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    基于遺傳與免疫算法的含分布式電源的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化

    2020-08-03 05:10:02李德海
    黑龍江電力 2020年2期
    關(guān)鍵詞:遺傳算法發(fā)電機(jī)分布式

    李德海

    (國(guó)網(wǎng)黑龍江省電力有限公司,哈爾濱 150090)

    0 引 言

    分布式發(fā)電具有模塊化、環(huán)保、能量多樣化的特點(diǎn)[1]。合理地選擇分布式發(fā)電的接入位置與容量,能夠?qū)崿F(xiàn)功率就地平衡、支撐電壓并減少網(wǎng)絡(luò)損失。同時(shí),通過(guò)調(diào)整分布式發(fā)電的無(wú)功輸出,參與配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化,能夠在某種程度上減少運(yùn)行費(fèi)用并改善運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性[2-3]。

    目前,學(xué)者們研究了大量包含分布式發(fā)電的模型算法[4],如多目標(biāo)歸一化加權(quán)法、環(huán)境效益激勵(lì)因子法、年投資費(fèi)用最小法等。常用的優(yōu)化算法[5-6]包括內(nèi)點(diǎn)法、遺傳算法、粒子群算法、模糊算法等。文獻(xiàn)[7]引入了電力系統(tǒng)的非線性數(shù)學(xué)模型,考慮了節(jié)點(diǎn)電壓約束與無(wú)功補(bǔ)償約束后,以系統(tǒng)損失最小為優(yōu)化目標(biāo),基于自然選擇與遺傳機(jī)理和改進(jìn)的判斷規(guī)則加速了算法的進(jìn)化效率,但局部尋優(yōu)能力較弱將導(dǎo)致算法迭代次數(shù)多,易陷入早熟,很難滿足正常的優(yōu)化需求。也有學(xué)者從其他的角度來(lái)嘗試解決此問(wèn)題,并結(jié)合具體實(shí)例給出了測(cè)試的結(jié)果[8-10]。

    文章建立了風(fēng)電、光伏發(fā)電和微汽輪機(jī)的潮流模型[11-12],然后建立了以網(wǎng)損最低為目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù),同時(shí),考慮了兩個(gè)約束條件,一是節(jié)點(diǎn)電壓約束,二是并聯(lián)電容器和調(diào)壓變壓器約束。利用免疫遺傳算法對(duì)優(yōu)化問(wèn)題的求解空間進(jìn)行離散。遺傳算法容易實(shí)現(xiàn),并且目標(biāo)函數(shù)的極限值較小使得離散變量的處理更容易,搜索全局最優(yōu)解的概率更大;但是,其局部搜索能力弱,迭代次數(shù)多,耗時(shí)長(zhǎng)。免疫算法的優(yōu)點(diǎn)是局部搜索能力強(qiáng),計(jì)算速度快;缺點(diǎn)是收斂速度慢,計(jì)算精度不高,容易早熟。這兩種算法的結(jié)合可以有效地提高優(yōu)化速度,滿足實(shí)際優(yōu)化操作的需要。

    1 典型配電網(wǎng)潮流模型

    1.1 風(fēng)力發(fā)電

    直接與電網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)和雙饋發(fā)電系統(tǒng)相連的異步發(fā)電機(jī)常見(jiàn)于風(fēng)電系統(tǒng)中。在潮流計(jì)算中,由于運(yùn)行方式和控制策略的不同,等效節(jié)點(diǎn)的類型也不同。

    1.1.1 直接并網(wǎng)的異步發(fā)電機(jī)

