关键字 |
| 改进了shuffle蛙跳，延续潮流(CPF)，最优潮流(OPF)， upfc。 |
介绍 |
| OPF方法是一种常规的、智能的方法，可以通过各种方法来求解，如连续线性规划法、基于牛顿rapson的非线性规划法以及最近提出的各种内点方法。Opf解用于在电力系统控制变量的最优调整下，对选定的目标函数(如燃油成本)进行优化，同时满足各种公平和不等式约束。从负荷对电压稳定性/潮流可解性的影响、发电成本最小化的发电重调度、变压器分接控制、分流装置等控制以及其他现代Var源调整等方面解决了最优潮流的缺点。柔性交流输电系统(FACTS)系统的出现使优化潮流而无需恢复发电重调度或改变拓扑成为可能。统一潮流控制器(UPFC)是控制器家族中最先进的控制器，可以通过串联注入补偿和可控分流方式为OPF提供极大的灵活性。UPFC可以同时控制电力系统的所有基本参数，如传输电压、阻抗值和不同相位角。 |
| 本文将电压稳定极限定义为系统所能承受的最大过载百分比(λmax)，并以实功率损耗最小为目标加以考虑。经典的OPF求解技术存在对起始点敏感和导单调解敏感的缺点。采用进化技术解决OPF问题[10]、[11]，类似于粒子群优化(PSO)解决OPF问题。本文采用一种新的进化算法——shuffle Frog Leap算法(SFLA)来解决CPF-OPF的组合问题，以实现系统的实功率损耗最小化和VSL最大化。该算法的灵感来自一群青蛙在寻找食物时的模因进化。在Sfla中，给定问题的解决方案以字符串的形式表示，称为“frog”，本文将其视为控制向量。目标是变压器分接头的设置，UPFC的位置及其串联注入电压，以实现最小实功率损耗的单一目标，然后实现最小损耗和最大VSL的多个目标。最后，对安装UPFC进行了成本分析，以确定安装UPFC的投资。测试数据结果表明，在39总线径向配电系统上，MSFLA方法比简单的启发式搜索方法能获得更好的结果。UPFC位置、串联注入电压和变压器抽头位置同时作为控制变量进行优化，以实现多个目标，同时关注所有指定的约束条件。所得到的结果表明，它在求解高度非线性的上位问题方面具有很强的优越性。 The main objectives of this paper are to optimize the transformer taps, UPFC location, and its injection voltage for a single objective of real power loss minimization and then for the multiple objectives of loss minimization and VSL maximization. For both the cases of single and multiple objectives, are shown in below. |
| 1)只优化变压器分接头位置。 |
| 2)保持上一步优化后的变压器分接头位置不变，对UPFC变量进行优化。 |
| 3)变压器分接头和UPFC变量同时优化。最后，对UPFC的安装进行了成本分析，以确定投入UPFC的原因 |
问题陈述 |
| 问题:利用SLFA和BFA与UPFC连接，解决新英格兰10机供电系统[15]的电压安全实损最小化问题。将变压器分接头的顺序分配和同时分配与UPFC进行比较， |
A.测试系统: |
| 本文以图1所示的十机39母线电力系统为研究对象。系统细节，包括12个变压器的标称抽头值，在[15]中给出。 |
B. UPFC的工作原理及其模式: |
| UPFC是FACTs设备家族中独特的设备。它由串联和分流连接的变换器组成，如图2所示。 |
| 它可以通过分别注入适当大小的串联电压和并联电压，同时控制线路的真实功率和无功功率以及所连接母线的电压。本文将一个注入模型为[6]的UPFC连接到系统的合适位置。UPFC注入模型如图3所示。 |
C.延续潮流: |
| 潮流方程的雅可比矩阵在电压稳定极限处变得奇异。Cpl可以克服这个问题。它根据负载场景求出连续的潮流解。CPL由预测步骤和修正步骤组成。从一个基本解出发，使用切线预测器来分析特定负荷增加模式的下一个解。校正步骤然后使用逻辑语言采用的N-R技术确定完美的解决方案。之后，根据新的切向量对指定的负载增加做出新的预测。 |
| 延拓潮流法是通过自动改变参数值来求解一般非线性代数方程的解曲线的有力工具。该解曲线表示电压稳定极限的临界点，它位于曲线的前端。其中一个流行的CPF技术是由Ajjarapu开发的。针对传统潮流无法收敛的问题，提出了改进的连续潮流(MCPF)。改进的CPF技术是基于Ajjarapu提出的技术。所开发的技术还识别了Q-V曲线的鼻尖点，该鼻尖点被发现是常规潮流中的失效点。 |
D.最优潮流问题 |
| 同样重要的是，在一开始就给出正确的问题定义和明确的目标。解的质量取决于所研究模型的准确性。目标必须建模，其可行性与可能的解决方案。目标函数有燃料成本、网络传输损耗、无功电源分配等多种形式。通常，感兴趣的目标函数是计划发电机组的总生产成本的最小化。这是最常用的，因为它反映了当前的经济调度实践，重要的是，在电力系统的运行需求中，与成本相关的方面总是排名靠前。在选取合适的延拓参数的基础上，进行了CPF的求解。随着“λ”的增加，首先预测一个新的解点，然后用通常的预测和校正步骤进行校正。由于目标是最大限度地提高电压稳定极限，其倒数是加到原始的实际功率损耗的精确成本函数，从而使总成本最小化。 |
洗牌蛙跳算法 |
