电力系统最小负荷裕度计算的群搜索方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种电力系统最小负荷裕度计算的群搜索方法，并公开了具有电力系统最小负荷裕度计算的群搜索方法的系统和存储介质，其中电力系统最小负荷裕度计算的群搜索方法利用群搜索算法计算CSNBP，提供了一种全新的CSNBP的计算方法，将其他领域的计算方法引申到电力系统领域内，成功提供了一种新的计算思路。路。路。

【技术实现步骤摘要】
电力系统最小负荷裕度计算的群搜索方法、系统及介质


[0001]本专利技术涉及电力系统领域，特别涉及一种电力系统最小负荷裕度计算的群搜索方法及系统。

技术介绍

[0002]在潮流方程功率注入空间中，沿不同负荷、发电变化的方向，系统当前运行点与潮流方程鞍
‑
结分歧点(saddle
‑
node bifurcation point，SNBP)之间的距离(即负荷裕度)一般也不同，存在负荷、发电的变化方向使得当前点的负荷裕度最小，该方向被定义为最接近静态电压稳定极限的方向，同时对应潮流方程的SNBP被称为最近鞍
‑
结分歧点(closest saddle
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node bifurcation point，CSNBP)，相应的负荷裕度称为最小负荷裕度。
[0003]计算潮流方程CSNBP有重要的意义，特别是当前风力发电等新能源大量接入电网后，发电、负荷变化方向都变得更加不确定。计算CSNBP，可以确定系统最恶化功率变化方向，从而采取预防控制措施，使系统处于安全运行状态。
[0004]智能优化采用概率搜索机制，是一种启发式优化计算方法，易处理各种复杂优化问题(如目标函数没有明确解析表达、多峰值、多目标等)。
[0005]现有技术鲜有在计算电力系统负荷裕度的时候，使用概率搜索机制的使用案例。