    早期,常采用直接并網(wǎng)的異步發(fā)電機(jī)進(jìn)行風(fēng)力發(fā)電。異步發(fā)電機(jī)本身沒(méi)有勵(lì)磁系統(tǒng),通過(guò)吸收電網(wǎng)中的無(wú)功功率來(lái)建立磁場(chǎng),并且不具有調(diào)壓能力。因此,異步發(fā)電機(jī)在輸出有功功率的同時(shí)從系統(tǒng)中吸收一定的無(wú)功功率,吸收的無(wú)功功率的大小由轉(zhuǎn)差率和節(jié)點(diǎn)電壓決定。為了減少損耗,一般以無(wú)功功率就地補(bǔ)償?shù)姆绞剑ㄟ^(guò)風(fēng)力發(fā)電中并聯(lián)電容器組的切換來(lái)實(shí)現(xiàn)磁場(chǎng)的建立并減少線路損耗。異步發(fā)電機(jī)的簡(jiǎn)化模型如圖1所示,定子電阻忽略不計(jì)。

    圖1 異步發(fā)電機(jī)簡(jiǎn)化模型

    直接并網(wǎng)的異步發(fā)電機(jī),根據(jù)歐姆定律,分析電路圖可知,電壓可利用式(1)進(jìn)行計(jì)算,而從系統(tǒng)吸收的無(wú)功功率可以利用式(2)進(jìn)行計(jì)算:

    (1)

    (2)

    X=Xs+Xr

    式中:Us為端電壓;P為吸收有功功率;Q為吸收無(wú)功功率;Xm為勵(lì)磁電抗;Xs為定子漏抗;Xr為轉(zhuǎn)子漏抗;Xc為機(jī)端并聯(lián)電容器電抗;rr為轉(zhuǎn)子電阻;s為轉(zhuǎn)差率。

    對(duì)于風(fēng)電場(chǎng),有功功率的輸出與風(fēng)面積、風(fēng)速和葉片的空氣密度有關(guān),可表示為式(3):

    Pm=ρSvCp/2

    (3)

    式中:ρ為空氣密度;S為轉(zhuǎn)子掃掠面積;v為風(fēng)速;Cp為轉(zhuǎn)子功率系數(shù),理論上可以達(dá)到0.67。

    在潮流計(jì)算中,有功功率P可以考慮為給定值,因此,所吸收的無(wú)功功率Q與端電壓Us和轉(zhuǎn)差率s有關(guān),異步風(fēng)力發(fā)電機(jī)吸收的無(wú)功功率Q如式(4)所示。

    (4)

    在潮流計(jì)算中,這種節(jié)點(diǎn)稱為電壓靜態(tài)特性節(jié)點(diǎn)。在計(jì)算過(guò)程中,通過(guò)對(duì)電壓進(jìn)行修正,并根據(jù)修正后的電壓幅值計(jì)算異步發(fā)電機(jī)吸收的無(wú)功功率,將節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為傳統(tǒng)潮流算法可以處理的節(jié)點(diǎn)。該模型的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算精度高,計(jì)算量小,計(jì)算速度快。

    1.1.2 雙饋發(fā)電系統(tǒng)

    雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)的穩(wěn)態(tài)等效電路如圖2所示。其中:rs代表定子電阻;rm代表勵(lì)磁電阻。

    圖2 雙饋發(fā)電系統(tǒng)靜態(tài)等效電路

    發(fā)電機(jī)注入電力系統(tǒng)的總有功功率Pe由兩部分組成,一部分是定子繞組產(chǎn)生的有功功率Ps,通過(guò)風(fēng)速功率特性得到,另一部分是轉(zhuǎn)子繞組產(chǎn)生或吸收的有功功率Pr,當(dāng)轉(zhuǎn)速高于同步轉(zhuǎn)速時(shí),轉(zhuǎn)子繞組將有功功率注入系統(tǒng),當(dāng)轉(zhuǎn)速低于同步轉(zhuǎn)速時(shí),轉(zhuǎn)子繞組吸收系統(tǒng)的有功功率。無(wú)功功率也由兩部分組成,一部分為定子側(cè)發(fā)出或吸收無(wú)功功率,另一部分為轉(zhuǎn)子側(cè)發(fā)出或吸收無(wú)功功率。根據(jù)不同的控制方式,雙饋發(fā)電機(jī)可以等效為不同的潮流計(jì)算節(jié)點(diǎn)。常見(jiàn)的控制方式有恒功率因數(shù)控制、恒壓控制。

