基于双鱼群算法的电力无功优化系统及方法技术方案

本发明专利技术提出基于双鱼群算法的电力无功优化系统及方法，该系统包括电网状态采集模块、电网无功调节模块和电网无功执行模块；电网状态采集模块包括电网状态采集器和中继传输器；电网无功调节模块为控制终端；电网无功执行模块包括各发电机端电压调节器、各变压器分接头调节器和各无功补偿调节器；该方法为获取当前网络待优化初始数据；采用基于双鱼群算法对当前网络待优化初始数据进行优化，得到电网中各控制变量的优化取值；电网无功执行模块根据得到电网中各控制变量的优化取值调节发电机端电压、变压器分接头、无功补偿器的补偿容量。该方法能够有效的提高电网的无功优化寻优能力是待优化配电网能够得到更为合理的无功潮流分布。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力系统无功优化
，具体涉及基于双鱼群算法的电力无功优化系统及方法。
技术介绍
电力系统无功优化，是指系统有功负荷、有功电源及潮流分布已经给定的况下，通过优化计算确定系统中某些控制变量的值，以找到在满足所有约束条件的前提下，使系统的某一个或多个性能指标(如有功网损最小、电压质量最优、年支出费用最少)达到最优时的运行方式。系统无功分布的合理与否直接关系着电力系统的安全和稳定，并且和经济效益有着密切的联系。一方面，如果系统的无功不足，将使电压水平低下，一些工厂和家庭的电器不能正常运行，而且系统一旦发生扰动，就可能使电压低于临界电压，产生电压崩溃，从而导致系统因失去同步而瓦解的灾难性事故。另一方面，系统无功过剩会使电压过高，危害系统和设备的安全。另外，系统无功的不合理流动，会使线路的压降增大、线路的损耗增加、供电的经济性下降。总之，无功设备的合理配置和优化运行能有效地降低网损，改善电压质量和保证系统电压稳定性，从而提高电力系统运行的安全性和经济性。目前所用的无功优化方法主要有常规的数学方法和智能优化算法这两大类优化算法。常规的数学方法具有较快的计算速度，但它对优化函数的连续性、非凸性、可微性的计算具有较高要求，而且它还存在易于陷入局部最优解等缺点。智能优化算法在处理非线性、多变量、不连续、非凸等优化问题上体现出了很强的寻优能力。人工鱼群算法作为一种新型的全局寻优策略，已应用于时变系统在线辨识、鲁棒PID的参数整定和优化前向神经网络中，取得了较好的效果。该算法具有良好的求取全局极值能力，并具有对初值、参数选择不敏感、鲁棒性强、简单(只使用目标函数值)、易实现等诸多优点。不过人工鱼群算法仍然存在一些不足，主要是：求解的效率不高，求解时间增多，后期收敛的速度将减慢，容易陷入局部最优解，难得到精确的最优解等。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提出一种基于双鱼群算法的电力无功优化系统及方法。本专利技术技术方案如下：一种基于双鱼群算法的电力无功优化系统，包括：电网状态采集模块、电网无功调节模块和电网无功执行模块；所述电网状态采集模块，包括电网状态采集器和中继传输器；所述电网无功调节模块为控制终端；所述电网无功执行模块，包括各发电机端电压调节器、各变压器分接头调节器和各无功补偿调节器；所述电网状态采集器的输入端连接电网，所述电网状态采集器的输出端连接中继传输器的输入端，所述中继传输器的输出端连接控制终端的输入端，所述控制终端的输出端连接发各电机端电压调节器的输入端、各变压器分接头调节器的输入端和各无功补偿调节器的输入端，所述发电机端电压调节器的输出端连接电网中的发电机，所述变压器分接头调节器的输出端连接电网中的变压器，所述无功补偿调节器的输出端连接电网中的无功补偿装置；所述电网状态采集器，用于采集电网的当前网络信息，判断当前网络信息是否满足电网所需求的最优状态，若当前网络信息不能满足电网所需求的最优状态，则将当前网络信息传输至中继传输器，所述当前网络信息包括：电网节点信息、支路信息、发电机信息、变压器信息和无功补偿装置信息；所述中继传输器，用于将电网状态采集器所采集的网络信息中进行无功优化所需要的电网节点信息、支路信息、发电机信息、变压器信息和无功补偿装置信息传输至控制终端；所述电网无功调节模块：包括参数获取单元、基于双鱼群算法无功优化单元、优化决策控制单元；