[发明专利]一种基于粒子群优化算法对配电网无功优化方法在审
申请号: | 201810564254.4 | 申请日: | 2018-06-04 |
公开(公告)号: | CN108631327A | 公开(公告)日: | 2018-10-09 |
发明(设计)人: | 王素丽 | 申请(专利权)人: | 景德镇陶瓷大学 |
主分类号: | H02J3/18 | 分类号: | H02J3/18;G06N3/00;G06Q10/04;G06Q50/06 |
代理公司: | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人: | 汤东凤 |
地址: | 333403 江西*** | 国省代码: | 江西;36 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 粒子群 粒子 粒子群优化算法 配电网 随机生成 无功优化 电网络系统 轮盘赌算法 潮流计算 粒子位置 违反约束 优化算法 有效解决 约束条件 支路数据 初始化 适应度 子群 优化 覆盖 拓展 应用 | ||
1.一种基于粒子群优化算法对配电网无功优化方法,其特征在于:优化方法步骤如下:
a.首先在初始化粒子群,随机生成一组粒子群;
b.待步骤a完成后,再计算每个粒子的适应度值f(x)和节点i违反约束条件m的程度值gim(x);
c.待步骤b完成后,再计算粒子群中每个粒子违背约束条件程度qm,并依据轮盘赌算法对粒子进行划分生成若干子群;
d.待步骤c完成后,应用当前粒子群中每个粒子的粒子位置xid和粒子速度vid对待优化电网络系统进行潮流计算,以获取支路数据,且根据该支路数据求出该粒子对应的适应度值fi;并通过对前后两次迭代所求得的适应度值fi大小进行比较来评价每个粒子的好坏,且适应度值fi越小,则该粒子对应的适应度值fi越好,即该适应度值fi为好值,反之该适应度值为坏值;
e.待步骤d完成后,再对个体极值PBest(i)和全局极值GBest进行更新,即用较小的适应度值fi所对应的个体极值PBest(i)和全局极值GBest替换较大的适应度值fi所对应的个体极值PBest(i)和全局极值GBest;
f.待步骤e完成后,对当前粒子群中每个粒子的粒子速度和粒子位置进行更新,并生成一个新粒子群,然后直至输出全局最优解。
2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法对配电网无功优化方法,其特征在于:所述步骤a中设粒子群共有m个粒子,每个粒子均为一个广义区间,各个粒子的初始位置和初始速度表达式分别如下:
初始位置表达式:x=4.00COS(3.00πt+π),其中x是在米和t是以秒为单位给出;
初始速度表达式:V0i=[V0i,V-0i](1,2,3……m)其中,V0i是第i个粒子初始位置的下界,V-0i是第i个粒子初始位置的上界。
3.根据权利要求2所述的一种基于粒子群优化算法对配电网无功优化方法,其特征在于:所述步骤b中计算公式为gi1(x)=Uimax-Ui;gi2(x)=Ui-Uimin;gi3(x)=Qimax-Qi;gi4(x)=Qi-Qimin;Uimin≤Ui≤Uimax;Qimin≤Qi≤Qimax。
4.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法对配电网无功优化方法,其特征在于:所述Ui为配电网的节点i的电压,Uimax为配电网中运行允许的节点电压幅值上限,Uimin为配电网运行允许的节点电压幅值下限,Qi为节点i的补偿的无功功率,Qimax为节点i设定补偿无功的上限,Qimin为节点i设定补偿无功的下限。
5.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化算法对配电网无功优化方法,其特征在于:所述步骤c中计算公式为Gmi(x)={max{gmi(x),0},m=1,2,...,5};其中,Gmi(x)为粒子群中的粒子违反第m个约束条件的程度,xj为粒子群x中的第j个粒子。
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