    根據(jù)雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)的等效電路模型,在忽略定子繞組電阻的情況下,轉(zhuǎn)子繞組上產(chǎn)生的有功功率和注入系統(tǒng)的總有功功率可表示為

    (5)

    (6)

    在式(5)、(6)中,X=Xs+Xr,Ps可根據(jù)風(fēng)速功率特性得到,滑動(dòng)比可根據(jù)雙饋風(fēng)力機(jī)的調(diào)速規(guī)律s=(ω1-ω)/ω1得到,其中:ω1表示發(fā)電機(jī)的同步轉(zhuǎn)速,一般為定值;ω表示轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速。

    在恒功率因數(shù)控制下,定子繞組的無(wú)功功率為Qs=Pstanφ。由于換流器傳遞的有功功率較小,換流器發(fā)出或吸收的無(wú)功功率也較小,風(fēng)機(jī)的無(wú)功功率近似等于Qs:

    Qe=Qs=Pstanφ

    則注入系統(tǒng)的總有功功率為

    在計(jì)算功率流時(shí),采用恒功率因數(shù)控制的雙饋風(fēng)力機(jī)相當(dāng)于PQ節(jié)點(diǎn)。

    在恒壓控制下,風(fēng)場(chǎng)節(jié)點(diǎn)可以看作潮流計(jì)算中的PV節(jié)點(diǎn),但由于定子側(cè)無(wú)功功率受定子繞組、轉(zhuǎn)子繞組和變頻器最大電流限制的影響,需要考慮各種約束條件。

    1.2 光伏發(fā)電

    光伏發(fā)電系統(tǒng)如圖3所示。

    圖3 光伏發(fā)電系統(tǒng)

    Uac和UPV具有以下關(guān)系:

    Uac=mUPV

    式中:UPV為電池輸出的直流電壓;m為逆變器的調(diào)節(jié)參數(shù);Uac為變頻器輸出的交流電壓。

    光伏發(fā)電的有功功率P和無(wú)功功率Q為

    (7)

    (8)

    式中:Ug為系統(tǒng)電壓;XT為變壓器等效電抗;φ為逆變器的超前角;δ和θ是電壓的相角,并滿足φ=δ-θ。

    根據(jù)式(7)、(8)可知,通過(guò)控制參數(shù)φ和m,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)光伏發(fā)電系統(tǒng)有功功率和無(wú)功功率的控制。因此,在潮流計(jì)算中,光伏發(fā)電系統(tǒng)可以看作PV節(jié)點(diǎn)。光伏電站在正常運(yùn)行時(shí)不需要吸收系統(tǒng)的無(wú)功功率,其下限值可以為0。如果電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的無(wú)功功率超出限制,可以將該節(jié)點(diǎn)視為1個(gè)PQ節(jié)點(diǎn),注入系統(tǒng)的無(wú)功功率為無(wú)功功率輸出的上限或下限。

    1.3 燃?xì)廨啓C(jī)系統(tǒng)

    微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電系統(tǒng)主要有兩種結(jié)構(gòu),一種是中分軸結(jié)構(gòu),另一種是單軸結(jié)構(gòu)。分體式軸的動(dòng)力渦輪機(jī)和燃?xì)廨啓C(jī)使用不同的旋轉(zhuǎn)軸,動(dòng)力渦輪機(jī)通過(guò)傳動(dòng)裝置與發(fā)電機(jī)相連,因此可以直接與電網(wǎng)相連。單軸壓縮機(jī)、燃?xì)廨啓C(jī)和發(fā)電機(jī)是同軸的,發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速高于電網(wǎng),因此在接入電網(wǎng)之前,需要使用轉(zhuǎn)換器將發(fā)電機(jī)頻率轉(zhuǎn)換為電網(wǎng)頻率。

