关键字 |
| 修改打乱青蛙跳跃,延续功率流(CPF),最优潮流(OPF) .UPFC。 |
介绍 |
| OPF方法是常规和智能等品种的方法,解决了连续线性规划,牛顿raphson-based非线性规划方法,以及最近提出的内点方法的品种。Opf的解决方案是用于优化选择目标函数如燃料成本与最优调整电力系统控制变量,同时满足各种股票和不等式约束。最优功率流的缺点是解决从不同分析,如负载对电压稳定的影响/功率流可解性,一代重新安排发电的成本最小化,控制水龙头等控制变压器、并联设备和其他现代Var来源调整实际系统中的功率损耗降到最低。柔性交流输电系统的出现(事实)系统优化功率流的可能性没有恢复的一代重组或改变拓扑结构。统一潮流控制器(UPFC)是先进控制器的家庭和显著的灵活性可以提供OPF通过注入补偿串联和并联控制方式。UPFC的电力系统可以提供同步控制的基本参数如(传输电压、阻抗值和不同阶段的角度)。 |
| 摘要电压稳定极限的定义是最大百分比重载(λmax)系统可以承受和注册以及实权损失最小化的目的。OPF的经典技术解决方案的缺点是敏感的起点和领导单调的解决方案。问题,消除了使用进化技术已经申请解决OPF问题[10],[11]像粒子群优化(PSO)消息的问题。介绍一种新的进化算法称为重组青蛙跳算法(SFLA)用于解决组合问题的CPF-OPF真实系统的功率损耗最小化和:最大化。迷因进化的算法已经激发了一群青蛙当寻找食物。在Sfla,解决给定问题提出了一个字符串的形式,称为“青蛙”被视为控制向量。UPFC的目标是变压器水龙头设置、位置及其系列注入电压的单目标实际功率损耗最小化然后损失最小化的多目标:最大化。最后,进行成本分析的UPFC安装建立投资将UPFC和测试数据结果表明,MSFLA方法可以获得更好的结果比简单的启发式搜索方法39-bus径向分布系统。UPFC的位置,系列注入电压,变压器抽头位置同时优化控制变量,以便实现多个目标,关注所有指定的约束。获得的结果显示在解决高度非线性上位性问题。 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)变压器抽头位置进行了优化。 |
| 2)保持优化变压器抽头位置固定从上面的步骤,UPFC变量进行了优化。 |
| 3)变压器水龙头和UPFC变量同时进行优化。最后,进行成本分析的UPFC安装建立投资将UPFC的原因 |
问题的陈述 |
| 问题:解决电压安全的实际功率损耗最小化ten-machine新英格兰电力系统[15],与使用SLFA UPFC和论坛。变压器的顺序和并发分配龙头和UPFC进行比较, |
测试系统: |
| 摘要ten-machine, 39-bus电力系统是图1所示进行研究。系统细节,包括12个变形金刚名义值,给出了[15]。 |
b . UPFC及其模型的工作原理: |
| UPFC是一个独特的设备在家庭的事实设备。它由一系列和并联连接转换器如图2中所示。 |
| 它可以同时控制真正的和反应性的权力线和电压的总线连接,通过注入适当的电压串联和并联的大小,分别。在这篇文章中,一个UPFC,注入模型[6],连接在系统在合适的位置。UPFC注入模型提出了图3。 |
c .延续功率流: |
| 功率流方程的雅克比矩阵奇异的电压稳定极限。产线可以克服这个问题。它发现连续负载流解决方案根据负载情况。cpl的预测和校正步骤。从一个基本的解决方案,使用切线预测,分析下一个指定的负载增加模式的解决方案。然后校正步骤决定了完美的解决方案使用N-R技术受雇于一个一等兵之后,一个新的预测指定增加负荷时基于新的切向量。 |
| 延续功率流方法是强大的和非常有用的工具来让你解决一般非线性代数方程的曲线自动改变一个参数的值。这个解决方案曲线表明电压稳定极限的临界点,在曲线的鼻子。流行的论坛的技术之一是由Ajjarapu开发。提出修改的发展延续功率流(MCPF)解决在传统的功率流收敛失败经验。修改后的CPF Ajjarapu提出的技术是基于技术。发达的技术也确定了鼻子q v曲线,发现是传统的功率流的失败。 |
