申请/专利权人：华南理工大学;广州嘉缘电力科技有限公司

申请日：2022-01-18

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN114336795B

主分类号：H02J5/00

分类号：H02J5/00;H02J3/01;H02M1/14;G06F111/04;G06F111/06;G06F111/08;G06F113/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2022.04.29#实质审查的生效;2022.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种适用于交直流混联电网谐波状态的综合优化配置方法，包括如下：获得交直流混联电网的可观性约束，建立交直流混联电网的线性不等式可观性约束集；考虑成本和量测冗余度，建立Ⅰ阶段优化目标函数；采用改进的多种群遗传算法，选定Ⅰ阶段优化目标函数最优的nmax个方案，构成配置方案备选集；综合考虑量测成本指标、冗余度和鲁棒性指标建立Ⅱ阶段优化目标函数；在配置方案备选集中，选择Ⅱ阶段优化目标函数最优的一组量测配置方案为量测最优配置方案。本发明相比传统方法收敛效果更好，运算速度快，具有良好的工程实用性。

主权项：1.一种适用于交直流混联电网谐波状态的综合优化配置方法，其特征在于，包括如下：获得交直流混联电网的可观性约束，建立交直流混联电网的线性不等式可观性约束集；考虑量测成本和量测冗余度，建立Ⅰ阶段优化目标函数；采用改进的多种群遗传算法，选定Ⅰ阶段优化目标函数最优的nmax个方案，构成配置方案备选集；综合考虑量测成本指标、冗余度和鲁棒性指标建立Ⅱ阶段优化目标函数；在配置方案备选集中，选择Ⅱ阶段优化目标函数最优的一组量测配置方案为量测最优配置方案；所述量测成本，具体如下式： 式中： ceil表示向上取整；cost1表示交流采集插件成本；cost2表示除交流采集插件外的bPMU固有成本；gi表示母线i所在变电站配置bPMU时所需要装配的交流采集插件数目；Nui表示母线i所在变电站的电压量测量数目；Nii表示与母线i连接的支路数，即为变电站的电流量测量数目；所述量测冗余度指标r，具体如下： 式中， yi表示母线i量测冗余度，由母线i可被观测的次数表征；yoffset表示母线i量测冗余度yi与量测冗余度平均值的偏移程度；ygrid为电网母线量测冗余度总和；电网母线量测冗余度总和越大，各母线量测冗余度越均衡，相应的冗余度指标r的分母部分就越大，因此量测配置方案的冗余度指标就越小；Ⅰ阶段优化的目标函数为：minJⅠd＝ω1·cost+ω2·r式中：ω1、ω2为两个指标的权重系数，由层次分析法求取；所述改进多种群遗传算法的步骤包括：设置迭代计数器t和最优个体保持不变的代数T；生成初代种群：采用二进制对个体进行随机编码，生成初代种群P0，选用罚函数法将目标函数与可观性约束相结合来进行个体的适应度计算，适应度值排列较前的nmax个精华个体记为精华种群Pmax0，随机给不同种群以不同的控制参数pm0,max、pm0,min、pc0,max、pc0,min；选择运算：若满足终止条件：最优个体保持不变的代数达到最大T＝Tmax或迭代次数达到最大t＝tmax，迭代结束；否则计算每个个体的选择概率： 以此概率分布从Pt中选择个体进行保留，形成新种群；基于适应度对各个种群进行自适应交叉运算，且随着迭代次数增多，逐渐增大pc的下限，第t次迭代的第k个种群Pkt中，个体i的自适应交叉概率可采用下式计算： 式中： k、mc用于调整自适应概率函数曲线，设k＝0.75，mc＝7；fitbigger为交叉运算中较大的个体适应度值；fitavg为该种群第t次迭代的平均个体适应度值；fitmax、fitmin分别为该种群第t次迭代的最大、最小个体适应度值；pct,max、pct,min分别为该种群第t次迭代中最大交叉概率、最小交叉概率，迭代过程中，pct,max＝pc0,max，而pct,min随着迭代次数线性增加，即： 式中：pc0,max、pc0,min分别为种群最大交叉概率、最小交叉概率的初始设置值；tmax为最大迭代次数，基于适应度对各个种群进行自适应变异运算，且随着迭代次数增多，逐渐增大pm的下限，第t次迭代的第k个种群Pkt中，个体i的自适应变异概率可采用下式计算： 式中： fit为个体i的适应度值；pmt,max、pmt,min分别为该种群第t次迭代中最大变异概率、最小变异概率，其变化趋势和交叉概率相似： 式中：pm0,max、pm0,min分别为种群最大变异概率、最小变异概率的初始设置值；对个体进行适应度计算，进行移民运算：将第k个种群Pkt的最劣解由第k-1个种群Pk-1t的较优解代替；当t＝t+1，形成新的多种群Pt，将本次迭代中所有种群的前nmax个个体的适应度值与Pmaxt-1的适应度值进行排序，取前nmax个精华个体构成Pmaxt。

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