    分體式微型燃?xì)廨啓C(jī)通過(guò)同步發(fā)電機(jī)直接與電網(wǎng)相連。一般采用帶勵(lì)磁調(diào)節(jié)能力的同步發(fā)電機(jī)作為接口,勵(lì)磁控制采用電壓和功率因數(shù)控制。在潮流計(jì)算中,電壓控制的分布式電源可看作PV節(jié)點(diǎn),功率因數(shù)控制的分布式電源可看作PQ節(jié)點(diǎn)。因此,對(duì)開(kāi)軸式微型燃?xì)廨啓C(jī)的潮流計(jì)算仍可以采用傳統(tǒng)方法進(jìn)行。在潮流迭代過(guò)程中,如果PV節(jié)點(diǎn)的無(wú)功功率超出限制,則應(yīng)將其轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的PQ節(jié)點(diǎn);如果在隨后的迭代中節(jié)點(diǎn)電壓超出限制,則應(yīng)將其重新轉(zhuǎn)換為PV節(jié)點(diǎn)。

    由于單軸微型燃?xì)廨啓C(jī)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速高于電網(wǎng),因此在接入電網(wǎng)之前,需要用變頻器將發(fā)電機(jī)的頻率轉(zhuǎn)換為工頻,電路如圖4所示。

    圖4 微型燃?xì)廨啓C(jī)電路圖

    當(dāng)整流器采用非受控二極管整流時(shí),根據(jù)整流原理,有

    式中:KR、Kdc分別為交流部分和直流部分的等效系數(shù);λR為電流計(jì)算系數(shù);IR為整流器電流;Idc為直流部分電流。

    該電源可以等效為有功功率輸出與電網(wǎng)輸入電流恒定的PI節(jié)點(diǎn)。相應(yīng)的無(wú)功功率可由前一次迭代計(jì)算的電壓、恒流幅值和有功功率計(jì)算得出:

    式中:Qk+1為k+1時(shí)刻的無(wú)功功率;ek和fk為進(jìn)行第k次迭代時(shí)分布式電源的實(shí)部和虛部;I為注入電網(wǎng)的恒定電流;P為恒定功率。

    因此,可以在每次迭代之前計(jì)算注入PI節(jié)點(diǎn)的無(wú)功功率,同時(shí)在k+1次迭代中將PI節(jié)點(diǎn)處理為PQ節(jié)點(diǎn)。

    2 分布式電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化設(shè)計(jì)

    2.1 數(shù)學(xué)模型

    在考慮損耗的情況下,提出包括分布式電源(Distributed Generation,DG)在內(nèi)的無(wú)功優(yōu)化方案,并通過(guò)遺傳算法和免疫算法得到最優(yōu)解。具體的數(shù)學(xué)模型包括目標(biāo)函數(shù)、約束條件、評(píng)價(jià)指標(biāo)等。

    2.1.1 約束條件

    節(jié)點(diǎn)電壓約束為

    Vimin≤Vi≤Vimax

    式中:Vi為節(jié)點(diǎn)i的電壓;Vimin表示節(jié)點(diǎn)i允許的最小電壓;Vimax表示節(jié)點(diǎn)i允許的最大電壓。本文將Vimin設(shè)置為0.95 p.u.,Vimax設(shè)置為1.05 p.u.。

    除節(jié)點(diǎn)電壓約束外,還應(yīng)考慮變壓器分接頭數(shù)和電容器組的容量約束,因?yàn)橥ㄟ^(guò)調(diào)節(jié)變壓器分接頭、分布式電源和并聯(lián)電容器,可以實(shí)現(xiàn)無(wú)功優(yōu)化。補(bǔ)償裝置的限制條件為

    式中:TRi代表變壓器i的抽頭位置;TRimax、TRimin代表抽頭位置的上限和下限;CPi代表并聯(lián)電容器的組號(hào);CPimax、CPimin代表組號(hào)的上、下限;Qi代表分布式電源的無(wú)功功率;Qimax、Qimin代表無(wú)功功率的上限和下限。