所述参数获取单元，用于获取中继传输器传输的电网节点信息、支路信息、发电机信息、变压器信息和无功补偿装置信息，作为当前网络待优化初始数据；所述基于双鱼群算法无功优化单元，用于建立电力系统无功优化的数学模型，采用基于双鱼群算法对获取的当前网络待优化初始数据进行优化，得到电网中各控制变量的优化取值，所述各控制变量包括发电机端电压幅值、变压器可调变比、无功补偿装置的无功容量；所述优化决策控制单元，用于将各控制变量的优化取值传送至电网无功执行模块；所述发电机端电压调节器，用于根据电网无功调节模块得到的发电机端电压幅值优化取值调节发电机端电压；所述变压器分接头调节器，用于根据电网无功调节模块得到的变压器可调变比优化取值调节变压器分接头；所述无功补偿调节器，用于根据电网无功调节模块得到的无功补偿装置的无功容量优化取值调节无功补偿器的补偿容量。所述建立电力系统无功优化的数学模型如下所示：其中，F为电力无功优化数学模型目标函数，1＜h＜nl，nl为电网系统总支路数，Glv为连接支路l-v的电导，θv，为节点v的相角，θl为节点l的相角，α1为网损最小目标函数的权重系数，α2为电压最优目标函数的权重系数，ul为节点l的电压，uv为节点v的电压，1＜v＜Nd，Nd为电网系统中负荷节点总数，1＜k＜Ng，Ng为电网中发电机个数，Vv为节点v电压，为节点v的电压给定值，为节点v的电压偏差最大值，Vv.max为节点v电压上限值，Vv.min为节点v电压下限值，λu为负荷节点电压越界惩罚系数，λq发电机无功出力越界惩罚系数，Qk为发电机节点k的无功出力，Qk.max为发电机节点k的无功出力的上限值，Qk.min为发电机节点k的无功出力的下限值；所述采用基于双鱼群算法对获取的当前网络待优化初始数据进行优化，得到电网中各控制变量的优化取值的具体过程如下：根据电网待优化的各控制变量的取值上限及取值下限随机生成小型鱼群；根据电网待优化的各控制变量的取值上限及取值下限随机生成凶猛鱼群；初始化当前最优食物浓度值进入公告板：以电力无功优化数学模型目标函数的倒数作为食物浓度值FC，通过计算当前网络待优化初始数据条件下的食物浓度值、各小型人工鱼个体状态下的食物浓度值、各凶猛人工鱼个体状态下的食物浓度值，取食物浓度值的最大值作为当前最优食物浓度值进入公告板，保存其状态及当前最优食物浓度值FC；对小型鱼群进行行动：根据小型鱼群中各小型人工鱼个体与凶猛人工鱼个体之间的距离，以及小型鱼群各小型人工鱼个体之间的距离，对小型人工鱼个体进行觅食聚群行为、追尾行为和防护聚群行为，并对小型鱼群进行行动后的公告板Y1进行更新；对凶猛鱼群进行行动：根据凶猛鱼群中各凶猛人工鱼个体与小型人工鱼个体之间的距离，以及凶猛鱼群各凶猛人工鱼个体之间的距离，对各凶猛人工鱼个体进行捕食行为、追踪行为和聚群行为，并对凶猛鱼群进行行动后的公告板Y2进行更新；当迭代次数达到了最大迭代次数时，比较公告板Y1和公告板Y2的食物浓度值，将食物浓度最大的记录的状态作为优化结果，得到各控制变量的优化取值，即发电机端电压幅值优化取值、变压器可调变比优化取值、无功补偿装置的无功容量优化取值。采用基于双鱼群算法的电力无功优化系统进行电力无功优化的方法，包括以下步骤：步骤1：通过电网状态采集器采集电网的当前网络信息，判断当前网络信息是否满足电网所需求的最优状态，若当前网络信息不能满足电网所需求的最优状态，则将当前网络信息传输至中继传输器；步骤2：通过中继传输器将电网状态采集器所采集的网络信息中进行无功优化所需要的电网节点信息、支路信息、发电机信息、变压器信息和无功补偿装置信息传输至控制终端；步骤3：通过控制终端获取中继传输器传输的电网节点信息、支路信息、发电机信息、变压器信息和无功补偿装置信息，作为当前网络待优化初始数据；步骤4：通过控制终端本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于双鱼群算法的电力无功优化系统，其特征在于，包括：电网状态采集模块、电网无功调节模块和电网无功执行模块；所述电网状态采集模块，包括电网状态采集器和中继传输器；所述电网无功调节模块为控制终端；所述电网无功执行模块，包括各发电机端电压调节器、各变压器分接头调节器和各无功补偿调节器；所述电网状态采集器的输入端连接电