[发明专利]基于改进粒子群算法的含源配电网重构方法在审
| 申请号: | 202210827306.9 | 申请日: | 2022-07-14 |
| 公开(公告)号: | CN115204045A | 公开(公告)日: | 2022-10-18 |
| 发明(设计)人: | 魏业文;吴光源 | 申请(专利权)人: | 三峡大学 |
| 主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06F30/25;G06N3/00;H02J3/00;G06F111/04;G06F111/06;G06F113/04 |
| 代理公司: | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人: | 吴思高 |
| 地址: | 443002 *** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 改进 粒子 算法 配电网 方法 | ||
1.基于改进粒子群算法的含源配电网重构方法,其特征在于包括以下步骤:
S1:初始化,输入原始网络各节点负荷参数并进行参数设置;
S2:随机选择粒子计算适应度函数;
S3:按照式(8)更新粒子速度,按照式(6)、式(7)实现参数动态调节;
对学习因子c做出动态调节,具体更新公式如下:
式中,t、T分别为迭代次数、总迭代次数;ωmin、ωmax分别为权重因子最小、大值;cmin、cmax分别为学习因子最小、大值;ω为权重系数、c1、c2为动态学习因子;
粒子速度更新公式如下:
式中,Random为空间随机位置;ρ为好奇系数;r3为[0,1]区间随机数;为粒子迭代后速度,为粒子迭代当前速度,r1为[0,1]随机数,pid为迭代前全局极值点,为粒子迭代前位置,r2为[0,1]随机数,gid历史粒子最优极值点;
S4:按照式(3)、式(4)、式(5)以及辐射型网络算法更新粒子位置;
γid=S(vid)-r (3);
式中,r为[0,1]区间随机数;γid为粒子i在d维分量的概率;S(vid)表示概率的集合,j是粒子i的第j维分量;M为d维分量集合;min{γi,j}是粒子i在j维分量概率集合的最小值;xid表示粒子当前位置;S(vi,j)表示粒子当前速度的概率;min{S(vi,j)}为粒子i在j维分量Sigmoid值集合的最小值;
S5:计算每个粒子适应度,更新个体极值和全局极值;
S6:判断是否满足约束条件,若满足,进行S7;若不满足,执行S3;
S7:判断是否满足终止迭代条件,若满足,进行S8;若不满足,执行S2;
S8:输出最优重构结果、以及目标函数值。
2.根据权利要求1所述基于改进粒子群算法的含源配电网重构方法,其特征在于:
辐射型网络算法,具体如下:
将粒子维度按支路分为m个分维,将每维分量中概率最小维分量选出并排序,将其前n个概率最小维分量置“0”,其余置“1”,即能够得辐射型网络粒子编码,具体网络生成算法流程如下:
Step1:依据公式(3)、(4)、(5)得到{r}、{S}集合;
Step2:将min{r}min{S}对应m维分量中的位置置“0”,同分维中其他位置置“1”;该支路从等效图论中删除,完成“解环”步骤;
Step3:将删除支路涉及的维分量概率从{r}、{S}集合中删除;
Step4:重复步骤Step 2、步骤Step 3,直至全部解环,m分维中剩余分维全部置“1”;通过以上粒子分维更新算法,该粒子所代表的得网络即为辐射型网络。
3.一种含新能源配电网重构数学模型,其特征在于,该模型包括:
1.1、目标函数:
配电网重构主要用于提高系统运行稳定性和经济性,因此本发明主要以系统网络损耗最小、节点电压偏移最小等配网运行关键性指标作为目标函数;
(1)系统网络损耗:
式中,f1′(x)为系统网络损耗;n为配网支路总数;i为支路号;ki为支路i的开断状态;ri为支路i的电阻;Ui为支路i末端电压;Pi、Qi分别为支路i的有功、无功功率;
(2)电压偏移:
式中,f′2(x)为配电系统平均节点电压偏移;N为节点总数;j为节点编号;Uj、Uj_N分别为节点j的实际电压和额定电压;
上述函数均为单一指标函数,考虑实际配电网运行中,经济性和可靠性需要同时优化,因此本发明通过对f1′(x)、f′2(x)归一化处理,通过手动调节权重参数,实现优化重点调节;其归一化目标函数为:
f(x)=min[λ1f1′(x)+λ2f′2(x)];
式中,f(x)为归一化后的网络损耗和平均节点电压偏移目标函数;λ1、λ2为加权系数,λ2+λ2=1;
1.2、约束条件:
依据配电网实际运行状态要求,配网重构存在约束条件,具体约束条件如下:
(1)节点电压约束:
Uj_min≤Uj≤Uj_max;
式中,Uj表示节点j的实际电压幅值;Uj_min、Uj_max分别表示节点j的最大电压幅值和最小电压幅值;
(2)支路电流约束:
Ii_min≤Ii≤Ii_max;
式中,Ii表示节点i的实际电流幅值;Ii_min、Ii_max分别表示节点i的最大和最小电流幅值[13];
(3)潮流约束:
f(PUQ)=0;
系统中注入节点的有功、无功功率等于负荷、网络损耗以及流入下一节点的功率之和,即保证系统功率平衡;
(4)拓扑结构约束:
g∈G;
式中:g为网络中开关状态组合;G为辐射型网络开关状态组合集;
(5)开关操作次数约束:
0Ok≤Okmax;
式中:Ok为开关总操作次数;Okmax为最大允许开关操作次数;
(6)新能源功率约束:
式中,PDG、QDG分别表示各分布式电源的实际有功功率和无功功率;PDG_max、QDG_max分别表示各分布式电源的最大有功出力和最大无功出力值。
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