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[發明專利]一種基于網絡分解與區域協調的配電網無功優化方法有效

專利信息
申請號: 201510526117.8 申請日: 2015-08-25
公開(公告)號: CN105098797B 公開(公告)日: 2018-06-01
發明(設計)人: 何開元;劉科研;孟曉麗;盛萬興;賈東梨;胡麗娟;葉學順;刁贏龍;唐建崗 申請(專利權)人: 中國電力科學研究院;國家電網公司;國網北京市電力公司
主分類號: H02J3/18 分類號: H02J3/18
代理公司: 北京安博達知識產權代理有限公司 11271 代理人: 徐國文
地址: 100192 北*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 網子 網絡區域 配電 無功優化 配電網 分解 區域協調 網絡分解 協調 拉格朗日乘子 初始化數據 配電網系統 邊界節點 并行處理 互聯區域 矩陣維度 目標函數 通信資源 優化算法 約束形式 耦合度 求解 迭代 算法 尋優 內存 占用 更新 交換 優化
【權利要求書】:

1.一種基于網絡分解與區域協調的配電網無功優化方法,其特征在于,所述方法包括如下步驟:

步驟1.將配電網系統分解為多個配電網子網絡區域;

步驟2.建立以等式為約束形式的無功優化分解協調模型;

步驟3.迭代求解所述無功優化分解協調模型中的各所述配電網子網絡區域的初始化數據;

步驟4.根據所述初始化數據,建立各所述配電網子網絡區域的含有拉格朗日乘子的目標函數;

步驟5.協調相鄰所述配電網子網絡區域之間交換邊界節點信息,依次對各所述配電網子網絡區域中的所述目標函數進行優化求解,并根據求解結果更新各所述配電網子網絡區域的數據;

步驟6.判斷數據更新后的各所述配電網子網絡區域的目標函數是否全部滿足收斂條件;

若是,則配電網的無功優化完成;

若否,則將迭代次數增加1后,返回步驟3;

所述步驟2,包括:

2-1.建立無功優化分解協調模型中的狀態變量的等式:

x k t = [ x k t ( 1 ) , x k t ( 2 ) , L , x k t ( i ) , L x k t ( n k ) ] T ; ]]>

式中,t為迭代次數,k為配電網子網絡區域編號,為迭代次數為t時的配電網子網絡區域k的第i個狀態變量,nk為配電網子網絡區域k的狀態變量數量;

2-2.建立無功優化分解協調模型中的自身認知的相鄰邊界狀態變量的等式:

s k t = [ s k t ( 1 ) , s k t ( 2 ) , L , s k t ( i ) , L s k t ( b k ) ] T ; ]]>

式中,為配電網子網絡區域k認知中的第i個邊界狀態變量,bk為配電網子網絡區域k的邊界狀態變量數量;

2-3.建立無功優化分解協調模型中的邊界狀態變量的等式:

p k t = [ p k t ( 1 ) , p k t ( 2 ) , L , p k t ( i ) , L p k t ( b k ) ] T ; ]]>

式中,為區域k的第i個邊界狀態變量;

所述步驟3,包括:

迭代求解所述無功優化分解協調模型中的各所述配電網子網絡區域的初始化數據,及求解初始狀態變量初始自身認知的相鄰邊界狀態變量及初始邊界狀態變量

迭代次數為t=0時,求解的值即為即為初始狀態變量的值;

s k 0 ( i ) = 1 | N k i | Σ l ∈ N k i x l 0 ( i ) ; ]]>

p k 0 ( i ) = ( x k 0 ( i ) + s k 0 ( i ) ) / 2 ; ]]>

式中,為所述配電網子網絡區域k相鄰區域中包含邊界狀態變量的區域集合,為區域集合中元素的個數;為與關聯的狀態變量,為相鄰區域l中與關聯的狀態變量;

所述步驟4,包括:

根據所述初始化數據,建立各所述配電網子網絡區域的含有拉格朗日乘子的目標函數Fk(xk):

F k ( x k ) = f k ( x k ) + c 2 Σ i = 1 | N k i | ( x k t ( i ) - p k t ( i ) ) 2 ; ]]>

式中,fk(xk)為指標函數,所述指標包括網損、電壓水平及無功調節成本;c為步長常數;

所述步驟5,包括:

5-1.協調相鄰所述配電網子網絡區域之間交換邊界節點信息,依次對各所述配電網子網絡區域中的所述目標函數進行優化求解;

5-2.根據求解結果將當前的所述狀態變量更新為迭代次數增加1后的新的狀態變量

x k t + 1 = arg min F k ( x k ) ; ]]>

5-3.將當前的所述自身認知的相鄰邊界狀態變量更新為迭代次數增加1后的新的自身認知的相鄰邊界狀態變量

s k t + 1 ( i ) = 1 | N k i | Σ l ∈ N k i x l t + 1 ( i ) ; ]]>

5-4.將當前的所述邊界狀態變量更新為迭代次數增加1后的新的邊界狀態變量

p k t + 1 ( i ) = p k t ( i ) + s k t + 1 ( i ) - x k t ( i ) + s k t ( i ) 2 . ]]>

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