技术实现思路

[0006]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种电力系统最小负荷裕度计算的群搜索方法，能够利用群搜索算法计算CSNBP，提供了一种全新的解决方案。
[0007]本专利技术还提出一种具有上述电力系统最小负荷裕度计算的群搜索方法的系统及介质。
[0008]根据本专利技术的第一方面实施例的电力系统最小负荷裕度计算的群搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0009]设定群搜索优化方法的控制参数，并重置迭代次数；
[0010]获取电力系统当前运行方式的潮流解，随机生成若干个初始个体；
[0011]基于渐近数值方法计算在所述当前运行方式的潮流解下，所述若干个初始个体对应的鞍
‑
结分歧点，并计算得到最小负荷裕度；
[0012]基于群搜索优化方法的特征以及所述预设的控制参数，更新领头者、追随者及游荡者位置；
[0013]基于群搜索优化方法，对计算最小负荷裕度的过程进行迭代，如果迭代结果不满足要求则重新计算所述若干个初始个体的最小符合裕度，如果满足要求则得到最小负荷裕度的迭代结果。
[0014]本专利技术通过将群搜索优化方法，应用在电力系统最小裕度的计算过程中，能够将新兴技术应用到电力系统领域，对电力系统中存在的问题提供了一种新的解决方案。
[0015]进一步地，所述群搜索优化方法，包括：
[0016]确定领头者；
[0017]基于所述领头者进行扫描抽样，并确定发现者、追随者和游荡者；
[0018]依据发现者、追随者和游荡者的分布选取加入者，并使所述加入者继续增加加入者发现的资源；
[0019]使剩余的游荡者进行包含随机走动和系统有效定位资源的搜索策略。
[0020]进一步地，所述渐进数值方法，包括：
[0021]基于拟弧长方法求解系统确定含参数潮流方程的解曲线；
[0022]基于所述含参数潮流方程的解曲线，计算得到鞍
‑
结分歧点与渐进数值方法的最大计算步长。
[0023]进一步地，在计算所述鞍
‑
结分歧点的同时，还会计算所述最小负荷裕度，最小负荷裕度L
i
的计算公式为：
[0024][0025]其中,为所有m个体中最小的模长，ΔP
i,n
代表n个节点中个体i对应的有功偏差量，ΔQ
i,n
代表n个节点中个体i对应的无功偏差量。
[0026]进一步地，所述基于所述解曲线，计算得到鞍
‑
结分歧点的方法，是计算当前运行方式下，若干个初始个体对应的鞍
‑
结分歧点，并计算得到的最小负荷裕度。
[0027]根据本专利技术第二方面实施例的电力系统最小负荷裕度计算的群搜索系统，其特征在于，包括：
[0028]初始化模块，能够设定群搜索优化方法的控制参数，并重置迭代次数；
[0029]电力系统监测模块，用于获取电力系统当前运行方式的潮流解，并随机生成若干个初始个体；
[0030]最小负荷裕度计算模块，能够基于渐近数值方法计算在所述当前运行方式的潮流解下，所述若干个初始个体对应的鞍
‑
结分歧点，并计算得到最小负荷裕度；
[0031]状态更新模块，能够基于群搜索优化方法的特征以及所述预设的控制参数，更新领头者、追随者及游荡者位置；
[0032]迭代计算模块，能够基于群搜索优化方法，对最小负荷裕度的计算过程进行迭代，如果不满足要求则重新计算所述若干个初始个体的最小符合裕度，如果满足要求则得到最小负荷裕度的迭代结果。
[0033]进一步地，所述最小负荷裕度计算模块包括：
[0034]领头确定元件，用于确定领头者；
[0035]抽样元件，能够基于所述领头者进行扫描抽样，并确定发现者、追随者和游荡者；
[0036]资源加权元件，能够依据发现者、追随者和游荡者的分布选取加入者，并使所述加入者继续增加加入者发现的资源；
[0037]游荡搜索元件，能够使剩余的游荡者进行包含随机走动和系统有效定位资源的搜索策略。
[0038]进一步地，所述渐进数值方法，包括：
[0039]基于拟弧长方法求解系统确定含参数潮流方程的解曲线；
[0040]基于所述含参数潮流方程的解曲线，计算得到鞍
‑
结分歧点与渐进数值方法的最大计算步长。
[0041]进一步地，所述基于所述解曲线，计算得到鞍
‑
结分歧点的方法，是计算当前运行方式下，若干个初始个体对应的鞍
‑
结分歧点，并计算得到的最小负荷裕度。
[0042]根据本专利技术第三方面实施例的计算机可读存储介质，该介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令用于以执行上述电力系统最小负荷裕度计算的群搜索方法。
[0043]本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0044]本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0045]图1为本专利技术实施例的电力系统最小负荷裕度计算的群搜索方法的步骤示意图；
[0046]图2为本专利技术实施例中的GSO方法的三维空间中视觉扫描区域的示意图；
[0047]图3为本专利技术实施例的GSO算法流程图；
[0048]图4为本专利技术实施例的电力系统最小负荷裕度计算的群搜索系统的结构框图。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力系统最小负荷裕度计算的群搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：设定群搜索优化方法的控制参数，并重置迭代次数；获取电力系统当前运行方式的潮流解，随机生成若干个初始个体；基于渐近数值方法计算在所述当前运行方式的潮流解下，所述若干个初始个体对应的鞍
‑
结分歧点，并计算得到最小负荷裕度；基于群搜索优化方法的特征以及所述预设的控制参数，更新领头者、追随者及游荡者位置；基于群搜索优化方法，对计算最小负荷裕度的过程进行迭代，如果迭代结果不满足要求则重新计算所述若干个初始个体的最小符合裕度，如果满足要求则得到最小负荷裕度的迭代结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述群搜索优化方法，包括：确定领头者；基于所述领头者进行扫描抽样，并确定发现者、追随者和游荡者；依据发现者、追随者和游荡者的分布选取加入者，并使所述加入者继续增加加入者发现的资源；使剩余的游荡者进行包含随机走动和系统有效定位资源的搜索策略。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述渐进数值方法，包括：基于拟弧长方法求解系统确定含参数潮流方程的解曲线；基于所述含参数潮流方程的解曲线，计算得到鞍
‑
结分歧点与渐进数值方法的最大计算步长。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在计算所述鞍
‑
结分歧点的同时，还会计算所述最小负荷裕度，最小负荷裕度L
i
的计算公式为：其中,为所有m个体中最小的模长，ΔP
i,n
代表n个节点中个体i对应的有功偏差量，ΔQ
i,n
代表n个节点中个体i对应的无功偏差量。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述解曲线，计算得到鞍
‑
结分歧点的方法，是计算当前运行方式下，若干个初始个体对应的鞍
‑
...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨小煜，孙璐，王丹丹，文晶，何蕾，陈兴雷，徐希望，蔡靖，赵敏，李芳，安宁，李亚楼，王甜，孙谊媊，郭小龙，
申请(专利权)人：国家电网有限公司国网新疆电力有限公司，
类型：发明
国别省市：