基于混合遺傳算法的配網(wǎng)就地補償無功優(yōu)化策略

朱凌

摘要：本文針對于惠州地區(qū)無功調(diào)控頻繁的情況，提出了一種無功優(yōu)化混合遺傳算法的改進方案。通過在Ward&Hale 6節(jié)點系統(tǒng)的仿真結(jié)果顯示，混合遺傳算法具有更高的尋優(yōu)效率，能有效地解決該地區(qū)搜尋最優(yōu)無功資源調(diào)控的方案。

關(guān)鍵詞：無功優(yōu)化;調(diào)控資源;混合遺傳算法;Ward&Hale6節(jié)點系統(tǒng)

中圖分類號：TM715 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）02-0118-02

0 引言

目前，廣東惠州地區(qū)無功調(diào)控資源分為三個部分，主網(wǎng)側(cè)的220kV變電站、110kV變電站站內(nèi)無功補償設(shè)備和接入主網(wǎng)的地調(diào)調(diào)管機組;配網(wǎng)側(cè)的10kV饋線的線路無功補償設(shè)備，10kV饋線調(diào)壓器，10kV有載調(diào)壓變，10kV配變無功補償裝置;分布式電源部分。各資源站之間的配置運行冗雜和資源分配不均問題極大影響了整個惠州電網(wǎng)的穩(wěn)定性，所以計算出電網(wǎng)的最佳無功優(yōu)化方案，改善電網(wǎng)電壓質(zhì)量尤為重要。

本論文無功優(yōu)化改進方法是根據(jù)惠州地區(qū)無功調(diào)控資源調(diào)控頻繁問題，在減少變壓器調(diào)檔次數(shù)、實施就地平衡和分散補償?shù)牟呗栽瓌t下，以減少有載分接開關(guān)動作次數(shù)降低變壓器開關(guān)損耗、添加就地補償函數(shù)減少無功功率在電網(wǎng)中越級流動的形式，建立了的無功優(yōu)化混合遺傳算法模型。

1 遺傳算法的目標函數(shù)

本文所用目標函數(shù)在當(dāng)前系統(tǒng)已滿足約束條件下定義，再以懲減形式加入了就地平衡等價損耗，優(yōu)先按照就地平衡、分散補償?shù)脑瓌t，減少了無功功率遠距離[1]。

（1）

（2）

（3）

適應(yīng)度目標函數(shù)F將節(jié)點電壓越限、無功越限和就地平衡等價損耗以懲減的形式加入函數(shù)中，式中各項為有功網(wǎng)損Py，發(fā)電機的無功越限懲減函數(shù)Qi，節(jié)點電壓幅值越限懲減函數(shù)Ui，就地平衡指標懲減函數(shù)Pl，式（2）和式（3）分別表示該Qi節(jié)點的發(fā)電機的最大（最?。o功值，和該Ui節(jié)點的最大（最?。╇妷褐?。

1.1 約束條件

等式約束。無功優(yōu)化等式約束功率在平衡時的方程表達式（4）、（5），如下：

（4）

（5）

式（4）中的PL為就地平衡等價損耗，其中Cimax、Cimin分別是第i臺無功補償設(shè)備（包括電容器無功補償、有載調(diào)壓變壓器抽頭、等在內(nèi)的所有無功補償設(shè)備）出力的上下限，n為當(dāng)前設(shè)備的補償數(shù)量，Ci，t、Ci，t-1分別是第i臺無功補償設(shè)備在t期和t-1期的無功出力，gi為第i臺無功補償設(shè)備的等級系數(shù);式（5）中，Pi和Qi分別代表i節(jié)點在平衡時的有功和無功，Ui和Uj分別作為i和j點的電壓幅值，Gij表示i和j點之間電位的電導(dǎo)，而Bij表示i和j點之間的電納，表示i和j點之間的電壓相角差，并且j點是所有i點的相交點。

1.2 不等式約束

不等式約束中的控制變量一般選取由電力系統(tǒng)發(fā)電機中的機端電壓Ug、無功補償?shù)娜萘看笮c、變壓器的接頭位置Tg作為其控制約束變量。不等式約束的狀態(tài)量變量采用電力系統(tǒng)中發(fā)電機的無功出力Qg和節(jié)點的電壓幅值Ue作為狀態(tài)約束變量[3]。

控制變量表達式（6）和狀態(tài)變量表達式（7），如下：

（6）

（7）

2 遺傳算法的操作過程

2.1 初始種群的設(shè)定

本文采用的編碼方式是混合編碼的方式，混合編碼方式是通過二進制編碼與實數(shù)編碼方式同時一起對種群的特征量來進行標定，本算法設(shè)定種群編碼方式為，其中 ，，該方式先逐位判斷每個特征量是否為實數(shù)變量，如果該變量為實數(shù)型則直接用實數(shù)來表達該部分的特征量，簡短了編碼的長度，否則用二進制的方式來表達該部分的特征量，該部分的二進制編碼的最大長度大小取決于由實數(shù)編碼的最大變量數(shù)值的限制，這種方式既能有效地表達特征變量又使特征量精簡化，解決了部分復(fù)雜特征量的精度的問題，為后續(xù)為電力系統(tǒng)計算提供更加精準和全局的最優(yōu)解。

