[发明专利]一种基于PSO-SCA和图论辅助的二阶段动态无功优化方法

说明书

一种基于PSO‑SCA和图论辅助的二阶段动态无功优化方法，属于电力系统动态无功优化领域；本发明考虑到第二阶段动态无功优化和图论中有向无环图存在一定的相似性，提出基于图论辅助的第二阶段动态无功优化，并用图论中最短路径求解问题解决第二阶段动态无功优化问题，采用属于贪心算法的Dijkstra算法寻找最短路径，克服了动态规划法存在无效推进的情况，提高了寻优效率，节省了计算时间。本发明解决了实际电力系统运行当中，由于系统内负载是时时变化的，无法用静态无功优化来准确地描述；同时为了保证安全等问题，不能频繁调整有载调压变压器变比和补偿电容的容量，应尽量减少调整次数的问题。

技术领域

本发明属于电力系统动态无功优化领域，具体涉及一种用正弦余弦算法(SCA)扰动的改进粒子群算法(PSO)和图论辅助的想法进行二阶段动态无功优化方法。

背景技术

随着社会的发展，用电量急剧增加。由于不同的设备对无功功率的需求不同，产生了无功功率在系统中分配不均匀的现象，这会造成电压波动，不利于电力系统的安全稳定，因此电力系统无功优化是降低网络的运行损耗、提高电压合格率的有效措施。

电力系统无功优化是在给定结构参数和负荷条件下，在满足所有规定约束条件的前提下，通过调节多个控制变量来优化一个或多个性能指标的运行，其中控制变量包括发电机电压幅值，有载调压变压器抽头和补偿电容的档位，其中发电机电压幅值是连续变量，有载调压变压器抽头和补偿电容的档位认为是离散变量才更符合实际的要求。

当前无功优化主要有两个研究方面：静态无功优化和动态无功优化。在电力系统当中，有载调压变压器抽头和补偿电容的档位不能频繁调整，以有载调压变压器抽头为例：有研究表明35kV的电力系统有载调压变压器抽头的调整次数一天不能超过20次，110kV的电力系统有载调压变压器抽头的调整次数一天不能超过10次。动态无功优化如果不考虑有载调压变压器变比和补偿电容调整次数，那么可以对各个时间段进行静态无功优化，然后用每个时间段的最好的优化调度方案即可。

发明内容

针对静态无功优化存在的不足，提出一种基于PSO-SCA和图论辅助的二阶段动态无功优化方法。

第一阶段采用PSOSCA对电力系统进行静态无功优化，目的是得到各个时刻静态无功优化的控制变量的参数信息。通过SCA的扰动，计算通过SCA扰动后的粒子的适应度，与PSO的适应度进行比较，选择适应度较小的位置信息，这样通过SCA的扰动可以改变已经陷入局部最优解的位置信息，帮助PSO跳出局部最优解。第二阶段以有载调压变压器变比和电容器调整次数最小为优化目标，将第一阶段静态无功优化的控制变量信息作为状态寻优空间，进行基于图论辅助的第二阶段动态无功优化，得到一组符合实际情况的优化调度策略。考虑到第二阶段的优化某一时刻的各个解可以与下一个时刻的各个解都有联系、所有的解构成全部状态寻优空间，而且各个解之间调整的正是有载调压变压器抽头位置和电容器的档位。因此将第二阶段的优化转化成为有向无环图的最短路径寻优问题，将各个解作为图论中的节点、状态变量作为节点之间的转移路径。采用可以避免推进失效的属于贪心算法的Dijkstra算法对得到的静态优化结果进行最短路径寻优，克服了动态规划法存在无效推进的情况，提高了寻优效率，节省了寻优时间。

本发明提出的一种基于PSO-SCA和图论辅助的二阶段动态无功优化方法，包括以下步骤：

步骤1：第一阶段采用PSO-SCA对电力系统每个时间段进行静态无功优化，在每个时间段内认为负荷的信息是不变的；

针对粒子群算法易于陷入局部最优的情况，在速度更新和位置更新后对位置信息增加SCA扰动，如式(1)、(2)所示，比较扰动的适应度值，将扰动的最优适应度值和位置信息的适应度值进行比较，选取适应度较小的位置信息；通过SCA扰动，有效的避免粒子群算法陷入局部最优解的情况；

其中