電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)防控制可看作含微分方程的非線性規(guī)劃優(yōu)化模型,開發(fā)一種尋優(yōu)能力強(qiáng)、計(jì)算速度快的優(yōu)化求解方法非常關(guān)鍵。考慮暫態(tài)穩(wěn)定預(yù)防控制問題的特點(diǎn),提出一種融合智能代理模型和改進(jìn)微分進(jìn)化算法優(yōu)化求解算法。在微分進(jìn)化算法的基礎(chǔ)上,引入擴(kuò)展變異操作及參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整策略,提高微分進(jìn)化算法的尋優(yōu)能力,并利用改進(jìn)微分進(jìn)化算法求解預(yù)防控制優(yōu)化模型。同時(shí),為提高求解速度,利用潮流特征和集成極限學(xué)習(xí)機(jī)建立暫態(tài)穩(wěn)定裕度預(yù)測的智能代理模型,在迭代優(yōu)化過程中快速估計(jì)穩(wěn)定裕度水平,避免反復(fù)進(jìn)行時(shí)域仿真計(jì)算。仿真結(jié)果表明,所提方法不僅增強(qiáng)了傳統(tǒng)智能優(yōu)化算法的尋優(yōu)能力,并能大幅度減少預(yù)防控制策略的求解時(shí)間。 

【文章來源】：四川電力技術(shù). 2019,42(04)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

TSPC優(yōu)化模型求解流程4算例分析

嬉蜃尤≈檔淖畬籩島妥钚≈搗直鷂?0．8和0．3;DE算法中，縮放因子和交叉因子分別固定為0．6和0．5;PSO算法中，采用線性遞減的慣性權(quán)重，慣性權(quán)重的最大值和最小值分別為1．2和0．4，加速因子均取為2。3種方法的種群個(gè)數(shù)均為30，最大迭代次數(shù)均為50次［9］。EELM智能代理模型的參數(shù)見文獻(xiàn)［11］。為考慮算法的隨機(jī)性，同一模型均進(jìn)行10次重復(fù)試驗(yàn)。4．1預(yù)防控制策略有效性分析根據(jù)所提算法的優(yōu)化結(jié)果，驗(yàn)證預(yù)防控制策略的有效性，如圖3所示。圖33種模型下的預(yù)防前后控制對比圖3(a)和圖3(b)為傳統(tǒng)最優(yōu)潮流下和暫態(tài)穩(wěn)定約束最優(yōu)潮流下故障1分別發(fā)生時(shí)的功角曲線，圖3(c)和圖3(d)為傳統(tǒng)最優(yōu)潮流下和暫態(tài)穩(wěn)定約束最優(yōu)潮流下故障2分別發(fā)生時(shí)的功角曲線，圖3(e)和圖3(f)為暫態(tài)穩(wěn)定約束最優(yōu)潮流下同時(shí)考慮故障1和故障2的功角曲線。由圖3可見，不論是單重故障還是多重故障，所提方法均能有效抑制電網(wǎng)在預(yù)想故障下的暫態(tài)失穩(wěn)現(xiàn)象。4．2算法性能對比對比3種優(yōu)化算法(IDE－EELM、PSO－EELM、和DE－EELM)的結(jié)果見表1，主要對比了3種算法的平均費(fèi)用。表13種算法的平均費(fèi)用單位:$/h算法模型1模型2模型3PSO－EELM623226262962741DE－EELM622796232762609IDE－EELM621766221662406由表1可知，3種模型下，IDE－EELM算法求解得到的平均費(fèi)用均優(yōu)于PSO－EELM算法和DE－EELM算法。4．3時(shí)間開銷分析傳統(tǒng)基于智能優(yōu)化算法求解TSPC模型時(shí)采用時(shí)域仿真法(timedomainsimulation，TDS)對暫態(tài)穩(wěn)定性進(jìn)行判定，為降?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3237840