淺談基于遺傳算法的分布式發(fā)電系統(tǒng)無功優(yōu)化控制策略

周 倩，周正煉（云南電網有限責任公司瑞麗供電局，云南瑞麗678600）

淺談基于遺傳算法的分布式發(fā)電系統(tǒng)無功優(yōu)化控制策略

周 倩，周正煉（云南電網有限責任公司瑞麗供電局，云南瑞麗678600）

分布式發(fā)電是一種新型的綜合發(fā)電方式，具有廣闊的發(fā)展前景，對分布式發(fā)電系統(tǒng)進行無功優(yōu)化控制可以提高電力系統(tǒng)的運行效率，降低電能損耗。在配電網優(yōu)化過程中，不僅要保證電壓的穩(wěn)定，合理控制無功功率，而且還要考慮經濟性能，將有功損耗降到最低。為了達到上述目的，本文將以遺傳算法為依托，闡述分布式發(fā)電系統(tǒng)的無功優(yōu)化控制策略，希望為降低有功損耗提高電壓質量提供參考。

遺傳算法；分布式發(fā)電；無功優(yōu)化；策略

分布式發(fā)電（Distributed Generation，DG）是一種直接接入配電網或用戶端的發(fā)電方式，發(fā)電功率一般不超過幾十兆瓦。與傳統(tǒng)發(fā)電方式相比，分布式發(fā)電具有投資少、收效快、機動靈活等特點，可以有效減少或避免集中供電下的斷電損失，因此逐漸受到廣泛重視，美國、日本等發(fā)達國家率先對分布式發(fā)電系統(tǒng)進行了深入研究并取得了突破性的進展。分布式發(fā)電對配電網的規(guī)劃、網損、電能質量、繼電保護等方面都具有深刻的影響，鑒于此，相關部門提出了兩種無功控制方法：二級電壓控制和無功優(yōu)化控制，本文將從無功優(yōu)化控制的角度入手，對無功優(yōu)化遺傳算法進行深入分析，總結可行性無功優(yōu)化控制策略。

1 遺傳算法簡介與操作流程

遺傳算法（Genetic Algorithm）由美國的J.Holland于1975年首次提出，是一種基于自然界優(yōu)勝劣汰進化機制的隨機搜索方法，該算法模型可以直接對研究對象進行操作，不受函數連續(xù)性的限制，而且內穩(wěn)性和全局尋優(yōu)能力都較為突出，在搜索過程中可以動態(tài)的調整搜索方向[1]。遺傳算法的種種特點是其被廣泛的應用于組合優(yōu)化、信號處理、人工生命等諸多領域，可以說，遺傳算法是現代智能計算的關鍵和核心技術。從遺傳算法的概念可以看出，其操作過程是以生物基因遺傳為基礎的，初始群體中的每個個體都參與搜索過程，進而完成優(yōu)勝劣汰的進化過程。遺傳算法的三個基本操作是選擇、交叉和變異，通過這三個步驟的有序銜接和周期性演變可以產生新的種群?；谶z傳算法的無功優(yōu)化流程可以總結為以下步驟：錄入初始數據資料→通過編碼操作產生初始種群→解碼并進行潮流計算→計算目標函數適應值→個體優(yōu)選和評價→選擇交叉和變異操作→遺傳操作的周期性演變以更新種群→得出結果[2]。

2 分布式發(fā)電與無功控制策略概述

分布式發(fā)電是電力行業(yè)第二次改革的重要產物，目前國內外對分布式發(fā)電的概念界定并不明確，其他國家也稱之為分散式發(fā)電、嵌入式發(fā)電、非集中式發(fā)電等。分布式發(fā)電將幾千瓦、幾十兆瓦的發(fā)電功率直接接入配電網或用戶附近的發(fā)電系統(tǒng)，這樣可以根據用戶的實際需求來進行供電分配。分布式發(fā)電系統(tǒng)不僅可以獨立運行，而且可以與大型電網并網運行，與傳統(tǒng)配電網系統(tǒng)相比，具有高效、優(yōu)質、安全、投資小的特點[3]。從全球范圍來看，那些重視環(huán)境保護與能源高效利用的國家更傾向于發(fā)展分布式發(fā)電技術，而且在鼓勵政策上也更加明確，目前全球共安裝分布式發(fā)電裝置上百萬臺，而且兆瓦級發(fā)電裝置的數量正在迅速遞增，我國作為能源使用大國，更應當大力推廣發(fā)展分布式發(fā)電技術，并以此來優(yōu)化我國的能源結構，提高配電網供電質量。