网，所述电网状态采集器的输出端连接中继传输器的输入端，所述中继传输器的输出端连接控制终端的输入端，所述控制终端的输出端连接发各电机端电压调节器的输入端、各变压器分接头调节器的输入端和各无功补偿调节器的输入端，所述发电机端电压调节器的输出端连接电网中的发电机，所述变压器分接头调节器的输出端连接电网中的变压器，所述无功补偿调节器的输出端连接电网中的无功补偿装置；所述电网状态采集器，用于采集电网的当前网络信息，判断当前网络信息是否满足电网所需求的最优状态，若当前网络信息不能满足电网所需求的最优状态，则将当前网络信息传输至中继传输器，所述当前网络信息包括：电网节点信息、支路信息、发电机信息、变压器信息和无功补偿装置信息；所述中继传输器，用于将电网状态采集器所采集的网络信息中进行无功优化所需要的电网节点信息、支路信息、发电机信息、变压器信息和无功补偿装置信息传输至控制终端；所述电网无功调节模块：包括参数获取单元、基于双鱼群算法无功优化单元、优化决策控制单元；所述参数获取单元，用于获取中继传输器传输的电网节点信息、支路信息、发电机信息、变压器信息和无功补偿装置信息，作为当前网络待优化初始数据；所述基于双鱼群算法无功优化单元，用于建立电力系统无功优化的数学模型，采用基于双鱼群算法对获取的当前网络待优化初始数据进行优化，得到电网中各控制变量的优化取值，所述各控制变量包括发电机端电压幅值、变压器可调变比、无功补偿装置的无功容量；所述优化决策控制单元，用于将各控制变量的优化取值传送至电网无功执行模块；所述发电机端电压调节器，用于根据电网无功调节模块得到的发电机端电压幅值优化取值调节发电机端电压；所述变压器分接头调节器，用于根据电网无功调节模块得到的变压器可调变比优化取值调节变压器分接头；所述无功补偿调节器，用于根据电网无功调节模块得到的无功补偿装置的无功容量优化取值调节无功补偿器的补偿容量。...

【技术特征摘要】
1.一种基于双鱼群算法的电力无功优化系统，其特征在于，包括：电网状态采集模块、电网无功调节模块和电网无功执行模块；所述电网状态采集模块，包括电网状态采集器和中继传输器；所述电网无功调节模块为控制终端；所述电网无功执行模块，包括各发电机端电压调节器、各变压器分接头调节器和各无功补偿调节器；所述电网状态采集器的输入端连接电网，所述电网状态采集器的输出端连接中继传输器的输入端，所述中继传输器的输出端连接控制终端的输入端，所述控制终端的输出端连接发各电机端电压调节器的输入端、各变压器分接头调节器的输入端和各无功补偿调节器的输入端，所述发电机端电压调节器的输出端连接电网中的发电机，所述变压器分接头调节器的输出端连接电网中的变压器，所述无功补偿调节器的输出端连接电网中的无功补偿装置；所述电网状态采集器，用于采集电网的当前网络信息，判断当前网络信息是否满足电网所需求的最优状态，若当前网络信息不能满足电网所需求的最优状态，则将当前网络信息传输至中继传输器，所述当前网络信息包括：电网节点信息、支路信息、发电机信息、变压器信息和无功补偿装置信息；所述中继传输器，用于将电网状态采集器所采集的网络信息中进行无功优化所需要的电网节点信息、支路信息、发电机信息、变压器信息和无功补偿装置信息传输至控制终端；所述电网无功调节模块：包括参数获取单元、基于双鱼群算法无功优化单元、优化决策控制单元；所述参数获取单元，用于获取中继传输器传输的电网节点信息、支路信息、发电机信息、变压器信息和无功补偿装置信息，作为当前网络待优化初始数据；所述基于双鱼群算法无功优化单元，用于建立电力系统无功优化的数学模型，采用基于双鱼群算法对获取的当前网络待优化初始数据进行优化，得到电网中各控制变量的优化取值，所述各控制变量包括发电机端电压幅值、变压器可调变比、无功补偿装置的无功容量；所述优化决策控制单元，用于将各控制变量的优化取值传送至电网无功执行模块；所述发电机端电压调节器，用于根据电网无功调节模块得到的发电机端电压幅值优化取值调节发电机端电压；所述变压器分接头调节器，用于根据电网无功调节模块得到的变压器可调变比优化取值调节变压器分接头；所述无功补偿调节器，用于根据电网无功调节模块得到的无功补偿装置的无功容量优化取值调节无功补偿器的补偿容量。2.