In this paper, an improved immune discrete particle swarm optimization (IDPSO) based active distribution network measurement location optimization method is presented, which includes the following steps: initializing the measurement quantity and location according to the selected distribution network, and establishing the Forney factor diagram model of the active distribution network. Initialize the parameters, the number of particles and the position of the immune discrete particle swarm optimization algorithm; under the condition of the number of measurements constraints, take the absolute sum of all the state variables estimation errors and the minimum S of the network as the objective function, establish the optimization model of the measurement position; at the measurements position represented by each particle, run the state estimation equation. In order, the position of S-smallest particle is selected as the global optimal position from all the particles, and the individual optimal position of each particle is formed. According to the global and individual optimal position of the particle swarm and the position and velocity of each new particle, the next iteration of the algorithm is carried out. The matlab programming is used to solve the model of the measurement position optimization. The experimental results show that the invention can significantly improve the state estimation accuracy of distribution network and make the power grid measurement device play the greatest role.
【技术实现步骤摘要】
基于改进免疫离散粒子群算法的主动配电网量测位置优化方法
本专利技术涉及电网量测装置配置领域,更具体的说涉及一种基于改进免疫离散粒子群算法的主动配电网量测位置优化方法。
技术介绍
随着世界能源危机和新能源技术的快速发展以及现代社会对电能质量与电网运行经济性要求的提高,以光伏,风电为代表的分布式能源大规模接入配电网,对配电系统造成了广泛的影响。在此背景下,有关学者提出了主动配电网(ActiveDistributionNetwork,ADN)的概念。ADN是综合考虑需求侧响应,将配电管理模式由被动变为主动的公用配电网。在配网管理模式从被动变为主动的需求下,配电网的状态估计成为配电管理系统(DistributionManagementApplication,DMS)必不可少的基本组成要素,也是智能电网中众多应用程序(如电压调节控制,负荷分配)的基础。由于技术和成本的约束我国配电网中量测配置数量较少,为使昂贵的量测装置发挥最大的作用,本专利技术提出了一种适用于我国当前主动配电网建设的量测位置优化方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于,针对我国现有配电系统,提出一种基于改进免疫离散粒子群算法的主动配电网量测位置优化方法,以提高配电系统状态估计精度,使系统中昂贵的量测装置发挥最大的作用。为实现上述目的,本专利技术采用的技术方案是:1)根据所选配电网,初始化量测数量和位置,并建立主动配电网相应的Forney式因子图模型。初始化免疫离散粒子群算法的各项参数、粒子个数、位置等。2)在量测个数约束的条件下,以全网所有状态变量估计误差的绝对值之和S最小为目标函数,建立量测位置优化 ...
【技术保护点】
1.一种基于改进免疫离散粒子群算法的主动配电网量测位置优化方法,包含以下步骤:1)根据所选配电网,初始化量测数量和位置,并建立主动配电网相应的Forney式因子图模型。初始化免疫离散粒子群算法的各项参数、粒子个数、位置等。2)在量测个数约束的条件下,以全网所有状态变量估计误差的绝对值之和S最小为目标函数,建立量测位置优化模型。3)在每个粒子所代表的量测位置下,运行状态估计程序,从所有粒子中选出S最小的粒子位置为全局最优位置,并且形成每个粒子的个体最优位置。4)根据粒子群的全局和个体最优位置跟新每个粒子的位置和速度,进行下一轮算法的迭代。4)matlab编程对量测位置优化进行模型求解,直至算法收敛。
【技术特征摘要】
1.一种基于改进免疫离散粒子群算法的主动配电网量测位置优化方法,包含以下步骤:1)根据所选配电网,初始化量测数量和位置,并建立主动配电网相应的Forney式因子图模型。初始化免疫离散粒子群算法的各项参数、粒子个数、位置等。2)在量测个数约束的条件下,以全网所有状态变量估计误差的绝对值之和S最小为目标函数,建立量测位置优化模型。3)在每个粒子所代表的量测位置下,运行状态估计程序,从所有粒子中选出S最小的粒子位置为全局最优位置,并且形成每个粒子的个体最优位置。4)根据粒子群的全局和个体最优位置跟新每个粒子的位置和速度,进行下一轮算法的迭代。4)matlab编程对量测位置优化进行模型求解,直至算法收敛。2.根据权利要求1所述的基于改进免疫离散粒子群算法的主动配电网量测位置优化方法,其特征在于,步骤1)中根据所建立的主动配电网Forney式因子图模型,为了进一步提高算法的全局寻优能力,将量测配置在同两个因子节点相连的状态变量所在馈线,使较精确的实时量测数据发挥最大的作用,提高了算法的全局寻优性能。3.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员:卢锦玲,李伟光,
申请(专利权)人:华北电力大学保定,
类型:发明
国别省市:河北,13
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