[發明專利]一種降低多饋入直流換相失敗風險的動態無功補償配置方法

有效

• 申請號: 201710824181.3
• 申請日: 2017-09-13
• 公開（公告）號: CN107679289B
• 公開（公告）日: 2020-06-23
• 發明（設計）人: 唐飛;周仕豪;劉滌塵;王少輝;劉福鎖;侯玉強
• 申請（專利權）人: 武漢大學;國電南瑞科技股份有限公司;國網江蘇省電力公司;國家電網公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;H02J3/18;G06F113/04;G06F111/06
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 魯力

1.一種降低多饋入直流換相失敗風險的動態無功補償配置方法，其特征在于，包括：

步驟1，建立直流距離耦合度指標，確定電網無功補償的薄弱區域和關鍵故障；

步驟2，建立換相失敗風險降低效果指標和動態無功補償靈敏度指標，確定動態無功補償裝置候選安裝節點；

步驟3，基于步驟1建立的直流距離耦合度指標和步驟2建立的換相失敗風險降低效果指標和動態無功補償靈敏度指標，采用MOEA/D算法求解降低直流換相失敗風險的無功配置優化模型；具體方法是：采用MOEA/D算法求解降低直流換相失敗風險的無功配置優化模型；降低直流換相失敗風險的無功配置優化模型的目標函數可表示為

minf＝[f₁,f₂]

其中，

式中：f₁表示動態無功補償安裝前后，直流換相失敗風險的差值；f₂表示動態無功補償裝置的成本；δ_i＝0、1，表示節點i是否安裝動態無功補償裝置；為動態無功補償裝置的安裝費用；為動態無功補償單價；C_{ins_0}和C_{pur_0}都取0；Q_i為動態無功補償的容量；H是動態無功補償候選節點集合；

為了能夠同時對動態無功補償裝置的地點和容量進行優化，采用混合編碼的方式進行編碼求解，變量的編碼方式如下：

為了避免算法向差異大的目標過度進化，需要對各目標函數值進行歸一化處理：

式中：f_i、f′_i分別為目標函數的真實值和歸一化值；f_i^max、f_i^min為真實值的上下限；

MOEA/D作為一種新型的多目標優化算法，與NSGA-II和MOGLS算法相比，計算復雜度更低；設置MOEA/D算法的初始參數，根據每次迭代得到的種群，配置動態無功補償，由暫態仿真得到目標函數值，代入MOEA/D算法，得到下一次迭代的種群，循環迭代直至迭代次數達到限定值g_enmax，即可得到所有的Pareto最優解；

步驟4，采用熵權法對所得到的Pareto最優解進行評估，選出最優折中解；具體方法是：采用熵權法對所得到的Pareto最優解進行評估，選出最優折中解；對于有s個評價指標，t個評價對象的評估問題解決步驟如下：

步驟5.1、將非模糊評價矩陣R'＝(r′_ij)_s×t通過下式標準化；得到標準化評價矩陣R，R＝(r_ij)_s×t；

步驟5.2、第i個評價指標的熵定義為：

式中，并假定，當f_ij＝0時，f_ijlnf_ij＝0；

步驟5.3、第s個評價指標的熵定義為：

步驟5.4、利用熵權值k_i對矩陣R進行歸一化約束，得到屬性矩陣B＝(b_ij)_s×t＝(k_i×r_ij)_s×t；

步驟5.5、求理想點負理想點為(0,0,…,0)^T；第j個方案與理想點的貼近度：

將T_j從小到大排序，T_j越小，與理想點的貼近程度越高，方案更優；該方案就是最優折中解。