根据权利要求1所述的基于双鱼群算法的电力无功优化系统，其特征在于，所述建立电力系统无功优化的数学模型如下所示：minF=α1Σh=1nlGlv[ul2+uv2-2uluvcos(θv-θl)]+α2Σv=1Nd(Vv-VvspΔVvmax)2+λuΣv=1Nd|ΔVvVv.max-Vv.min|2+λqΣk=1Ng|ΔQkQk.max-Qk.min|2;]]>其中，F为电力无功优化数学模型目标函数，nl为电网系统总支路数，Glv为连接支路l-v的电导，θv为节点v的相角，θl为节点l的相角，α1为网损最小目标函数的权重系数，α2为电压最优目标函数的权重系数，ul为节点l的电压，uv为节点v的电压，1＜v＜Nd，Nd为电网系统中负荷节点总数，1＜k＜Ng，Ng为电网中发电机个数，Vv为节点v电压，为节点v的电压给定值，为节点v的电压偏差最大值，Vv.max为节点v电压上限值，Vv.min为节点v电压下限值，λu为负荷节点电压越界惩罚系数，λq发电机无功出力越界惩罚系数，Qk为发电机节点k的无功出力，Qk.max为发电机节点k的无功出力的上限值，Qk.min为发电机节点k的无功出力的下限值。3.根据权利要求1或2所述的基于双鱼群算法的电力无功优化系统，其特征在于，所述采用基于双鱼群算法对获取的当前网络待优化初始数据进行优化，得到电网中各控制变量的优化取值的具体过程如下：根据电网待优化的各控制变量的取值上限及取值下限随机生成小型鱼群；根据电网待优化的各控制变量的取值上限及取值下限随机生成凶猛鱼群；初始化当前最优食物浓度值进入公告板：以电力无功优化数学模型目标函数的倒数作为食物浓度值FC，通过计算当前网络待优化初始数据条件下的食物浓度值、各小型人工鱼个体状态下的食物浓度值、各凶猛人工鱼个体状态下的食物浓度值，取食物浓度值的最大值作为当前最优食物浓度值进入公告板，保存其状态及当前最优食物浓度值FC；对小型鱼群进行行动：根据小型鱼群中各小型人工鱼个体与凶猛人工鱼个体之间的距离，以及小型鱼群各小型人工鱼个体之间的距离，对小型人工鱼个体进行觅食聚群行为、追尾行为和防护聚群行为，并对小型鱼群进行行动后的公告板Y1进行更新；对凶猛鱼群进行行动：根据凶猛鱼群中各凶猛人工鱼个体与小型人工鱼个体之间的距离，以及凶猛鱼群各凶猛人工鱼个体之间的距离，对各凶猛人工鱼个体进行捕食行为、追踪行为和聚群行为，并对凶猛鱼群进行行动后的公告板Y2进行更新；当迭代次数达到了最大迭代次数时，比较公告板Y1和公告板Y2的食物浓度值，将食物浓度最大的记录的状态作为优化结果，得到各控制变量的优化取值，即发电机端电压幅值优化取值、变压器可调变比优化取值、无功补偿装置的无功容量优化取值。4.采用权利要求1所述的基于双鱼群算法的电力无功优化系统进行电力无功优化的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过电网状态采集器采集电网的当前网络信息，判断当前网络信息是否满足电网所需求的最优状态，若当前网络信息不能满足电网所需求的最优状态，则将当前网络信息传输至中继传输器；步骤2：通过中继传输器将电网状态采集器所采集的网络信息中进行无功优化所需要的电网节点信息、支路信息、发电机信息、变压器信息和无功补偿装置信息传输至控制终端；步骤3：通过控制终端获取中继传输器传输的电网节点信息、支路信息、发电机信息、变压器信息和无功补偿装置信息，作为当前网络待优化初始数据；步骤4：通过控制终端建立电力系统无功优化的数学模型，采用基于双鱼群算法对获取的当前网络待优化初始数据进行优化，得到电网中各控制变量的优化取值，将各控制变量的优化取值传送至电网无功执行模块；步骤5：各发电机端电压调节器根据发电机端电压幅值优化取值调节发电机端电压，各变压器分接头调节器根据变压器可调变比优化取值调节变压器分接头，各无功补偿调节器根据无功补偿装置的无功容量优化取值调节无功补偿器的补偿容量。5.根据权利要求4所述的基于双鱼群算法的电力无功...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨珺，孙秋野，吴飞业，杨东升，刘鑫蕊，张化光，王智良，冯健，黄博南，罗艳红，会国涛，刘振伟，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21