[发明专利]基于佳点集量子粒子群算法的交直流系统无功优化方法

摘要

本发明涉及一种基于佳点集量子粒子群算法的交直流系统无功优化方法，包括以下步骤：步骤S1：建立交直流系统无功优化模型；步骤S2：对量子遗传算法进行改进；步骤S3：使用改进后的量子遗传算法对交直流系统无功优化模型进行求解。本发明对QPSO进行改进，解决了其容易陷入局部最优，导致早熟收敛的问题。

主权项

1.一种基于佳点集量子粒子群算法的交直流系统无功优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：建立交直流系统无功优化模型；步骤S2：对量子遗传算法进行改进；步骤S3：使用改进后的量子遗传算法对交直流系统无功优化模型进行求解；所述步骤S1的具体步骤如下：步骤S11：建立目标函数其中，f为目标值，minf指使目标值最小，P_Loss为系统网损值，式中的第二和第三项分别为电压和发电机无功出力的偏移值，λ₁、λ₂分别为电压和发电机无功越界的罚系数，N₁、N₂分别为PQ节点数和发电机节点数，和分别电压和发电机无功的基准值，U_i和Q_i分别为电压和发电机无功的实际值，U_imin、U_imax分别为电压的下限和上限，Q_imin、Q_imax分别是发电机无功的下限和上限；系统网损值PLoss既包含交流系统的网损PLoss(AC)，也包含直流线路的损耗值PLoss(DC)，计算方法如下式：PLoss＝PLoss(AC)+PLoss(DC)  (2)PLoss(DC)＝∑Id2Rd  (4)其中，Gij为连接节点i,j的电导，Ui、Uj分别为节点i，j的电压，θij为节点i，j的相角差；步骤S12：等式约束其中，Pli、Qli为节点i的有功和无功负荷，Qci为无功补偿功率，Bij为i、j节点之间的电纳；步骤S13：不等式约束控制变量约束方程：Ugimin≤Ugi≤Ugimax  (7)Qcimin≤Qci≤Qcimax  (8)Timin≤Ti≤Timax  (9)Udimin≤Udi≤Udimax  (10)Idimin≤Idi≤Idimax  (11)Pdimin≤Pdi≤Pdimax  (12)其中，Ugimax、Ugimin、Ugi分别为发电机节点的电压上限、电压下限及实际电压值，Qcimax、Qcimin、Qci分别为节点i的补偿容量上限、补偿容量下限及实际补偿容量，Timax、Timin、Ti分别为变压器的变比上限、变比下限及实际变比值，Udimax、Udimin、Udi分别为控制电压型换流器的电压上限、电压下限及实际电压值，Idimax、Idimin、Idi分别为控制电流型换流器的电流上限、电流下限及实际电流值，Pdimax、Pdimin、Pdi分别为控制功率型换流器的功率上限、功率下限及实际功率值；状态变量约束方程：Qgimin≤Qgi≤Qgimax  (13)Uimin≤Ui≤Uimax  (14)Tcvimin≤Tcvi≤Tcvimax  (15)其中，Qgimax、Qgimin、Qgi分别为发电机节点的无功上限、无功下限及实际发出无功值，Uimax、Uimin、Ui分别为PQ节点的电压上限、电压下限及实际电压值，Tcvimax、Tcvimin、Tcvi分别为换流变压器的变比上限、变比下限及实际变比值；所述步骤S2的具体步骤如下：步骤S21：佳点集初始化；步骤S22：量子位幅角增量更新Δθij(t+1)＝wΔθij(t)+c1r1(Δθ1)+c2r2(Δθg)  (16)θij(t+1)＝θij(t)+Δθij(t+1)  (17)其中：c1和c2分别为个体和全局的学习因子，r1和r2为区间[0,1]内的随机数，w为混沌时间序列数映射到[0.1，0.9]区间上的数值，θ为量子比特的相位，Δθ1为当前个体与个体之间的角度差，Δθg为当前个体与全局最优之间的角度差，Δθ1与Δθg的公式如下：步骤S23：佳点集交叉操作选取两个粒子θ_i和θ_j作为父代，设θ_i＝(θ_i1,θ_i2,…,θ_is)，θ_j＝(θ_j1,θ_j2,…,θ_js)，θ_i和θ_j共同确定了一个有界闭区间D是R上的超长方体，即父代个体通过佳点集交叉产生子代个体，子代个体通过切割父代个体确定的超长方体获得新的基因片段，然后重组产生；步骤S24：变异操作使用量子非门实现变异操作，过程如下：令变异概率为pm，每个粒子在(0,1)之间设定一个随机数Nmdi，若Nmdi

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