分布式發(fā)電對配電網的影響是方方面面的，經濟效益和社會效益都十分顯著，但是接入分布式發(fā)電也會對配電網產生一定的影響[4]。①在配電網規(guī)劃方面，接入分布式發(fā)電后，配電網運行的不確定性就會提高，其負荷變化趨勢將難以預測，此外，如果分布式發(fā)電裝機容量安排不合理，就會直接造成電能損耗的增加，提高配電網運行成本[5]。②在配電網潮流方面，在接入分布式發(fā)電之后，配電網的線路潮流分布就會發(fā)生改變，呈現出三種不同的分布形式。③在電能質量方面，接入分布式發(fā)電可能會產生大量的諧波或出現電壓閃邊的情況，進而影響電能質量。

鑒于分布式發(fā)電對配電網的種種影響，需要對分布式發(fā)電系統(tǒng)的技術規(guī)格和并網過程進行限制和規(guī)范，目前可供選擇的無功控制方法主要有二級電壓控制和無功優(yōu)化控制兩種。無功優(yōu)化控制的基礎是接入分布式發(fā)電的配電網與傳統(tǒng)電網在目標函數、不等式約束等方面有著極大的相似，但是控制手段有所不同，因此可以借鑒傳統(tǒng)電網的優(yōu)化算法進行無功優(yōu)化控制[6]。傳統(tǒng)無功優(yōu)化算法或多或少的都存在一定的局限性，近年來，隨著人工智能技術的興起，禁忌算法、模擬退火算法、遺傳算法等基于人工智能理論的現代化優(yōu)化算法得到廣泛的應用，與傳統(tǒng)算法相比，這些優(yōu)化算法不再單純依賴精密的數學模型，而且可以對自然活動進行有效類比。

3 分布式發(fā)電系統(tǒng)并網逆變器與基于遺傳算法的無功優(yōu)化控制策略

本節(jié)將首先分析并網逆變器的解耦控制方法，同時以網損最小化為優(yōu)化目標，采用遺傳算法對并網逆變器進行無功優(yōu)化，進而實現分布式發(fā)電系統(tǒng)的無功優(yōu)化目的。

3.1 并網逆變器解耦控制

從圖1可以看出，并網逆變器的輸入與輸出端相連，經過電感L并入電網，為了實現電壓定向目的，需要將q軸與電網電壓矢量重合，那么可以總結出兩個與旋轉坐標系相關的數學模型：

式中：Em代表峰值下的電動勢；id和iq分別代表交流電流的兩個軸分量；Vd和Vq分別代表交流電壓的兩個軸分量，通過調節(jié)兩個分軸的電流即可實現無功調節(jié)，從上式中還可以看出兩個分軸之間存在著相互耦合的關系，為了實現獨立無功調節(jié)，可以對d、q軸分量進行解耦操作。借助Matiab軟件可以對上述并網逆變器解耦控制過程進行仿真分析，從而得到特定功率下各個時刻的無功功率、電壓、電流的仿真波形[7]。仿真分析結果表明，上述算法基本可以實現逆變器的獨立無功控制，而且對電壓、電流、功率等的影響較小，可使波形迅速恢復穩(wěn)定狀態(tài)。

圖1 并網逆變器結構拓撲圖

3.2 接入分布式發(fā)電配電網的無功優(yōu)化

通過上文的分析可以得知，通過改變無功功率即可調節(jié)逆變器的無功數值，由于分布式發(fā)電一般都具備類似的無功調節(jié)能力，因而可以據此來改善接入分布式發(fā)電的配電網的運行能力，從而實現無功優(yōu)化目的。在遺傳算法下，首先需要確定目標函數和約束條件，然后再進行一系列的優(yōu)化操作。

為了實現網損最小的目標，應當確立以下目標函數：minF=Piass，同時確定約束條件，接入分布式發(fā)電的配電網，當無功功率取較大數值時，并網逆變器的容量就會顯著增加，從經濟成本的角度分析，就要將無功功率控制在一定的范圍內以限制并網逆變器容量。如果無功補償容量的最小值為Qmin，最大值為Qmax，那么給定無功功率下的狀態(tài)變量應當滿足Qmin＜Qq＜Qmax。

分布式電網系統(tǒng)的無功優(yōu)化涉及多個變量，而且控制變量和狀態(tài)變量之間多呈非線性關系，因此，在確定目標函數和約束條件之后，要嚴格按照遺傳算法的操作流程進行優(yōu)化分析，即按照初始潮流解→編碼→選擇、交叉、變異→重組優(yōu)化的流程進行。在選擇操作中需要確定每個個體x的被選擇幾率F（x），如果用f（x）代表個體x的適應度，那么f（x）的值越高，其被選中的幾率也就越大，即F（x）越大[8]。在交叉操作中需要確定個體x的變異點基因座，并按照一定的概率對其進行改造從而實現個體變異目的。

