,系统越限的存在一方面增加了系统发生二次停电的可能,另一方面进行越限的
4、消除使系统的恢复过程延长,同时也使算法中求得的近似解和最优解相差更远,不能保证最大限度地恢复负荷.本文中考虑系统恢复过程中负荷对电力需求的优先级的不同,把电力系统的负荷恢复问题建模为收稿日期:2006—09—18基金项目:国家自然科学基金资助项目(50677046)作者简介:张志毅(1972),女,博士,讲师,主要从事智能优化方法及电力系统的恢复控制研究.E—mail:zhzyi@163.com一个多约束条件的组合优化问题.遗传算法以其丰富的进化算子而被称为最具代表性和最基本的进化算法,其灵活的交叉算子使它特别适合于组合优化问题的求解.但常规串行的遗传算法在解决大
5、系统优化问题时,面临着两个主要困难:(1)计算,搜索的时间过长;(2)过早收敛问题.对此研究人员作了大量的研究工作,其主要方法包括:改进选择机制和进化算子,引用自调整技术,优化参数设置和采用并行实现引.随着计算机技术的飞速发展,应用并行实现被视为克服以上两种困难的最有效办法之一.本文中尝试将并行遗传算法的思想应用于电力系统的负荷恢复,有效地提高了算法的计算速度,同时遗传算子的设计使算法在一定程度上避免了寻优中的过早收敛问题.1负荷恢复问题的数学描述1.1目标函数负荷恢复处于大停电后系统恢复过程的第三个阶段,此时系统的网络框架已经形成,负荷恢复时可以认为是在系统网络
6、结构保持不变的情况下,系统优先恢复重要负荷的同时最多地恢复负荷并满足所有的约束条件,这样可以列出系统负荷恢复时的目标函数如下:第6期张志毅等:电力系统负荷恢复优化的并行遗传算法实现Z:maxf(X)=max(∑∑Ll,i,k训,m+,i=1=lin
7、∑∑L2,i,k,+∑∑L3,i,k,)(1)式中:L¨,为一级负荷;L为二级负荷;L,为其它的不太重要的负荷;表示对应的负荷开关,X=0表示断开,X=1表示投入;为系统总的节点数;k为每个节点上待投入的负荷开关数;W,仲为一级负荷和二级负荷的权值.1.2约束条件负荷恢复的约束条件主要是系统稳态频率,电压必须保持在规程
8、允许范围,线路潮流不越限.所以对目标函数的约束包括以下几个方面.'(1)等式约束条件.该条件为系统潮流方程的约束,其数学表达式为P.(1-KGaf)-p(Ap+Bv,c)(1+KⅢaf)=∑vJ(GO~cos0o柏sin0)Q一Q(A++c)(1+i厂):'2∑vj(Gsin0一Bqcos0)式中:P,Q为第i个节点上发电机的有功和无功输出;,Q为第i个节点上负荷消耗的有功和无功;K伪第个节点上发电机的有功单位调节功率;KlK为第个节点上连接的负荷的单位有功和单位无功调节功率;A,B,C,A,Bq,C为比例系数;为系统的频率偏移量;为节点i的电压;GB分别为导纳矩
9、阵yR的实
