基于融合禁忌搜索粒子群算法的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化

王吉友

摘 要：從數(shù)學(xué)角度分析，配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化是一個(gè)非線性、多變量、多約束的混合規(guī)劃問(wèn)題。粒子群優(yōu)化搜索算法被廣泛應(yīng)用于求解配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題。由于粒子群算法粒子群在進(jìn)化過(guò)程易趨向同一化，失去多樣性，從而使算法陷入局部最優(yōu)解。本文在分析配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的特性基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)的緊融合禁忌搜索-粒子群算法用于配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題的求解。通過(guò)將禁忌搜索功能融合到粒子歷史最優(yōu)解和全局最優(yōu)解尋優(yōu)過(guò)程中，避免了粒子群算法尋優(yōu)過(guò)程中出現(xiàn)的局部最優(yōu)問(wèn)題，從而提高粒子群算法的全局搜索能力。通過(guò)IEEE14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的仿真計(jì)算結(jié)果表明，改進(jìn)的算法能取得良好的效果。

關(guān)鍵詞：配電網(wǎng)；無(wú)功優(yōu)化；數(shù)字模型

中圖分類(lèi)號(hào)：TM72 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1 引言

無(wú)功優(yōu)化控制是保證電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的一項(xiàng)有效手段，合理的無(wú)功分布可以提高系統(tǒng)電壓質(zhì)量和降低電網(wǎng)損耗等。一般地，電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題是一多變量、多約束的非線性混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題。為了解決這一復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了許多探索研究，提出了多種計(jì)算方法。在目前的成果中，常規(guī)數(shù)學(xué)優(yōu)化算法和智能啟發(fā)式算法成為主要的兩大分支。其中常規(guī)算法包括：梯度法、內(nèi)點(diǎn)法、線性規(guī)劃和非線性規(guī)劃等算法。這類(lèi)常規(guī)算法在解決局部問(wèn)題上雖然有一定的優(yōu)勢(shì)，但由于對(duì)待優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)要求可微、對(duì)函數(shù)初值要求較高、求最優(yōu)解的時(shí)間較長(zhǎng)，并且對(duì)于較大應(yīng)用場(chǎng)景容易產(chǎn)生維數(shù)災(zāi)等缺點(diǎn)。為解決常規(guī)優(yōu)化算法的局限性問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者紛紛展開(kāi)研究并提出了多種智能啟發(fā)式算法。智能算法具有搜索能力強(qiáng)、原理簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，主要包括粒子群算法、遺傳算法、免疫算法和混合算法等。

然而，現(xiàn)代智能啟發(fā)式算法存在一定的缺陷，算法在搜索過(guò)程中，容易出現(xiàn)效率低下且容易陷入局部最優(yōu)解，從而影響求解效果。因此，學(xué)者提出了許多改進(jìn)的智能啟發(fā)式算法，以加快收斂速度和提高全局尋優(yōu)能力。文獻(xiàn)[9]將無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題分解為離散優(yōu)化和連續(xù)優(yōu)化2個(gè)子問(wèn)題，交替運(yùn)用遺傳算法和內(nèi)點(diǎn)法求解控制策略，以提高計(jì)算效率。文獻(xiàn)[10]在遺傳算法中引入多模因局部搜索策略，以提高搜索效率和收斂速度。

本文提出一種改進(jìn)的融合型禁忌搜索粒子群算法用于配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的求解問(wèn)題。把全局搜索能力較強(qiáng)的粒子群優(yōu)化算法與局部搜索能力強(qiáng)的禁忌搜索算法結(jié)合，通過(guò)禁忌搜索功能，既能避免粒子群算法尋優(yōu)過(guò)程中出現(xiàn)的局部最優(yōu)問(wèn)題，又能提高收斂速度，從而提高粒子群算法的全局搜索能力。

2 配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

本文以系統(tǒng)網(wǎng)損最小和電壓質(zhì)量最好為優(yōu)化目標(biāo)，將發(fā)電機(jī)無(wú)功出力和負(fù)荷節(jié)點(diǎn)電壓變量越限量作為懲罰函數(shù)，并設(shè)置了功率約束和變量約束等限制條件。如式（1）為目標(biāo)函數(shù)：