| 洗牌蛙跳算法是一种基于群体智能的进化计算方法。尤索夫和兰西在2001年提出了该算法，其灵感来自青蛙的捕食行为。shuffle Frog跳跃算法与基于群体合作搜索的模因算法相似，同时也具有与粒子群优化算法相似的优点。shuffle Frog jumping算法具有参数少、实现简单、收敛速度快等优点，被各种智能优化系统广泛应用。例如Mgmt在2003年将shuffle Frog jumping算法应用于配水优化系统，Alireza在2007年将SFL算法应用于混合线性模型系列。 |
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| 分步算法如下: |
| Step1:创建随机生成的P蛙初始种群。SFLA Population =[X1,X2，…，Xp]p×n其中，P=m×n, N为分布式代数，m为memplex的个数，N为memplex中青蛙的数量。 |
| 步骤2:对种群进行递增排序，将青蛙分成m个memplex，每个memplex有n只青蛙，P=m×n。 |
| 第三步:在每个构建的模因复合体中，青蛙会受到其他青蛙想法的影响;因此，他们经历了一种元启发式进化。拟模进化提高了个体的模因质量，提高了个体朝着目标的表现。下面是每个模因复合体的模因进化的细节: |
| 第四步:检查收敛性。如果满足收敛条件，则停止，否则将新的总体集视为初始总体，返回step2。在搜索过程中找到的最佳解被认为是算法的输出结果。SFLA的流程图如图5所示。 |
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结果与讨论 |
| 通过引入电压、变压器MVA和输电线路限制违规的惩罚因素，建立了RPL最小化问题的目标函数。将这些惩罚因素加到系统的总实际功率损耗中，成本函数用VSL与实际功率损耗的倒数进行修正。在MSFLA和BFAM的帮助下进行了优化过程。表1仅给出变压器分接头作为控制变量，并给出相应的优化损耗和VSL。可以看出，虽然输电线路的实际功率损耗略有提高，但VSL值有所改善。然而，当考虑多目标函数时，实际功率损耗与电压稳定极限倒数的总和减小。以减简目标函数为目的，利用前一步优化得到的变压器分接头位置对UPFC变量进行评价。固定变压器抽头时upfc位置和注入电压的优化值见表2。该UPFC连接在左侧总线按行符号。在SFLA的情况下，UPFC应连接的线路是在启动阶段选择的30条线路中随机决定的。 the SFLA, number of lines in which UPFC is to be connected also becomes a control variable along with others. The UPFC is connected in all the 30 lines, considering one at a time.. The best location and the UPFC injection voltage in each succession of linearization are retained. The overall cost function can still be reduced by simultaneous optimization of UPFC location and its variables along with transformer taps The numbers of variables is 15 , i.e., 12 transformer tap settings values, and three UPFC variables. |
| 使用14中的SFLA，无法获取UPFC设备的位置。优化的丝锥和upfc参数使实际功率损耗最小化和电压稳定限制如表3所示。优化算法不变。结果表明，电压稳定极限值有了较大的提高，但代价是降低了损耗。三种优化方案的P-V曲线如图8所示。 |
| 在图6中，它显示了电压与总线Vs总线号的关系图。每单位数值内母线编号的电压等级分析。可以观察到，当使用优化变量时，所有母线电压保持在限制范围内，发电机母线保持其指定的电压。 |
| 在图7中，它显示了电压与总线Vs总线号的关系图。每单位数值内母线编号的电压等级分析。MSFLA&BFAM优化得到的电压幅值(同时优化)如图6和图7所示。可以观察到，当使用优化变量时，所有母线电压保持在限制范围内，发电机母线保持其指定的电压。 |
结论 |
| 本文提出了一种改进的Shuffle Leap Frog算法，用于变压器分接头的分配和UPFC，以减少系统的实际功率损耗，同时提高系统的VSL。在IEEE-39径向总线系统上，验证了shuffle Frog Leap算法求解实际功率损耗最小化和电压稳定极限最大化的多目标问题的性能。本文提出了一种改进的Shuffle Leap Frog算法，用于变压器分接头的分配和UPFC的控制，以最大限度地降低系统的实际功率损耗，同时提高系统的VSL。在IEEE-39径向总线系统上，验证了shuffle Frog Leap算法求解实际功率损耗最小化和电压稳定极限最大化的多目标问题的性能。结果表明，将MSFLA算法应用于变压器分接头的分配，实现了UPFC的控制 |
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参考文献 |
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