关键字 |
| 最优潮流，DE算法，优化，遗传算法，进化规划 |
介绍 |
| 最优潮流(OPF)是电力系统规划和运行的有力工具。OPF问题可以描述为电力系统控制的最优分配，以满足特定的目标函数，如燃料成本、功率损耗和母线电压偏差。控制变量包括发电机实功率、发电机母线电压、变压器抽头比和无功电源无功功率。 |
| 在OPF问题中存在一个较大的约束，如非线性非凸优化问题[1]。为了解决这类问题，考虑一些传统的优化技术，如非线性规划(NLP)[2]，二次规划(QP)[3]和线性规划(LP)[4]已被应用。所有这些数学方法基本上都是基于目标函数求全局最小值。该方法应用于IEEE 30总线电力系统的燃油成本最小化问题。 |
差分进化算法 |
| 差分进化是Kenneth v.p赖斯和R. Storn在1995年[5-7]在试图解决多项式拟合问题时提出的。它起源于同样由Kenneth V.Price提出的遗传退火算法，由于遗传退火算法收敛速度慢，难以确定有效的控制参数，Price对遗传退火算法进行了改进，用带有算术运算的实码代替带有布尔运算的二进制码。在这个过程中，他讨论了后来被证明是差分进化成功的关键的差分变异算子。 |
| 差分进化是一个非常简单但非常强大的随机全局优化器。自成立以来，它已被证明是一种非常有效和稳健的函数优化技术，并已被用于解决许多科学和工程领域的问题。 |
| 进化机制 |
| 经典的差分演化包括初始化和演化两个阶段。初始化生成初始总体P0。然后P0演化为P1, P1演化为P2，直到满足终止条件。从Pn到Pn+1的进化过程中，依次进行差异突变、交叉和选择三个进化操作 |
| 在初始化填充之前，必须指定每个参数的上界和下界。bL和bU，下标L和U分别表示下界和上界。例如，第i个向量的第j个参数的初值(g = 0)为 |
 |
| 随机数生成器randj(0,1)返回范围[0,1]内的均匀分布随机数， |
| 即0≤rand (0,1) j≤1。下标j表示为每个参数生成一个新的随机值。B.差异变异一旦初始化，差异进化变异和重组群体产生一个Nptrial载体群体。式(2)展示了如何组合三个不同的，随机选择的向量，以创建一个突变向量vi,g |
 |
| 比例因子F ï Â(0,1)是一个正实数，它控制着种群的进化速率。c .交叉 |
| 为了补充差分变异搜索策略，差分进化还采用了均匀交叉算法。特别地，差异进化将每个向量与突变向量交叉 |
 |
| 交叉概率C [0,1] r ï Â是一个用户定义的值，它控制从突变体复制的参数值的比例。 |
| d .选择 |
| 否则，该目标在种群中至少还要保留一代人的位置。通过将每个试验向量与目标向量进行比较，它继承了差分进化中的参数，比其他进化算法更紧密地集成了重组和选择 |
 |
| 一旦安装了新的群体，就会重复突变、重组和选择的过程，直到找到最优群体，或者满足预先指定的终止条件，例如，代数达到预先设置的最大gmax。 |
最优潮流问题公式 |
| 最优潮流(OPF)是指在满足电网约束的前提下，以最小的成本将负荷分配给电厂。它被表述为一个优化问题，即在满足潮流约束的情况下，使所有电厂的总燃料成本最小化。以不同方式对目标和约束进行建模的问题有许多变体。 |
| 基本的OPF问题在数学上可以描述为一个最小化问题，即在一定的约束条件下，使所有指定电厂的总燃料成本最小化。 |
 |
| F (Pi)为“iÃⅱÂ′Â′th厂的燃料成本方程。它是燃料成本(美元或卢比)随发电量(兆瓦)的变化。总发电量应满足总需求和输电损耗。输电损耗可由功率流确定。 |
 |
| 等式约束为非线性潮流方程，公式如下 |
 |
 |
| 其中Pgi和Qgi分别为i总线的有功功率和无功功率，Pdi和Qdi分别为i总线的有功功率和无功功率需求，Vi和Vj分别为i总线和j总线的电压大小;θi、θj分别为I、j总线上的电压角;Ã Â ij为导纳角;Yij为导纳大小;bn是公交车的总数。 |
结果与讨论 |
| 在图1所示的IEEE 30总线系统上对所提出的DE进行了测试，采用二次代成本曲线，以使总燃料成本最小化。IEEE 30总线系统由30个总线和41个分支组成。它也有总共15个控制变量如下:5个单元有功功率输出，6个发电机母线电压值，和4个变压器抽头设置。 |
| 表一给出了发电机数据和二次发电成本曲线系数的详细情况。仿真参数如表II所示，优化结果如表III所示。 |
 |
 |
 |
 |
结论 |
| 与其他随机优化方法相比，差分进化算法是一种基于种群的随机优化算法。对于实际电力系统中的一些难优化问题，DE具有良好的搜索性能。许多研究结果表明，deit具有更好的性能。本文提出并应用于OPF问题。该算法具有比标准进化算法更好的性能。 |
|
参考文献 |
- 朱建忠，“一种改进的内点法求解OPF问题”，电力系统工程，vol. 14, pp.1114-1120, 1999年8月。
- M. H. Bottero, E . D. Caliana，和A. R. Fahmideh-Vojdani，“使用简化黑森的经济调度”，IEEE电力评估Trans。系统。，vol. 101, pp. 3679-3688, Oct. 1982.
- G. E . Reid和L. Hasdorf，“使用二次规划的经济调度”，IEEE电力设备Trans。系统。，vol. 92, pp. 2015-2023, 1973.
- B. Stott和E. Hobson，“使用线性规划的电力系统安全控制计算”，IEEE电力设备。，第97卷，第1713-1731页，1978。
- R. Storn和K. Price，“用差分进化最小化ICECâ '  ' ' 96竞赛的实函数”，1996年IEEE进化计算会议，第842-844页。
- K. V. Price，“差异进化与Znd ICEO的功能，在进化计算会议上的I9971EEE，第153-157页。
- R. Storn，“基于约束适应和差分进化的系统设计”，IEEE学报。《进化计算》，第3卷，页22-34,1999年4月
- O. Alsac和B. Scott，“稳态安全的最佳负载流”，IEEE电力设备Trans。系统。，vol. 93, pp. 745-751, May-June 1974.
|
菜单