2.2 遺傳算法的操作算子

遺傳算法的操作模式主要分為三個算子，分別是遞進選擇算子、混合交叉算子和混合片段式變異算子，并用階段終止算法加快該算法搜尋的收斂程度[2]。

2.2.1 選擇算子

遺傳選擇算子是選擇適應(yīng)的策略個體進入下一階段選擇的重要算法，常用的賭輪選擇算子是參考適應(yīng)度函數(shù)來設(shè)定的，它與適應(yīng)度的大小成正比，它是遺傳算法中尋找最優(yōu)個體的最主要的手段。

種群的大小為P，個體i的適應(yīng)度為Fi，每個個體被選中的概率Pis為：? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（8）

2.2.2 混合交叉算子

交叉算子是整個種群中產(chǎn)生新個體的主要算子方法之一，同時也是在全局搜索最優(yōu)的個體的不可或缺的手段。

2.2.3 混合片段式變異算子

變異算子是遺傳算法中另一個重要的算子，它是偶然發(fā)生突變量的表達，是為了產(chǎn)生新個體的一種重要手段。

2.2.4 階段終止算法

針對于遺傳算法中最優(yōu)解的出現(xiàn)，可能在還未進行最大遺傳代數(shù)的時候已經(jīng)判斷結(jié)束。根據(jù)遞進選擇算子實行的分階段選擇，采用跳階段判斷算法，在多個階段中所求得得最優(yōu)解經(jīng)過20次迭代情況下仍然不變，則進行直接跳入下一選擇階段，直至遺傳算法運行至最終階段。

3 算例分析

本文采用Ward&Hale6節(jié)點的系統(tǒng)進行電力系統(tǒng)無功優(yōu)化計算，根據(jù)常用的遺傳算法參數(shù)設(shè)置：群體個數(shù)P為100，交叉概率Pc為0.8，異變概率設(shè)置為0.02，終止迭代步數(shù)為50。而改進設(shè)定混合遺傳算法選定種群的規(guī)模P為100，通過基因編碼取得全局種群N的個數(shù)，計算得適應(yīng)度F及選擇算子概率Pis，交叉算子Pc1和Pc2分別選取為0.8和0.8，異變算子Pm1和Pm2分別選取為0.02和0.025，終止算法跳接段數(shù)設(shè)置為20。分別采用兩種算法對無功優(yōu)化系統(tǒng)進行多次優(yōu)化運算，電力系統(tǒng)無功優(yōu)化運算結(jié)果見表1所示。

從表1內(nèi)容結(jié)果可以看出。經(jīng)過兩種遺傳算法無功優(yōu)化的計算后，可看出優(yōu)化后的解都能符合滿足電力系統(tǒng)閾值范圍，原始的遺傳算法無功優(yōu)化后的有功網(wǎng)損下降到0.8810311，改進后的遺傳算法無功優(yōu)化后的有功網(wǎng)損下降到0.8653921，顯然改進后的遺傳算法的解更加收斂于全局搜索的最優(yōu)解。

4 結(jié)語

本文針對于廣東惠州地區(qū)無功調(diào)控資源分配方案的問題，在減少變壓器調(diào)檔次數(shù)、就地平衡和分散補償?shù)牟呗栽瓌t下，進行無功優(yōu)化。通過在Ward&Hale 6的標準系統(tǒng)中進行方針的結(jié)果表明，改進后的混合遺傳算法使得搜索的結(jié)果更加具有的全局性，是一種解決無功優(yōu)化中多線性問題的有效方法。該算法搜索出來的最優(yōu)解可為決策者提供更加完善和更具體細致化的調(diào)控解決方案。

參考文獻

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In-situ Compensation Reactive Power Optimization Strategy of Distribution Network Based on Hybrid Genetic Algorithm

ZHU Ling

（Guangdong Power Grid Co.， Ltd. Huizhou Power Supply Bureau，Huizhou Guangdong? 516001）

Abstract：In view of the frequent reactive power regulation in Huizhou， this paper proposes an improved scheme of reactive power optimization hybrid genetic algorithm. The simulation results in the Ward&Hale 6-node system show that the hybrid genetic algorithm has higher optimization efficiency and can effectively solve the problem of searching for optimal reactive resource regulation in the region.

Key words：reactive power optimization; regulation resources; hybrid genetic algorithm; Ward&Hale6 node system