[發(fā)明專利]基于改進(jìn)粒子群算法的光伏電站站內(nèi)多目標(biāo)無功優(yōu)化方法

有效

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• 申請日: 2016-04-06
• 公開（公告）號: CN105790278B
• 公開（公告）日: 2018-11-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 周林;馬衛(wèi);邵念彬;杜瀟;郝高鋒
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶大學(xué)
• 主分類號: H02J3/16
• 分類號: H02J3/16;H02J3/38;G06N3/00;G06N7/08
• 代理公司: 北京同恒源知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)粒子群算法的光伏電站站內(nèi)多目標(biāo)無功優(yōu)化方法，屬于光伏電站無功調(diào)節(jié)技術(shù)領(lǐng)域。該方法在建立大型光伏電站的模型的基礎(chǔ)上，對光伏電站內(nèi)部進(jìn)行基于改進(jìn)的粒子群算法的多目標(biāo)無功優(yōu)化，達(dá)到均衡光伏電站站內(nèi)節(jié)點(diǎn)電壓，提高其穩(wěn)定裕度，并且降低有功網(wǎng)損的目的；所述改進(jìn)的粒子群算法是指在標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法中加入粒子判據(jù)，距離最優(yōu)粒子較近的粒子按照標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)化，距離最優(yōu)粒子較遠(yuǎn)的粒子則將其混沌映射，增加算法的粒子多樣性，保證算法在達(dá)到全局最優(yōu)的目標(biāo)。本發(fā)明可以穩(wěn)定并網(wǎng)點(diǎn)電壓、均衡光伏電站內(nèi)部電壓、降低電站內(nèi)部有功損耗和提高電站的穩(wěn)定裕度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于光伏電站無功調(diào)節(jié)技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于改進(jìn)粒子群算法的光伏電站站內(nèi)多目標(biāo)無功優(yōu)化方法。

背景技術(shù)

據(jù)統(tǒng)計，截至2015年6月底，全國光伏發(fā)電裝機(jī)容量達(dá)到3578萬千瓦，其中，光伏電站3007萬千瓦。隨著光伏發(fā)電裝機(jī)容量的日益增大，光伏電站對電網(wǎng)的影響也日益增大。大型光伏電站一般建立在光照充足的荒漠地區(qū)，這些地區(qū)負(fù)荷較小，電網(wǎng)結(jié)構(gòu)薄弱，電站電壓穩(wěn)定性較弱，造成光伏電站電壓穩(wěn)定問題突出。受光照強(qiáng)度的變化，光伏電站的并網(wǎng)點(diǎn)電壓會呈現(xiàn)波動變化，甚至造成越限的可能性，所以大型光伏電站必須具備無功調(diào)節(jié)能力。

目前大型光伏電站的無功控制僅有少數(shù)文獻(xiàn)對其進(jìn)行研究。例如，有文獻(xiàn)采用九區(qū)圖對光伏電站并網(wǎng)點(diǎn)電壓進(jìn)行控制，有文獻(xiàn)采用三層無功源對并網(wǎng)點(diǎn)電壓進(jìn)行控制，但上述文獻(xiàn)只是對并網(wǎng)點(diǎn)電壓進(jìn)行控制，并沒有考慮光伏電站內(nèi)部電壓越線的可能性、穩(wěn)定裕度和經(jīng)濟(jì)性運(yùn)行。

無功優(yōu)化算法包括傳統(tǒng)優(yōu)化算法和現(xiàn)代智能算法。傳統(tǒng)無功優(yōu)化算法包括線性規(guī)劃法、梯度法、動態(tài)規(guī)劃法和內(nèi)點(diǎn)法等。智能算法包括遺傳算法，粒子群算法，人工魚群算法，免疫算法等。在光伏和風(fēng)電領(lǐng)域已有文獻(xiàn)將智能算法應(yīng)用到電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化，例如，有文獻(xiàn)采用遺傳算法對含多個風(fēng)電機(jī)組的配電網(wǎng)無功優(yōu)化，目標(biāo)函數(shù)是網(wǎng)損最小，有文獻(xiàn)提出一種利用自適應(yīng)權(quán)重遺傳算法，基于場景發(fā)生概率的無功優(yōu)化對配網(wǎng)進(jìn)行無功優(yōu)化。在光伏領(lǐng)域也有一些關(guān)于無功優(yōu)化的文獻(xiàn)對配網(wǎng)進(jìn)行無功優(yōu)化，但沒有考慮光伏電站內(nèi)部情況。

標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法相比與其他算法而言具有算法簡單收斂速度快的特點(diǎn)。但標(biāo)準(zhǔn)的粒子群算法容易陷入局部最優(yōu)，造成“早熟”現(xiàn)象。有文獻(xiàn)將混沌映射加入粒子群算法，在算法后期保持了粒子多樣性，但是全部的粒子進(jìn)行混沌映射破壞了最優(yōu)粒子及其附近的粒子向著最優(yōu)解進(jìn)化的趨勢。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種基于改進(jìn)粒子群算法的光伏電站站內(nèi)多目標(biāo)無功優(yōu)化方法，該方法在建立大型光伏電站的模型的基礎(chǔ)上，對光伏電站內(nèi)部進(jìn)行基于改進(jìn)的粒子群算法的多目標(biāo)無功優(yōu)化，達(dá)到均衡光伏電站站內(nèi)節(jié)點(diǎn)電壓，提高其穩(wěn)定裕度，并且降低有功網(wǎng)損的目的。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種基于改進(jìn)粒子群算法的光伏電站站內(nèi)多目標(biāo)無功優(yōu)化方法，在該方法中，在建立大型光伏電站的模型的基礎(chǔ)上，對光伏電站內(nèi)部進(jìn)行基于改進(jìn)的粒子群算法的多目標(biāo)無功優(yōu)化，達(dá)到均衡光伏電站站內(nèi)節(jié)點(diǎn)電壓，提高其穩(wěn)定裕度，并且降低有功網(wǎng)損的目的；所述改進(jìn)的粒子群算法是指在標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法中加入粒子判據(jù)，距離最優(yōu)粒子較近的粒子按照標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)化，距離最優(yōu)粒子較遠(yuǎn)的粒子則將其混沌映射，增加算法的粒子多樣性，保證算法在達(dá)到全局最優(yōu)的目標(biāo)。

進(jìn)一步，該方法具體包括以下步驟：

S1：建立大型光伏電站的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型；

S2：建立多目標(biāo)無功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型；

S3：利用改進(jìn)的粒子群算法對數(shù)學(xué)模型進(jìn)行無功優(yōu)化。

進(jìn)一步，在步驟S3中，所述改進(jìn)的粒子群算法具體包括以下步驟：

1)輸入算法參數(shù)，光伏電站站內(nèi)節(jié)點(diǎn)信息；

2)通過混沌初始化產(chǎn)生初始化序列：