一种基于群体智能算法优化的电力系统潮流计算方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于群体智能算法优化的电力系统潮流计算方法，包括以下步骤：步骤S10，利用群体智能算法计算迭代阈值ξ；步骤S20，判断潮流计算是否达到配电网优化需求，若是，结束本次潮流计算；否则，执行步骤S30；步骤S30，根据潮流计算得到的调节有功/无功功率变化情况，并与迭代阈值ξ比较来判断是否重新计算雅可比矩阵，若是，重新计算雅可比矩阵，否则，保持雅可比矩阵不变；步骤S40，根据节点电压和雅可比矩阵更新迭代过程相关参数，并更新迭代次数，重复执行步骤S20至S40，直至迭代结束。采用本发明专利技术技术方案，能保证运算结果的准确性的前提下，有效地减少运算时间，释放运算资源。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力电子领域，具体涉及一种基于群体智能算法优化的电力系统潮流计算方法。

技术介绍

1、在电力系统的供电质量优化过程中，潮流计算是一个最为核心的步骤。潮流计算可以根据电力系统结构特性获取其运行状态。根据潮流计算所得到的电力系统状态，制定针对性的调节策略，能够提升电力系统的电压质量，为系统的安全、稳定和经济运行提供强有力的保障。电力系统潮流的潮流问题是一个非线性方程求解的问题，传统的方法有高斯-赛德尔法、牛顿拉夫逊法和前推回代法。高斯-赛德尔法直接应用节点电压方程求解潮流分布，对设定的初值要求低，计算占用内存大，且可能无法收敛。其次，如果迭代次数太多，结果可能会出现偏差或可能因为某一项运算结果过大而无法求解。前推回代法通常应用于辐射状网络拓扑的潮流计算，当出现pv节点或者弱环网时，前推回代法将失效。相比较于前两种潮流计算方法，牛顿拉夫逊法收敛好、计算速度快、占用内存少，现阶段被广泛地应用于电力系统的潮流计算。但是，牛顿拉夫逊法每个迭代过程都需要计算雅可比矩阵，这将消耗大量时间和计算资源。

2、故，针对现有技术存在的技术缺陷，实有必要提本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于群体智能算法优化的电力系统潮流计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于群体智能算法优化的电力系统潮流计算方法，其特征在于，步骤S20中，

3.根据权利要求1所述的基于群体智能算法优化的电力系统潮流计算方法，其特征在于，步骤S30中，

4.根据权利要求1所述的基于群体智能算法优化的电力系统潮流计算方法，其特征在于，步骤S40中，根据节点电压和雅可比矩阵计算调节有功/无功功率ΔPNitr/ΔQNitr；计算节点电压和相角UNitr/θNitr。

5.根据权利要求1所述的基于群体智能算法优化的电力系统潮流计算...

【技术特征摘要】

1.一种基于群体智能算法优化的电力系统潮流计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于群体智能算法优化的电力系统潮流计算方法，其特征在于，步骤s20中，

3.根据权利要求1所述的基于群体智能算法优化的电力系统潮流计算方法，其特征在于，步骤s30中，

4.根据权利要求1所述的基于群体智能算法优化的电力系统潮流计算方法，其特征在于，步骤s40中...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴子豪，华咏竹，吴建锋，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：