提出一種考慮網(wǎng)架動(dòng)態(tài)重構(gòu)的主動(dòng)配電網(wǎng)雙層優(yōu)化調(diào)度模型。模型上下層的優(yōu)化目標(biāo)均為運(yùn)行費(fèi)用最小和系統(tǒng)快速電壓穩(wěn)定性最優(yōu),下層優(yōu)化目標(biāo)是上層優(yōu)化目標(biāo)的組成部分,通過定義相同目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)上下層決策變量的協(xié)同優(yōu)化。模型上層決策變量是各個(gè)重構(gòu)時(shí)段內(nèi)的網(wǎng)架結(jié)構(gòu),采用基于基本環(huán)路的網(wǎng)架十進(jìn)制編碼方式,提高網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的求解效率。模型下層的決策變量是各主動(dòng)管理時(shí)段內(nèi)分布式電源出力、補(bǔ)償電容器、靜態(tài)無功補(bǔ)償器的投切、OLTC動(dòng)作情況,實(shí)現(xiàn)主動(dòng)配電網(wǎng)的最優(yōu)調(diào)度。采用IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)驗(yàn)證所提方法的有效性。仿真結(jié)果表明,所提動(dòng)態(tài)重構(gòu)方法能大大提升網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的求解效率,所提雙層優(yōu)化模型能有效降低配電網(wǎng)運(yùn)行費(fèi)用,同時(shí)提升系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性。 

【文章來源】：電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2020,48(20)北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

求解流程圖

(29)式中：η表示多項(xiàng)式變異形狀參數(shù)；μ表示(0,1)區(qū)間內(nèi)的任意隨機(jī)數(shù)。(6)運(yùn)用TOPSIS法輸出第s重構(gòu)時(shí)段第1時(shí)刻的主動(dòng)管理結(jié)果。(7)t=t+1。重復(fù)步驟(1)—(7)，并輸出第s個(gè)重構(gòu)時(shí)段內(nèi)所有時(shí)刻的適應(yīng)度和主動(dòng)管理結(jié)果。(8)根據(jù)式(10)計(jì)算適應(yīng)度并送入上層。該步驟銜接上層優(yōu)化的步驟(2)。4仿真分析4.1上層網(wǎng)架的編碼方式本文使用IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)進(jìn)行仿真。該配電系統(tǒng)中包含了32條普通線路和5條聯(lián)絡(luò)線。且定義電源節(jié)點(diǎn)為節(jié)點(diǎn)1。系統(tǒng)拓?fù)淙鐖D2所示。圖2IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2StructureofIEEE33bussystem線路只有接入和斷開兩種狀態(tài)，是0-1變量，因此常規(guī)的網(wǎng)架變量是基于二進(jìn)制進(jìn)行編碼的�；诙M(jìn)制的編碼方式的缺點(diǎn)是搜索空間過大，共237，并且在計(jì)算過程中會生成大量不滿足輻射式約束的網(wǎng)架方案，計(jì)算效率低下。由于配電網(wǎng)需滿足輻射式約束式(12)，因此，對于IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)而言，網(wǎng)架必須存在32條支路。同時(shí)，還需要滿足網(wǎng)架中無孤島、無環(huán)路的要求。從圖2可以看出，IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)存在5個(gè)基本閉合環(huán)路，因此只需要每個(gè)基本閉合環(huán)路斷開一條支路，且相鄰基本閉合環(huán)路的共有支路部分最多只能斷開一條支路。按照上述規(guī)則生成的網(wǎng)架種群可以保證滿足輻射式約束條件，使得上層優(yōu)化變?yōu)闊o約束優(yōu)化�；谏鲜鲈恚疚奶岢龌诨鹃]合環(huán)路的十進(jìn)制編碼方法，如表1所示。表1基本閉合環(huán)路的編碼方法Table1Codingmethodologyoffundamentalloops基本閉合環(huán)路編號支路編碼十進(jìn)制編碼12,3,4,5,6,7,33,20,19,181-10222,23,24,37,28,27,26,25,5,4,31-11333,8,9,10,11,35,211-749,10,11,12,13,14,341-758,7,6,2

撼跏賈秩菏??為50個(gè)，最大迭代次數(shù)為50次，交叉率為0.9，變異率為0.1，多項(xiàng)式變異的分布指數(shù)η取5。本文仿真的硬件平臺為Intel(R)Core(TM)i5-7300HQCPU@2.5GHz，8GB內(nèi)存，操作系統(tǒng)為Window10家庭中文版，開發(fā)環(huán)境為MatlabR2016a，運(yùn)行自編雙層規(guī)劃程序，運(yùn)行時(shí)間約為3h12min。4.3仿真結(jié)果為了驗(yàn)證本文所提基于基本環(huán)路的十進(jìn)制編碼方法的有效性，對本文所提雙層優(yōu)化模型進(jìn)行簡化，不考慮配電網(wǎng)的主動(dòng)管理，即本文模型退化為單層模型。傳統(tǒng)二進(jìn)制編碼網(wǎng)架和本文所提方法的收斂性如圖3所示。圖3本文所提算法和傳統(tǒng)方法的收斂性對比Fig.3Comparisonbetweentheproposedmethodandconventionalmethod從圖3可以看出，本文所提的網(wǎng)架編碼算法收斂速度很快，根據(jù)多次仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，利用本文所提的網(wǎng)架種群編碼和進(jìn)化方法，計(jì)算結(jié)果均能夠在約第15代時(shí)收斂，在不考慮主動(dòng)管理手段的前提下，重構(gòu)的平均收斂時(shí)間為1.19s。而傳統(tǒng)方法收斂速度很慢，并且不能穩(wěn)定收斂，本文對傳統(tǒng)網(wǎng)架編碼方法進(jìn)行了10次實(shí)驗(yàn)。設(shè)置進(jìn)化代數(shù)為100，在規(guī)定的進(jìn)化次數(shù)內(nèi)，傳統(tǒng)網(wǎng)架編碼方法不能保證穩(wěn)定收斂，其中僅有5次的計(jì)算結(jié)果和本文所提方法獲得的結(jié)果一致。根據(jù)10次實(shí)驗(yàn)結(jié)果，傳統(tǒng)方法最快在第65代時(shí)收斂，此時(shí)收斂時(shí)間為5.63s。傳統(tǒng)方法不能穩(wěn)定收斂的主要原因是，傳統(tǒng)方法在進(jìn)化過程中先生成網(wǎng)架種群，后對種群進(jìn)行輻射約束校驗(yàn)，生成網(wǎng)架時(shí)沒有限制，這樣會產(chǎn)生大量的無效網(wǎng)架，因此收斂速度很慢，并且收斂結(jié)果非常依賴初始種群的設(shè)定。而本文將輻射式約束作為種群進(jìn)化的條件之一，能夠保證進(jìn)化過程中生成的任一種群均滿足輻射式約束條件，不產(chǎn)生無效解，因此本文所提方法收斂?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3073078