d最优潮流问题 |
| 同样重要的是,适当的问题定义与给予的明确目标。解决方案的质量取决于模型的精度进行了研究。目标必须与可能的解决方案建模及其实用性。目标函数以各种形式如燃料成本、网络输电损耗和无功功率源分配。通常感兴趣的目标函数是最小化安排机组的生产总成本。这是最常用的,因为它反映了当前的经济调度实践和重要的是成本相关方面总是排在电力系统运行要求高。解决方案论坛的帮助下进行适当选择延续参数。随着“λ”的增加一个新的解决方案点预测的方式,然后纠正在通常的预测和校正步骤。自的目标是最大化的电压稳定极限,及其相应的添加到原始真实功率损耗的准确成本函数,这样可以最小化总成本。 |
打乱青蛙跳算法 |
| 打乱青蛙跳算法是一种基于群体智能的进化计算方法。Eusuff Lansey提出了算法在2001年,这是受到青蛙捕食行为。打乱青蛙跳算法类似于迷因算法,基于集团合作搜索,同时,它也提供了类似的粒子群优化算法的优势。打乱青蛙跳算法有很多长处,例如一些参数,易于实现和快速收敛打乱青蛙跳算法适用于各种智能优化系统。例如,管理利用重组青蛙跳算法的配水优化系统在2003年和Alireza应用th e同声传译算法在混合线性模型系列在2007年。 |
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| 一步一步算法如下: |
| 步骤1:创建一个初始种群的P青蛙随机生成的。SFLA人口= (X1, X2,…, Xp) p×n, p = m×n, n是分布式发电的数量,m是memplexes和n在memplex青蛙的数量。 |
| 步骤2:人口越来越多,把青蛙分成m memplexes每个持有n青蛙,P = m×n。 |
| 步骤3:在每个memeplexes构造中,青蛙会收到其他青蛙的想法;因此他们经历metaheuristics进化。Me-metic进化提高个人的文化基因的质量和提高个人青蛙对一个目标的性能。以下为每个memeplexes me-metic进化的细节: |
| 步骤4:检查收敛。如果满足收敛标准停止,否则考虑新的人口集作为初始人口和返回到步骤2。在搜索过程中找到最好的解决方案被认为是算法的输出结果。SFLA的流程图见图5。 |
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结果和讨论 |
| RPL最小化问题的目标函数是由电压,引入惩罚因素制定MVA变压器,输电线路限制违规。这些惩罚因素被添加到实际系统中的功率损耗总成本函数修改的倒数:真正的功率损耗。优化过程是用与BFAM MSFLA的帮助。只有变压器水龙头控制变量以及相应的优化的损失和:表1中给出。看到的是:价值有所改善,尽管真正的功率损耗提出了输电线路。然而,真正的和功率损耗和电压稳定极限的倒数减少,多目标函数时考虑。目标是到减少目标函数优化变压器的UPFC变量评估利用上一步中获得职位。upfc的优化值和注入电压变压器抽头位置固定值如表2所示。UPFC连接在小巴士每行记号. .SFLA的情况,UPFC的线应该连接是随机决定的30行中选择起始阶段。 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. |
| SFLA, 14, UPFC的位置设备不能。优化的水龙头和upfc参数实际功率损耗最小化和电压稳定极限表3所示。优化算法是相同的。它表明,电压稳定极限的价值有了较大的改善,尽管损失减少恶化为代价的。三个优化方案的p - v曲线Fig.8所示。 |
| 在图6所示,它显示了图电压对公交车和总线的数字。分析电压水平在总线数字单位的价值。可以看出所有的总线电压范围内,指定和发电机总线保持电压优化变量时使用。 |
| 在图7所示,它显示了图电压对公交车和总线的数字。分析电压水平在总线数字单位的价值。电压的大小(用同步优化),获得与MSFLA&BFAM优化figure6&7所示。可以看出所有的总线电压范围内,指定和发电机总线保持电压优化变量时使用。 |
结论 |
