[發明專利]基于多目標混合宇宙大爆炸算法的配電網無功優化方法

在審

• 申請號: 201710724113.X
• 申請日: 2017-08-22
• 公開（公告）號: CN107482645A
• 公開（公告）日: 2017-12-15
• 發明（設計）人: 杜敏智;曹永軍;張學習
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: H02J3/18
• 分類號: H02J3/18;H02J3/16;H02J3/50
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司11227
• 代理人: 羅滿

技術領域

本發明涉及電力電子技術領域，特別涉及一種基于多目標混合宇宙大爆炸算法的配電網無功優化方法及裝置。

背景技術

隨著我國電力行業迅速發展，全國范圍內的電力設備迅速增加、發電裝機容量不斷增大，但與此同時，用戶對供電的質量和穩定性也有著越來越高的要求。然而，無功功率是影響電力系統電壓質量的重要因素。無功不足會引起電壓下降，如果低于臨界值，甚至可能使系統崩潰。如果無功功率過剩，可能使系統電壓偏高，影響電氣設備的使用期限，還會造成無功設備的浪費。

近些年，由于常規能源緊缺加之環境問題越發突出，國際上普遍開始關注以綠色環保著稱的新能源。分布式能源(Distributed Generation，DG)具有清潔、可再生等優點，被逐步引入到電力系統中。分布式電源并網，改變了傳統電網的潮流分布，可能導致局部地區無功不足或過剩、使系統電壓過低或過高，甚至超出正常范圍。電力系統的無功優化配置，除了可以優化電壓質量，維持系統安全，還能降低系統有功損耗、提高資源利用率。

現有技術中，對于含DG的配電網無功優化方法，在配電網無功優化計算的過程中，其收斂性和精確性不是很好，不能準確快速的對含DG的配電網進行無功優化。因此，如何提供一種可以提高配電網無功優化計算的收斂速度和計算精確度，是現今急需解決的問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于多目標混合宇宙大爆炸算法的配電網無功優化方法及裝置，以提高配電網無功優化計算的收斂速度和計算精確度。

為解決上述技術問題，本發明提供一種基于多目標混合宇宙大爆炸算法的配電網無功優化方法，包括：

獲取原始數據；其中，所述原始數據包括種群規模、最大迭代次數和基于多目標混合宇宙大爆炸算法的更新公式的預設參數；

初始化產生包含所述種群規模的碎片解的當前種群，并計算獲取所述當前種群中的每個碎片解的目標函數值，確定所述當前種群中的第一非支配集；

判斷所述當前種群對應的迭代次數是否小于所述最大迭代次數；

若是，則利用所述更新公式對所述當前種群進行收縮爆炸，產生新種群，并計算獲取所述新種群中的每個碎片解的目標函數值；其中，所述新種群包含所述種群規模的碎片解；

合并所述當前種群和所述新種群，構成包含兩倍所述種群規模的碎片解的組合種群，并確定所述組合種群中的第二非支配集；

更新所述第二非支配集，形成包含所述種群規模的碎片解的下一代種群，并將所述下一代種群作為所述當前種群，執行所述判斷所述當前種群對應的迭代次數是否小于所述最大迭代次數的步驟；其中，所述下一代種群的對應的迭代次數為所述當前種群對應的迭代次數加1；

若否，則輸出所述第一非支配集或所述第二非支配集中的最優非支配解。

可選的，所述利用所述更新公式對所述當前種群進行收縮爆炸，產生新種群，包括：

利用獲取所述新種群中的每個碎片解；

其中，t為迭代次數，為在第t+1次迭代中第i個碎片解的第d維坐標分量，ε₁、ε₂、x_max、x_min和a₁均為所述預設參數中的系數，為在第t次迭代的收縮階段的原子解的第d維坐標分量，為在第t次迭代第i個碎片解的全局最優碎片解的第d維坐標分量，為在第t次迭代第i個碎片解的個體最優位置的第d維坐標分量。

可選的，所述利用所述更新公式對所述當前種群進行收縮爆炸，產生新種群之前，還包括：

根據所述第一非支配集或所述第二非支配集確定所述當前種群中的每個碎片解對應的全局最優碎片解，更新所述當前種群中的每個碎片解的個體最優位置。

可選的，所述計算獲取所述當前種群中的每個碎片解的目標函數值，包括：

利用含DG的配電網多目標無功優化模型，計算獲取所述當前種群中的每個碎片解的目標函數值；其中，所述目標函數值包括最小化系統有功網損、最大化靜態電壓穩定裕度和最小化電壓偏差。

可選的，所述更新所述第二非支配集，包括：

利用循環擁擠距離排序策略，更新所述第二非支配集。

此外，本發明還提供了一種基于多目標混合宇宙大爆炸算法的配電網無功優化裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取原始數據；其中，所述原始數據包括種群規模、最大迭代次數和基于多目標混合宇宙大爆炸算法的更新公式的預設參數；