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1、第28卷第1期福建电力与电工ISSN1006-01702008年3月FUJIANDIANLIYUDIANGONGCN35-1174/TM基于自适应免疫粒子群优化算法的配电网状态估计StateEstimationBasedonOptimizationAlgorithmofAdaptiveImmuneParticleSwarmforDistributionSystem王宽陈晖陈佑健(福州电业局,福建福州350005)摘要:针对配电网中分布式发电机等设备的非线性特性和配电网量测配置特点,结合粒子群优化算法(PSO)的特点,提出了采用
2、自适应免疫PSO算法进行配电网状态估计的思路。该算法引入免疫系统的免疫信息处理机制和自动调整动量系数的自适应因子的粒子群算法,解决了配电网状态估计中的非线性问题,克服了基本PSO算法容易陷入局部最优解的缺点,不仅增强了全局搜索能力,而且获得了理想的收敛速度和精度。算例证实了该算法的有效性,与基本粒子群算法的比较,显示了其优越性。关键词:配电网;状态估计;自适应免疫粒子群优化算法ABSTRACT:Thispaperproposesanadaptiveimmuneparticleswarmoptimizationalgorithm
3、forapracticaldistributionstateestimationtakingintoaccountthenonlinearcharacteristicsinthedistributionsuchasdistributinggeneratorandmeasurementconfigurationandcombiningwithPSO’scharacteristic.Theproposedmethodmakeuseofparticleswarmoptimizationwithtransactingmechanism
4、ofimmuneinformationinimmunesystemandanadaptivefactorwithanabilityofadjustingmomentumcoefficientautomatically,solvesthenonlinearcharacteristicsofthedistribution,conquersthedisadvantagethatintheoriginalparticleswarmoptimizationthesolutionisoftenthebestinthelocalarea,a
5、ndnotonlyexpandstheabilityofsearchinginthefullarea,butalsogetgoodconvergentspeedandconvergentprecision.Theapplicabilityoftheproposedmethodisdemonstratedthoughthedistributionmodelandcomparedwithanoriginalparticleswarmoptimizationitshowsitssuperiority.KeyWords:distrib
6、utionsystem;stateestimation;optimizationalgorithmofadaptiveimmuneparticleswarm中图分类号:TM732文献标识码:A文章编号:1006-0170(2008)01-0021-04率和电流的量测方程。该算法需要建立量测量的雅1引言克比矩阵,计算量很大。在此基础上文献[3]以支路配电状态估计就是根据配电量测信息估计出配电流为状态变量,在实现时有着与配电潮流计算类电系统状态,其结果应当是高精度的、完整的、可靠似的前推/回推计算过程,效率很高,但是节点电压的。配
7、电网状态估计的结果用于配电自动化的多个幅值量测不能利用。文献[4]提出了基于支路估计的方面,例如短路电流计算、网络重构、电压/无功控制方法,将整个配网的WLS估计方法分解成单支路的等。由于状态估计减小了数据的误差,修正了数据的WLS估计,有效利用了配电网的特点,但根节点电错误,提高了数据的精度,还可用于检查负荷数据,压的正确性将严重影响计算结果。文献[5]提出基于并对负荷模型、负荷数据加以校正。牛顿法的三相配网状态估计算法。该算法充分利用目前,用于配电网状态估计的算法很多,最经典辐射配电网的特点,计及三相不平衡,采用分解形式[
8、1]的是基本加权最小二乘法(WLS)。文献[2]提出基的Jacobi矩阵,每步迭代均不需要重新分解。于三相的状态估计算法,以节点电压的幅值和相角本文采用自适应免疫PSO算法,以各个节点的作为状态变量,推导出支路功率和电流、节点注入功负荷和分布式发电机的输出作为配电网状态估计的