（1）

其中，L、M和N分別代表支路數(shù)、負(fù)荷節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)和發(fā)電機(jī)的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；Pl表示系統(tǒng)線路的有功損耗，Ui、Uimax和Uimin分別表示節(jié)點(diǎn)電壓值、電壓上限和電壓下限；QGi、QGimax和QGimin分別表示發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)無(wú)功功率、無(wú)功功率上限和功率下限；ξv、ξG分別節(jié)點(diǎn)電壓和發(fā)電機(jī)無(wú)功越限懲罰系數(shù)；△Ui、△QGi分別為節(jié)點(diǎn)i的電壓越限偏差和發(fā)電機(jī)無(wú)功功率越限偏差。

2.2 約束條件

配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化主要對(duì)節(jié)點(diǎn)電壓、節(jié)點(diǎn)注入無(wú)功功率2個(gè)狀態(tài)變量和有載調(diào)壓變壓器變比、補(bǔ)償電容器容量、發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓三個(gè)控制變量進(jìn)行優(yōu)化。

其中狀態(tài)變量約束條件如式（2）所示：

（2）

控制變量約束條件如式（3）所示：

（3）

其中，QCi表示電容器補(bǔ)償容量，Tj表示可調(diào)變壓器變比，UGk表示發(fā)電機(jī)端電壓。

其中，PGi、PLi分別表示發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)和負(fù)荷節(jié)點(diǎn)有功功率；QLi表示負(fù)荷節(jié)點(diǎn)無(wú)功功率；Bij、δij、Gij分別表示節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j之間的電納、電壓相角差和電導(dǎo)；n為節(jié)點(diǎn)總數(shù)。

3 融合禁忌搜索粒子群算法設(shè)計(jì)

（1）初始化相關(guān)參數(shù)，并采用隨機(jī)方法生產(chǎn)初始粒子X(jué)i=（xil，…，xin）和初始速度，Vi=（vil，…，vin）；

（2）根據(jù)約束條件驗(yàn)證初始粒子和變量的上下限約束；

（3）選擇優(yōu)化適應(yīng)度函數(shù)，計(jì)算粒子的適應(yīng)度值，和節(jié)點(diǎn)的懲罰量；

（4）根據(jù)當(dāng)前解Xibest生成禁忌搜索鄰域，再在領(lǐng)域中搜索候選解X*；

（5）檢索禁忌表L，若該候選解X*不在禁忌表L中，則同樣接收該候選解X*作為當(dāng)前解，并將該候選解X*加入到禁忌表L中；若該候選解X*在禁忌表中，則該候選解X*屬于禁忌狀態(tài)；

（6）根據(jù)各粒子的歷史最優(yōu)適應(yīng)度值與全局最優(yōu)粒子適應(yīng)度值進(jìn)行比較的結(jié)果，選擇最小的適應(yīng)度值作為全局適應(yīng)度值，將最小適應(yīng)度值對(duì)應(yīng)的粒子更新為全局最優(yōu)粒子位置Xgbest；

（7）根據(jù)當(dāng)前解Xgbest生成禁忌搜索鄰域，再在領(lǐng)域中搜索候選解Xg*；

（8）檢索禁忌表Lg，若該候選解Xg*不在禁忌表Lg中，則同樣接收該候選解Xg*作為當(dāng)前解，并將該候選解Xg*加入到禁忌表Lg中；若該候選解Xg*在禁忌表中，則該候選解Xg*屬于禁忌狀態(tài)；

（9）更新各粒子速度和位置，判斷算法是否滿足停止條件（如收斂條件、迭代次數(shù)等），如果滿足，則輸出最優(yōu)解；否則返回步驟（2）。

4 算例分析

以IEEE-14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為研究對(duì)象，系統(tǒng)線路參數(shù)、發(fā)電機(jī)參數(shù)和節(jié)點(diǎn)負(fù)荷參數(shù)見(jiàn)文獻(xiàn)[4]。仿真分析程序中設(shè)置粒子數(shù)量40個(gè)，最大迭代次數(shù)50次，節(jié)點(diǎn)電壓越限懲罰系數(shù)和發(fā)電機(jī)功率越限懲罰系數(shù)都設(shè)定為0.35，粒子群速度惰性權(quán)重取0.54，認(rèn)知權(quán)重和社會(huì)學(xué)習(xí)權(quán)重都取2。采用傳統(tǒng)粒子群算法和本文提出的禁忌搜索-粒子群算法分別對(duì)IEEE-14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行10次仿真計(jì)算，系統(tǒng)有功損耗、電壓偏差和電壓穩(wěn)定裕度三相指標(biāo)對(duì)比結(jié)果。