    需要注意的是,TRi和CPi主要由抽頭位置和電容器組數(shù)決定,無(wú)功輸出是離散的,而DG的無(wú)功輸出可以實(shí)現(xiàn)連續(xù)調(diào)節(jié),具有一定優(yōu)勢(shì)。

    2.1.2 目標(biāo)函數(shù)

    考慮到系統(tǒng)損耗,提出了包括DG在內(nèi)的無(wú)功優(yōu)化方案。網(wǎng)絡(luò)損耗的目標(biāo)函數(shù)如式(9)所示。

    fA=Ploss+PV+PTR+PCP+PDG

    (9)

    式中:Ploss表示電網(wǎng)損失值;其余項(xiàng)是與約束條件相關(guān)的懲罰函數(shù)。

    懲罰函數(shù)可根據(jù)實(shí)際工程確定,本文選擇懲罰因子來(lái)表示,其取值可根據(jù)實(shí)際工程投入設(shè)備的比例確定。

    根據(jù)式(9)可知,無(wú)論實(shí)際情況如何,每組變量均大于0,目標(biāo)函數(shù)的值也大于0。fA值越小,以網(wǎng)絡(luò)損耗為目標(biāo)函數(shù)時(shí),該配置的效果越好。

    2.1.3 適應(yīng)性評(píng)價(jià)

    由上文可知,目標(biāo)函數(shù)值總是大于0,且其值越小越好。但在求解過(guò)程中,如果目標(biāo)函數(shù)值在不同配置下非常近似,則難以確定哪一個(gè)配置效果更好,故引入適應(yīng)性評(píng)價(jià)的概念,將適應(yīng)性評(píng)價(jià)函數(shù)定義為目標(biāo)函數(shù)的倒數(shù),如式(10)所示。

    (10)

    度量值取值區(qū)間為(0,1),且其值越大,配置越好。

    2.2 基于遺傳和免疫算法的無(wú)功優(yōu)化方案

    遺傳算法可以使離散的無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備直接參與無(wú)功優(yōu)化,避免了傳統(tǒng)優(yōu)化算法對(duì)函數(shù)的可導(dǎo)性、連續(xù)性等的高要求,不需要迭代所有可行的解,從而節(jié)省了大量的時(shí)間和空間。在不設(shè)置顯式參數(shù)的情況下,通過(guò)比較保留了更好的解,從而在更優(yōu)的空間內(nèi)尋找解。遺傳算法將最優(yōu)解的傳播相乘,提高了產(chǎn)生最優(yōu)解的概率,大大降低了時(shí)間成本,但其本地搜索能力較弱。本文在遺傳算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合免疫算法的抗體親和力指數(shù),采用免疫算法和局部?jī)?yōu)化,通過(guò)遺傳算法選擇若干最優(yōu)解,進(jìn)一步加快優(yōu)化過(guò)程。

    2.2.1 編碼方案

    本文所研究的無(wú)功功率器件具有不同的變量類型,為了統(tǒng)一不同的變量,將所有變量都轉(zhuǎn)換為離散形式處理。結(jié)合工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),將無(wú)功功率分為256個(gè)部分,即用8位編碼分布式電源、調(diào)壓變壓器和并聯(lián)電容補(bǔ)償裝置。例如,1個(gè)6×200 kvar的電容器組,所有可能的輸入情況都可以用000到110表示;所有可能的輸出場(chǎng)景都可以用00000000到11111111表示。代碼與實(shí)際無(wú)功值的對(duì)應(yīng)關(guān)系由式(11)計(jì)算得出,其值是從代碼轉(zhuǎn)換而來(lái)的十進(jìn)制數(shù)。

    (11)