3.3 遺傳算法仿真實驗分析

為了驗證基于遺傳算法的分布式發(fā)電系統(tǒng)無功優(yōu)化控制策略的可行性，下面以某個接入分布式發(fā)電的配電網為研究對象，對其進行無功優(yōu)化仿真實驗，在參數設置上，初始種群的規(guī)模擬定為30個，迭代次數限于100，變異概率為0.001。該配電網共計有20個節(jié)點，每兩個節(jié)點之間的電阻和電抗分別用Ri、Xi表示，配電網母線電壓為1.00V，接入分布式發(fā)電的節(jié)點序號分別為6、9、12、14、16，每一個分布式發(fā)電的無功容量均為1Mvar，經遺傳算法優(yōu)化之后，可以計算得出整個配電網的初始有功網絡與下降幅度。節(jié)點6、9、12、14、16優(yōu)化前的無功容量均為0，優(yōu)化之后的無功容量分別為0.92Mvar、0.91Mvar、0.93Mvar、0.95Mvar、0.96Mvar。由此可以得知每個節(jié)點的電壓均被控制在約束范圍之后，表明了遺傳算法的有效性。

從上述遺傳算法的仿真實驗結果可以看出，該優(yōu)化算法的可行性較高，對于減少網損提高電能質量具有積極作用，而且借助并網逆變器的解耦操作可以實現獨立無功調節(jié)，從而充分利用各個分布式發(fā)電系統(tǒng)的無功補償容量，改善電網運行效果。在遺傳算法的基礎上進行分布式發(fā)電無功優(yōu)化控制，需要以網損最小為優(yōu)化目標，同時還要確定各個節(jié)點電壓的約束，這樣可以保證優(yōu)化算法的收斂性。

4 結語

分布式發(fā)電作為一種新型的發(fā)電方式具有廣闊的發(fā)展前景，雖然分布式發(fā)電具有優(yōu)勢眾多，但是仍然需要注意其對配電網規(guī)劃、網損、電能質量、繼電保護等方面的影響，同時采用無功控制方法對并網過程進行規(guī)范。本文采用遺傳算法對分布式電網進行了無功優(yōu)化，仿真結果表明該優(yōu)化算法可行性較高，對降低網損提高電能質量具有積極作用。

[1]李 晶，王素華，谷彩連.基于遺傳算法的含分布式發(fā)電的配電網無功優(yōu)化控制研究[J].電力系統(tǒng)保護與控制，2010，06：60～63.

[2]戴朝華.計及DG時基于群體智能與復雜系統(tǒng)理論的配網多目標綜合運行優(yōu)化問題研究[J].學術動態(tài)，2010，02：3～10.

[3]胡藝文.基于新能源并網的電站綜合無功優(yōu)化控制算法研究[J].電測與儀表，2015，22：90～94.

[4]劉一兵，吳文傳，張伯明，等.基于有功—無功協(xié)調優(yōu)化的主動配電網過電壓預防控制方法[J].電力系統(tǒng)自動化，2014，09：184～191.

[5]王 淳，高元海.基于概率統(tǒng)計的含間歇性分布式發(fā)電的配電網無功優(yōu)化[J].電網技術，2014，04：1032～1037.

[6]李建斌，蔡潤慶.基于集中-分散策略的分布式電源并網條件下的電力系統(tǒng)無功電壓控制[J].廣東電力，2014，06：31～37.

[7]王瑞琪，李 珂，張承慧，等.基于多目標混沌量子遺傳算法的分布式電源規(guī)劃[J].電網技術，2011，12：183～189.

[8]韓學軍，鄧艷秋，張全厚.含分布式電源的改進PSO算法配電網無功優(yōu)化[J].計算機仿真，2013，05：125～128.

TM761

A

2095-2066（2016）05-0049-02

2016-2-1

周 倩（1988-），女，漢族，助理工程師，本科，主要從事電網運行策劃、檢修管理、風險分析、電網穩(wěn)定控制及電網潮流分析計算工作，通過分析計算合理安排電網運行方式及檢修工作，提高供電可靠性，確保電網安全穩(wěn)定運行。

周正煉（1989-），男，漢族，助理工程師，本科，長期從事瑞麗市電力無功的配置與優(yōu)化工作，熟悉設備及設施規(guī)劃原則、組網原則，電能質量、供電電壓偏差等技術標準，通過大量的電壓無功數據收集、分析，從技術合理性、運行安全性、運行經濟性等方面提出提升電能質量的具體措施，不斷提高電網的供電可靠性和電能質量。