表1 IEEE-14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化結(jié)果

優(yōu)化方法 有功

網(wǎng)損 電壓

偏差 電壓穩(wěn)

定裕度

優(yōu)化前 0.1365 0.0689 0.5381

粒子群 0.1247 0.0611 0.3769

禁忌搜索-粒子群 0.1201 0.0564 0.5297

結(jié)果中可知，采用優(yōu)化算法與未采用優(yōu)化算法進(jìn)行對(duì)比的結(jié)果可知，優(yōu)化算法能夠有效降低系統(tǒng)網(wǎng)損，減少電壓偏差，但是減少了電壓穩(wěn)定裕度。這是因?yàn)橄到y(tǒng)網(wǎng)損和電壓穩(wěn)定裕度是矛盾的，需要尋找一個(gè)最優(yōu)點(diǎn)來(lái)平衡兩者的關(guān)系。由本文提出的改進(jìn)禁忌搜索-粒子群算法與傳統(tǒng)粒子群算法對(duì)比結(jié)果可知，本文提出的改進(jìn)優(yōu)化算法在系統(tǒng)有功網(wǎng)損性能上比傳統(tǒng)粒子群算法提高了3.68%，在電壓偏差性能指標(biāo)上比傳統(tǒng)粒子群算法提高了7.69%，并且電壓穩(wěn)定裕度是傳統(tǒng)粒子群算法的1.41倍。

結(jié)論

本文針對(duì)傳統(tǒng)粒子群算法易趨向同一化，失去多樣性，從而使算法陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題，在分析配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的特性基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)的緊融合禁忌搜索-粒子群算法用于配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題的求解。通過(guò)將禁忌搜索功能融合到粒子歷史最優(yōu)解和全局最優(yōu)解尋優(yōu)過(guò)程中，避免了粒子群算法尋優(yōu)過(guò)程中出現(xiàn)的局部最優(yōu)問(wèn)題，從而提高粒子群算法的全局搜索能力。仿真結(jié)果表明，本文的算法能有效減少網(wǎng)損和電壓偏差，維持較寬的電壓穩(wěn)定裕度，避免算法陷入局部最優(yōu)，有更好的全局尋優(yōu)能力，并且有很好的計(jì)算效率和收斂穩(wěn)定性。

參考文獻(xiàn)

[1] Dai Chaohua， Chen Weirong， Zhu Yunfang， et al. Reactive power dispatch considering voltage stability with seeker optimization algorithm[J]. Electric Power Systems Research， 2009， 79（10）： 1462-1471.

[2] Dai Chaohua， Chen Weirong， Zhu Yunfang，et al. Seeker optimization algorithm for optimal reactive power dispatch[J]. IEEE Transactions on Power Systems， 2009， 24（03）.

[3] 劉佳，李丹，高立群，等.多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化的向量評(píng)價(jià)自適應(yīng)粒子群算法[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2008，28（31）：22-28.

[4] AlRashidi M R， El-Hawary M E. Applications of computational intelligence techniques for solving the revived optimal power flow problem[J].Electric Power System， 2009， 79（04）： 694-702.

[5] Vlachogiannis J G， Lee K Y. A comparative study on particle swarm optimization for optimal steady-state performance of power systems[J].IEEE Transactions on Power Systems， 2006， 21（04）：1718-1728.

[6]李智歡，段獻(xiàn)忠.多目標(biāo)進(jìn)化算法求解無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題的對(duì)比分析[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2010，30（10）：57-65.

[7]郭創(chuàng)新，朱承治，趙波，等.基于改進(jìn)免疫算法的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2005，29（15）：23-29.

[8]劉麗軍，李捷，蔡金錠.基于強(qiáng)引導(dǎo)粒子群與混沌優(yōu)化的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化[J].電力自動(dòng)化設(shè)備，2010，30（04）：71-75.

[9] Yan Wei， Liu Fang， Chung C Y， et， al. A hybrid genetic algorithm： interior point method for optimal reactive power flow[J].IEEE Transactions on Power Systems， 2006， 21（03）.

[10]段獻(xiàn)忠，李智歡，李銀紅.采用多局部搜索策略的無(wú)功優(yōu)化多模因算法[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2008，28（34）：59-65.