| 本文提出了一种修改洗牌的飞跃青蛙算法用于分配变压器水龙头,和UPFC以最小化系统的实际功率损耗和改善:同时进行。打乱青蛙跳跃性能的算法求解实际功率损耗最小化和最大化的多目标电压稳定极限证明使用IEEE-39径向公交系统。结果表明MSFLA算法用于分配变压器水龙头,和UPFC的控制,本文提出一种修改洗牌的飞跃青蛙算法用于分配变压器水龙头,和UPFC以最小化系统的实际功率损耗和改善:同时进行。打乱青蛙跳跃性能的算法求解实际功率损耗最小化和最大化的多目标电压稳定极限证明使用IEEE-39径向公交系统。结果表明,MSFLA算法用于分配变压器水龙头,和UPFC的控制 |
表乍一看 |
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数据乍一看 |
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引用 |
- p . Ristanovic“OPF的解决方案,基于逐次线性规划最优功率流:解决方案技术,需求和挑战,IEEE电力Eng。Soc。,pp. 1–9, 1996.
- d .太阳et al .,“由牛顿最优功率流方法,IEEE反式。电力应用系统。,vol. PAS-103, no. 10, pp. 2864–2875, Oct. 1984.
- 格兰维尔,“最优电力调度通过室内桥方法,IEEE反式。电力系统。,vol. 9, no. 4, pp. 1780–1787, Nov. 1994.
- g·托雷斯和诉Quintana”,一个内点方法非线性最优功率流使用电压直角坐标系,“IEEETrans。电力系统。,vol. 13, no. 4, pp. 1211–1218, Nov. 1998.
- j·l·马丁内斯拉莫斯,a·g·Exposito诉Quintana”由内点方法:实现减少传输损耗问题和实际经验,“Proc。本月,选出。Eng。,Gen., Transm.,Distrib., vol. 152, no. 1, pp. 90–98, Jan. 2005.
- m . Noroozian l . Angquist m . Ghandhari和g·安德森,“使用最优功率流控制UPFC的“IEEE反式。德尔。,vol. 12, no. 4, pp. 1629–1634, Oct. 1997.
- g . Glanzmann g·安德森,“事实设备的协调控制基于最优功率流,“在Proc。第37物质。NorthAmer.PowerSymp。,Ames, IA, Oct. 23–25, 2005.
- 诉Ajjarapu和c·克里斯蒂。”延续功率流:稳态电压稳定性分析的工具,“IEEE反式。电力系统。,vol. 7, no. 1, pp. 416–423, Feb. 1992.
- f .米兰,c . a . Canizares和a . j .说“Sensitivity-based安全”- OPF市场出清模型约束,IEEE反式。电力系统。,vol. 20, no. 4, pp. 2051–2060, Nov. 2005.
- j . Yuryevich和k . p . Wong“进化编程基于最优潮流算法,IEEE反式。电力系统。,vol. 14, no. 4, pp. 1245–1250, Nov. 1999.
- 答:A . A . Esmin g·托雷斯,A . c . de Souza z”混合粒子群优化应用于损耗功率最小化,“IEEETrans。电力系统。,vol. 20, no. 2, pp. 859–866, May 2005.
- m . Eusuff k . Lansey f·帕夏;”打乱frog-leaping算法:一个迷因meta-heuristic离散形”,EngineeringOptimization, 2006年38卷,2号pp.129 - 154。
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