劉偉,時婧,張海燕
(東北石油大學 電氣信息工程學院,黑龍江 大慶 163318)
目前,大電網(wǎng)與分布式發(fā)電相結(jié)合是能夠節(jié)省投資、降低能耗、提高電力系統(tǒng)可靠性。分布式發(fā)電(distributed generation,DG)是為了滿足一些特殊用戶的需求,支持已有配電網(wǎng)經(jīng)濟運行,安裝在用戶處或其附近的小型發(fā)電機組(容量一般小于30 MW)[1]。當大量DG接入配電網(wǎng)位置不同時,會影響電力系統(tǒng)的正常運行[2]。DG規(guī)劃一般包括2個方面,即確定安裝位置和安裝容量[3]。本文提出一種新的目標函數(shù)來計算DG的最佳安裝位置和容量。是為了提高電力系統(tǒng)的高電壓穩(wěn)定性和短路水平指數(shù)。
短路水平指數(shù)是在安裝和未安裝DG的兩種情況下評估每一條短路線路的電流。電壓穩(wěn)定性指數(shù)可以通過研究有源負載功率-電壓幅度的曲線得到。電壓穩(wěn)定性指數(shù)是在小于1的情況下越大越穩(wěn)定??紤]之前所有提到的指標,通過多目標的指數(shù)分布系統(tǒng)性能計算DG的大小和位置,ω1ω2為權(quán)重系數(shù)。由于穩(wěn)定系數(shù)相對于短路水平重要,設(shè)定w1=0.65,w2=0.35?;诹W尤憾嗄繕撕瘮?shù)如公式(1):
粒子群算法(Particle Swarm Optimization)是受鳥群的覓食行為啟發(fā)而得。假設(shè)在一個D維的搜索空間中,種群中有n個粒子,其中第i個粒子在D維搜索空間中的位置為Xi=(xi1,xi2,…,xid),速度為Vi=(vi1,vi2,…,vid)。每個粒子最好位置為局部最優(yōu)解Pbest。種群中所有粒子的最好位置記為gbest。每個粒子按照相關(guān)公式進行迭代,從而不斷更新自己的速度和位置根據(jù)公式(2)(3),直至尋出全局最優(yōu)解[4]。
細胞膜算法(Cell membrane algorithm)是科學家Gheorghe Paun在1998年提出[5],膜結(jié)構(gòu)分成基本膜和表層膜[6]。將細胞膜分割成數(shù)個基本膜,基本膜尋優(yōu)傳遞給表層膜,根據(jù)函數(shù)值劃分成脂溶性和非脂溶性物質(zhì),細胞膜物質(zhì)運動的機理,根據(jù)擴散半徑,存在載體和能量的概率,更新粒子,最終尋出最優(yōu)解[7]。表層膜中尋出最終最優(yōu)解[8]。算法改進流程圖如圖1。
細胞膜機理改進粒子群算法(CPSO):
步驟一:空間分割,每個基本膜初始化。種群規(guī)模100,最大迭代次數(shù)400,c1=2,c2=2,ω1=0.65,ω2=0.35,隨機初始化速度和位置。
圖1 改進算法流程框圖
步驟二:膜內(nèi)局部搜索。在每個基本膜內(nèi)用粒子群算法進行局部尋優(yōu),計算目標函數(shù)和每個粒子適應(yīng)度值。每個粒子最好適應(yīng)度值作為pbest,全局最好的適應(yīng)度值作為gbest。如果粒子適應(yīng)度值比先前的pbest好,更新當前值。如果pbest比gbest好,將以pbest代替gbest,迭代結(jié)束,將其傳送到表層膜。
步驟三:用細胞膜算法進行全局搜索。
(1)物質(zhì)劃分。計算所有物質(zhì)的函數(shù)值,從小到大排序,排在ps比例前的物質(zhì)為脂溶物質(zhì),再根據(jù)物質(zhì)的平均濃度劃分出高濃度非脂溶物質(zhì)和低濃度非脂溶物質(zhì)。平均濃度的表達公式如公式(4):
(2)脂溶性物質(zhì)運動。脂溶性物質(zhì)能夠正常的通過細胞。以fsxi為中心,Radius1為半徑范圍內(nèi)尋優(yōu)。隨機產(chǎn)生新的物質(zhì)newfsxi,若f(newfsxi)優(yōu)于f(fsxi),fsxi=newfsxi。尋優(yōu)半徑如公式(5):
(3)高濃度非脂溶性物質(zhì)運動。高濃度非脂溶性物質(zhì)hsXCi存在載體概率為Pc1,局部搜索locn次。物質(zhì)尋優(yōu)范圍與脂溶性物質(zhì)一樣。
(4)低濃度非脂溶性物質(zhì)運動。每個低濃度非脂溶性物質(zhì)存在載體概率為Pc2,物質(zhì)存在能量值[0,1]。物質(zhì)尋優(yōu)范圍與脂溶性物質(zhì)一樣。低濃度非脂溶物質(zhì)lsXCi運動更新位置如公式(6):
(5)更新物質(zhì)。
步驟四:終止條件判斷。若達到規(guī)定的進化次數(shù)或得到滿意結(jié)果,結(jié)束并輸出結(jié)果,否則轉(zhuǎn)到(2)。
程序?qū)懺贛ATLAB7.6。測試系統(tǒng)是一個12節(jié)點系統(tǒng),基準電壓11 kV。針對本文提出的目標函數(shù),粒子群算法和改進粒子群算法收斂曲線如圖2。
DG放置最優(yōu)位置容量如表1。圖3表明安裝DG比不安裝DG電壓穩(wěn)定性好。
表1 12節(jié)點配電系統(tǒng)的DG的選址容量
測試系統(tǒng)為IEEE-30節(jié)點系統(tǒng),基本值為23 kV。DG放置最優(yōu)位置容量如表2。圖4表明短路指數(shù)在23節(jié)點上最大其值為2.25%。圖5表明安裝DG之前,15-18節(jié)點電壓低于0.94,再安裝DG以后,電壓改善,電壓最小0.97。
表2 30節(jié)點系統(tǒng)的DG的選址容量
基于細胞膜機理改進粒子群算法在分布式電源選址定容中,提高系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性且改善了短路電流水平。本文將基于改進細胞膜機理改進粒子群算法應(yīng)用到12節(jié)點系統(tǒng)和30節(jié)點系統(tǒng)中,進行選址和定容,比基本粒子群算法尋優(yōu)效果更好。該方法使配電網(wǎng)規(guī)劃最優(yōu)化。
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