    式中:QDG為無(wú)功輸出量;Qmax、Qmin為最大無(wú)功輸出值與最小無(wú)功輸出值;n為初始輸入的無(wú)功功率數(shù)值。

    這樣,輸出的無(wú)功功率被分為256個(gè)部分,每個(gè)單元的值為(Qmax-Qmin)/256。

    2.2.2 適應(yīng)性群體規(guī)模

    免疫遺傳算法通過(guò)比較每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度評(píng)價(jià)值來(lái)選擇最優(yōu)解。也就是說(shuō),每產(chǎn)生1個(gè)個(gè)體時(shí),都要對(duì)潮流進(jìn)行分析,得出評(píng)價(jià)指標(biāo)。因此,個(gè)體的數(shù)量將影響整個(gè)算法的進(jìn)程,這與時(shí)間和空間的占用密切相關(guān)。如果選擇較小的初始總體進(jìn)行快速計(jì)算,則最優(yōu)解的空間較小,無(wú)法保證結(jié)果的準(zhǔn)確性;如果選擇較大的初始總體以保證結(jié)果的正確性,計(jì)算速度將大大降低。為了均衡計(jì)算速度和搜索空間,提出一種根據(jù)計(jì)算階段自動(dòng)改變種群大小的方法。

    上述方法可以通過(guò)以下幾個(gè)步驟來(lái)實(shí)現(xiàn):首先,建立一個(gè)初始群體集合,該集合是實(shí)際個(gè)體總數(shù)的2倍;其次,雜交第一代、第二代的總數(shù)與實(shí)際數(shù)一致,第二代是1組升級(jí)后的個(gè)體,與實(shí)際個(gè)體的直接應(yīng)用相比,數(shù)量不變,但搜索范圍不同,更容易找到最優(yōu)解;最后,削減原個(gè)體的一半。如果在接下來(lái)的計(jì)算過(guò)程中仍然使用個(gè)體的全部規(guī)模,則將完成無(wú)用的工作,因?yàn)閭€(gè)體之間的評(píng)估差異可以忽略不計(jì)。此方法既考慮了計(jì)算速度,又考慮了搜索空間,更有利于優(yōu)化。

    2.2.3 遺傳操作

    遺傳操作的基本步驟包括選擇、交叉和變異。如果交叉和變異的方法一直保持不變,在浪費(fèi)大量時(shí)間的同時(shí)會(huì)導(dǎo)致遺傳算法陷入局部最優(yōu)。

    因此,提出根據(jù)個(gè)體總數(shù)調(diào)整交叉的具體方法。若個(gè)體數(shù)目很多,表明在獲得最優(yōu)解之前還有很長(zhǎng)時(shí)間,此時(shí)是在設(shè)備單元中進(jìn)行交叉廣泛尋找最優(yōu)解的時(shí)候;若群體較小,則說(shuō)明個(gè)體適應(yīng)值的差異較小,應(yīng)采用單點(diǎn)交叉和突變法跳出局部最優(yōu)。在工程計(jì)算中,根據(jù)計(jì)算實(shí)例的實(shí)際情況設(shè)置交叉變異概率。

    本文的免疫操作主要考慮雙重克隆和高頻突變。為了保持種群的多樣性,每一代中最好的個(gè)體都會(huì)被復(fù)制,然后選擇其中一些進(jìn)行高頻突變,以避免遺傳算法陷入局部最優(yōu)。

    3 算例分析

    利用IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)驗(yàn)證該算法的可行性。系統(tǒng)基本功率為10 MW,參考電壓為12.66 kV。

