[发明专利]一种基于帝国主义竞争算法的智能配电网随机潮流方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，特别是涉及一种基于帝国主义竞争算法的智能配电网随机潮流方法。

背景技术

分布式发电(Distributed generation,DG)是解决当前能源危机和环境污染问题的有效手段，随着单位电能生产成本的不断降低和政策的大力支持，含分布式电源的微网将是未来智能配电网的重要组成部分。由于可再生能源如风能、太阳能等以及负荷功率具有很大的不确定性，微网的运行控制将面临新的挑战。

潮流计算是电力系统运行分析和规划设计的基础，传统潮流方法如适合辐射型网络的前推回代法和环状结构的N-R法都无法全面反映系统不确定因素的影响，并且大量DG的接入改变了原来配电网的拓扑结构(由纯辐射型变为弱环型)，使得单一的潮流算法具有很大的局限，因此研究适应未来智能配电网特点的潮流计算方法具有重要意义。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种能够加快算法的计算速度，提升算法的有效性和实用性的基于帝国主义竞争算法的智能配电网随机潮流方法。

技术方案：本发明所述的基于帝国主义竞争算法的智能配电网随机潮流方法，具体包括以下几个步骤：

S1：建立负荷、风力发电系统和太阳能光伏发电系统的随机模型，并产生输入随机变量的样本；

S2：初始化电压幅值和相角；计算适应度函数F的值并确定初始帝国；

S3：进行帝国的同化和革命操作；

S4：比较帝国主义国家和殖民地的适应度函数F_imp、F_col，交换帝国主义国家和殖民地的位置；

S5：计算整个帝国的适应度函数值并进行帝国合并；

S6：引入克隆进化算子，加快算法的收敛速度，得到输出变量的概率分布。

进一步，所述步骤S1中，系统随机模型的构建方法包括以下的步骤：

S1.1：计算负荷的有功功率的概率密度函数f(P)和无功功率的概率密度函数f(Q)：

式(1)中，μ_P、σ_P分别为负荷的有功功率的期望值、方差，μ_Q、σ_Q分别为负荷的无功功率的期望值、方差；

S1.2：采用双参数Weibull函数拟合风电机组有功出力的概率密度函数f(v)：

式(2)中，v为风速，k和c分别为Weibull分布的两个参数；将式(2)产生的风速序列代入式(3)，求得风电机组有功出力的概率分布函数P(v)：

式(3)中，P_R为风电机组的额定功率；v_R、v_in和v_out分别为额定风速、切入风速和切出风速；

S1.3：计算太阳能光伏发电系统的输出功率P：

式(4)中，P_STC为标准状态太阳能光伏发电系统的额定功率，G_ING、G_STC分别为实际的辐射强度和标况下的辐射强度，k为最大功率温度系数，T_c和T_r分别为实际温度和参考温度。

进一步，所述步骤S2中，初始帝国的确定方法如下：

S2.11：随机产生N_pop个国家，在约束范围内随机选取电压幅值和相角的值，得到输入向量x＝[V₁,V₂,…,δ₁,δ₂,…]，其中V_i为电压幅值，δ_i为相角的值；

S2.12：选取适应度函数F较大的前N_imp个国家作为帝国主义国家，剩下的都作为殖民地，并为每个帝国主义国家分配殖民地形成初始的N_imp个帝国。

进一步，计算适应度函数F的方法如下：

S2.21：计算基本潮流方程：

式(5)中，和分别为节点i的计算有功功率和计算无功功率，|Y_ij|为节点i导纳矩阵的元素，θ_ij为i、j两节点的相角差，δ_i为节点i的电压相角，δ_j为节点j的电压相角；

S2.22：计算节点i的最大有功变化率ΔP和最大无功变化率ΔQ：