基于遗传-拟牛顿混合算法的地区电网无功优化分析

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1、万方数据华花电力大字坎士字位论文速度较慢，局部搜索能力差，应用时会出现优化效果不理想的情况，制约了其推广应用；因此，本文拟通过研究确定性规划算法中具有高效二阶收敛特性的BFGS拟牛顿法在无功优化中的应用，及其与智能算法的混合策略，力求提高地区电网无功优化的效率和精度，以适应智能电网中调度运行实时性的更高要求。1．2国内外研究现状1．2．1无功优化模型的研究现状1．2．1．1传统无功优化电网的传统无功优化问题通常表示成含约束的非线性数学规划模型，使用优化算法，在满足在相关的等式以及不等式约束的前提下调节各个控制变量，使状态变量指标或目标函数值达到最优【3

2、】。fminp(“，x){趴t／(材，石)=0(1一1)lh(u,x)≤o—U为控制变量，包括无功补偿装置的投入组数(容量)、可调变压器的抽头档位(变比)以及非PQ节点的发电机机端电压；X为状态变量，是除了发电机节点和平衡节点外所有的节点电压、发电机无功出力和线路的无功潮流；p(u，石)为目标函数，通常为有功网损及电压偏差；f(u，x)=0为潮流等式约束方程；h(u，石)为不等式约束条件。1．2．1．2多目标无功优化多目标无功优化综合考虑电网的各类运行指标，如电能质量指标，稳定裕度指标，运行经济性指标(包括设备的运行维护费用)等等。研究中往往通过权值法

3、，约束法，模糊法等模型转换方法，将多目标函数转换成单目标。这需要将决策者的抽象经验转化为形式和含义各异的偏好参数，是处理多目标函数的难点，但这种思路可扩展性强，备受关注。1．2．1．3多目标动态无功优化为了计及控制变量的最大允许操作次数等限制，并且同时适应负荷的变化曲线，提出了动态无功优化调度的概念。动态无功优化指在已知未来的某时间段(如一天)中各种负荷节点的有功、无功变化曲线的条件下，制定优化方案，以满足各类运行要求，并使整个系统的电能损耗最小【41。文献[5]按静态无功优化的方法对各时段建立优化模型，得出每个时段多组最优解，然后以各时段优化结果作为

4、解空间，考虑设备动作约束，调度周期内控制设备的投切，最终得到一系列动态优化解。1．2．1．4无功优化模型的简化2万方数据华北电力大学硕士学位论文随着电网结构的日趋复杂和调控规模的逐步扩大，电网中电压监视点和调节设备数目越来越多，在大规模全网优化计算中往往需要对模型进行简化，从而简化状态空间，提高算法的效率。目前常见的模型化简方法通常为以下两种：分解协调，即利用变电站供电范围或电气距离参数等对地区电网进行分区，然后利用等值技术对各个区之间进行协调计算【6。17】；简化控制变量，文献[8】和[9】通过求解网损对节点注入无功的灵敏度、收益成本比等指数，据此选

5、择对目标函数作用较大的无功补偿变量参与计算，一定程度上简化了优化过程。1．2．2无功优化算法的研究现状1．2．2．1经典算法在无功优化中的应用经典法无功优化基本原理是选定一个初始迭代点，沿着确定的修正路线对当前解不断进行修正，直到获得满意的结果，计算结束。其中主要指规划类算法，其搜索方向确定，往往对收敛性有保证，但对初值有较高的要求。(1)简化梯度法较早应用在最优潮流及无功优化的规划类方法是简化梯度法，它的寻优方向根据控制变量的负梯度来确定，并在迭代中通过牛顿法潮流计算状态变量的跟随变化，逐步循环【l01。简化梯度法算法简易，程序的编写方便，存储需求量

6、小；但对于无功优化计算，其中步长的选取难以采用泰勒展开、显式计算求得，通常采用一维搜索、试算法等方法确定，效率较低。(2)线性规划利用无功优化目标函数对控制变量包括节点注入无功、变压器变比等的偏导建立线性规划模型，进行逐次的线性规划。这种方法有可靠收敛性。但需要线性化处理目标函数以及约束函数，如果每次迭代时控制变量的取值范围选取得不合适可能会引起振荡或收敛缓慢。文献【1l】为解决了无功优化线性规划中线性步长的选择问题，提出了一种基于信赖域半径的步长动态调整策略，每次迭代时控制变量的取值范围由信赖域决定，一定程度上减小了振荡。(3)内点法内点法对于无功优

7、化中的控制变量不等式约束条件，用对数障碍函数法来处理，然后根据KKT条件，建立非线性方程组求解。随着壁垒参数的变化，逐步进行迭代，最终变量逐渐接近极值剧12。31。无功优化内点法的难点在于迭代中，壁垒参数的修正难以找到规律可循。(4)牛顿法牛顿法无功优化将潮流等式约束通过拉格朗日乘子矢量引入，建立拉格朗日函数，令导数为零来求极值。然后用牛顿法来求解关于控制变量和状态变量的高阶修万方数据华北电力大学硕士学位论文lFI■■量墨

8、皇—曩圈量置—■■正方程。随着无功优化模型越来越复杂，牛顿法需要处理大量的约束条件，且难以求取算法需要的二阶导数、海森矩阵等信息。

9、无功优化经典算法的主要难点是对于大量的控制变量及状态变量约束条件的处理，针对此问题，非线性规划