    結(jié)合所提優(yōu)化算法,在其他參數(shù)不變的基礎(chǔ)上,將IEEE33節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)中增加一臺(tái)調(diào)整范圍為0.9~1.1 p.u.的有載調(diào)壓變壓器,抽頭調(diào)節(jié)范圍為+8,即單位調(diào)節(jié)量為1.25%;增加兩個(gè)具有無(wú)功補(bǔ)償能力的設(shè)備,有功輸出均為1 MW,無(wú)功輸出范圍為-100~500 kvar;增加1個(gè)4組并聯(lián)電容器與1個(gè)7組并聯(lián)電容器,最大無(wú)功輸出分別達(dá)到600 kvar和1 050 kvar。將有載調(diào)壓變壓器置于電源和節(jié)點(diǎn)1之間,然后分別向節(jié)點(diǎn)2和節(jié)點(diǎn)13添加兩個(gè)分布式電源。增加的4組并聯(lián)電容器組接入節(jié)點(diǎn)6,增加的7組并聯(lián)電容器接入節(jié)點(diǎn)12。

    增加設(shè)備后的IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)如圖5所示。

    圖5 增加設(shè)備后的系統(tǒng)

    為了驗(yàn)證分布式電源接入配電網(wǎng)對(duì)系統(tǒng)損耗的影響,分別對(duì)包含DG節(jié)點(diǎn)和原節(jié)點(diǎn)的配電系統(tǒng)進(jìn)行了潮流計(jì)算,對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表1。

    表1 補(bǔ)償結(jié)果對(duì)比

    由表1可以看出,分布式電源接入配電網(wǎng)能有效降低網(wǎng)絡(luò)損耗。

    為了驗(yàn)證基于免疫遺傳算法的無(wú)功優(yōu)化算法的可行性,對(duì)上述實(shí)例進(jìn)行編程,并計(jì)算潮流。將計(jì)算結(jié)果與傳統(tǒng)遺傳算法進(jìn)行比較,為保證比較結(jié)果的準(zhǔn)確性,進(jìn)行了多次計(jì)算,選取2次免疫遺傳算法的計(jì)算結(jié)果與傳統(tǒng)遺傳算法進(jìn)行比較,比較結(jié)果見(jiàn)表2。

    由表2可知,2次經(jīng)免疫遺傳算法優(yōu)化后的系統(tǒng)損耗(76.802 kW、76.195 kW)均低于傳統(tǒng)遺傳算法優(yōu)化后的系統(tǒng)損耗(78.972 kW),表明免疫遺傳算法要優(yōu)于傳統(tǒng)遺傳算法。

    表2 算法效果比較

    為了驗(yàn)證該算法是否能夠加快優(yōu)化速度,將其與傳統(tǒng)遺傳算法進(jìn)行比較,包括運(yùn)行時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)損耗,結(jié)果見(jiàn)表3和表4。

    表3 傳統(tǒng)遺傳算法計(jì)算結(jié)果

    表4 免疫遺傳算法計(jì)算結(jié)果

    通過(guò)對(duì)表3和表4的結(jié)果進(jìn)行比較可以看出,在相同的進(jìn)化代數(shù)下,所提免疫遺傳算法比傳統(tǒng)遺傳算法節(jié)省時(shí)間,降低系統(tǒng)損耗的效果更好。

    4 結(jié) 語(yǔ)

    對(duì)電網(wǎng)大范圍接入分布式電源后的無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行研究,將分布式電源作為一種無(wú)功調(diào)節(jié)手段,同并聯(lián)電容器組投切、變壓器分接頭調(diào)整一起參與系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化。建立了一種典型的分布式電源模型,將分布式電源作為一種連續(xù)可調(diào)的無(wú)功功率器件,結(jié)合傳統(tǒng)的無(wú)功補(bǔ)償裝置,優(yōu)化電網(wǎng)的無(wú)功功率。以系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損失最小為目標(biāo)函數(shù),采用免疫遺傳算法對(duì)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解。算例結(jié)果表明,分布式電源參與系統(tǒng)無(wú)功調(diào)節(jié),能夠有效降低網(wǎng)絡(luò)損失;相較于傳統(tǒng)的遺傳算法,免疫遺傳算法尋優(yōu)速度更快、優(yōu)化精度更高。應(yīng)用IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明分布式電源可以有效地降低系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗、提高電壓穩(wěn)定性,同時(shí)驗(yàn)證了改進(jìn)算法的可行性和有效性。

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