[发明专利]一种具有自适应变异能力的多微网低频减载控制方法

权利要求书

1.一种具有自适应变异能力的多微网低频减载控制方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：获得多微网内各分布式电源出力与频率信息，并计算孤岛多微网内功率缺额；

步骤2：基于模糊数学中隶属度函数，确定负荷评价影响因素的隶属度；

步骤3：根据最大隶属度原则，确定负荷评价影响因素的评价等级；

步骤4：基于CLS-SVM得到负荷切除决定因子，以完成敏感负荷的综合评价，确定减载策略中相应的减载位置；

步骤5：构建一种具有自适应变异能力的低频减载模型，并基于该低频减载模型求解方法，确定各减载位置最优减载量，得到最优减载策略；

所述步骤5中包括如下流程步骤：

步骤5.1：构建低频减载模型，低频减载模型如下：

其中，λ_i为第i个负荷节点的负荷切除决定因子值；a_1,i为第i个负荷运行成本系数、P_LS,i为负荷节点减载值、P_max,i为节点最大负荷量、a_2,i为第i个负荷切除损失系数；n表示执行减载的负荷节点总数；

为了实现减载目标，低频减载模型的求解应满足以下约束条件：

P_LS,i≤P_LSmax,i

f_min≤f≤f_max

其中，P_LSmax,i为负荷节点减载最大值，P_LS为孤岛多微网功率缺额总值，n₁，n₂分别表示参与减载负荷数目最小值与最大值，f表示总线的频率大小，f_min，f_max分别表示总线频率最小值与最大值；

步骤5.2：初始化求解算法使用参数；包括各负荷节点功率数据，各负荷节点减载约束；

步骤5.3：初始化搜索个体位置，计算目前所有初始解的适应度并保留适应度最高的解作初始最优解；

步骤5.4：更新非线性寻优参数c

其中，l表示算法当前迭代次数，L表示最大迭代次数，并且取c_max＝1，c_min＝0.00001；

步骤5.5：更新搜索个体位置并更新当前解的适应度并保留适应度最高的解作当前最优解：

其中，ub_d与lb_d分别为D维搜索空间的上下界，为当前种群中的最优个体；

分别表示d维搜索空间中搜索个体j与搜索个体i的位置；

x_i表示搜索个体i的位置，x_j表示搜索个体j的位置；

d_ij表示搜索个体i到搜索个体j的距离；

表示d维搜索空间中搜索个体j、搜索个体i之间的距离；

步骤5.6：判断当前最优解是否满足约束，若满足约束，则保留当前最优解；否则，返回之前最优解；

步骤5.7：计算当前最优解下的目标函数值与之前最优解下的目标函数值进行比较，并保留最小目标函数值所对应的最优解；

步骤5.8：判断当前是否到达最大迭代次数，若到达最大迭代次数，则输出当前各节点最优减载量；否则，返回步骤5.4继续搜寻最优解直到满足终止条件。

2.根据权利要求1所述一种具有自适应变异能力的多微网低频减载控制方法，其特征在于：所述步骤1中，建立函数计算功率缺额，所述函数如下：

其中，f_N为额定频率，f为系统频率，H_eq为等值惯性时间常数，并且H_eq可根据分布式电源的额定功率和惯性常数计算：

其中:S_i为第i个分布式电源额定功率，H_i为第i个分布式电源惯性常数；

在孤岛多微网功率缺额期间，分布式电源出力改变会导致功率缺额的改变，因此在减载期间对功率缺额进行更新：