考慮靜態(tài)穩(wěn)定裕度的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化_第1頁
考慮靜態(tài)穩(wěn)定裕度的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化_第2頁
考慮靜態(tài)穩(wěn)定裕度的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化_第3頁
考慮靜態(tài)穩(wěn)定裕度的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化_第4頁
考慮靜態(tài)穩(wěn)定裕度的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化_第5頁
已閱讀5頁,還剩18頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領

文檔簡介

考慮靜態(tài)穩(wěn)定裕度的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化摘要:為保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定、安全、經(jīng)濟地運行,無功優(yōu)化和電壓穩(wěn)定性問題的重要性日益凸顯。多目標無功優(yōu)化可以有效提高電壓質(zhì)量、降低有功功率損耗并提高電壓穩(wěn)定裕度。論文首先介紹了考慮靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度的多目標無功優(yōu)化模型,其中子目標是將輸電線路損耗最小化和靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度最大化,以收斂雅克比矩陣的最小模特征值作為靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度指標。該模型包括兩個子目標函數(shù),不同目標函數(shù)具有不同的量綱。論文提出了解決上述多目標函數(shù)問題的方法,便于處理不同的目標。由于優(yōu)化模型中約束條件是非線性、非凸的,并且混合不連續(xù)的,計算比較復雜。為了便于尋優(yōu),采用了遺傳算法進行求解。利用IEEE30算例系統(tǒng)對基于遺傳算法的無功優(yōu)化方法進行了驗證,在單一負荷和負荷增長方式下對網(wǎng)損和電壓穩(wěn)定裕度的變化進行了分析。算例結(jié)果表明,遺傳算法具有較好的尋優(yōu)能力,計算效率較高。論文所提出的思路具有通用性,可以為解決電力系統(tǒng)其它多目標最優(yōu)化問題提供借鑒。關(guān)鍵詞:多目標無功優(yōu)化;靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度;雅克比矩陣;最小模特征值;遺傳算法Abstract:Inrecentyears,powersystemsoperateclosertotheirvoltagestabilitylimitduetoexistingtrendtowardheavierloadingsofpower.Inordertokeeppowersystemsoperatingineconomy,securityandstability,reactivepowerdispatchandvoltagestabilityproblemaremoreandmoreimportant.Optimizingmulti-objectivereactivepowerdispatchinpowersystemsisaneffectivewayofimprovingvoltagequality,decreasingactivepowerlossesandincreasingvoltagestabilitymargin.First,thispaperintroducesamulti-objectiveoptimalreactivepowerdispatchmodelconsideringstaticvoltagestabilitymargin,andthesub-objectiveistominimizethetransmissionpowerlossandmaximizethestaticvoltagestabilitymargin.ThispaperconsiderstheminimumsingularvalueoftheloadflowJacobinmatrixasthestaticvoltagestabilitymarginindex.Thismodelinvolvestwosub-objectivefunctions,anddifferentobjectivefunctionshavedifferentdimensions,sothispaperintroduceshowtosolvemulti-objectivefunctioninordertocomparethesub-objective.Theconstraintsarenonlinear,non-convex,andmixeddiscontinuous,sothecalculationiscomplex.Foreasyofcalculationandoptimizingtheresult,thispaperpresentsanapproachforreactivepowerdispatchbasedongeneticalgorithmtechniques(GAs).Atlast,GAsappliedtooptimalreactivepowerdispatchisevaluatedonanIEEE30-buspowersysteminthispaper,andthechangesofthetransmissionpowerlossandthevoltagestabilitymarginareanalyzedincertainloadlevelandunderloadgrowthmode.Theresultofthiscaseshowsthatgeneticalgorithmconvergestobettersolution,theeffectivenessandefficiencyofproposedmetoddiesbetterthanotheralgorithms.Theoptimizationstrategyisgeneralandcanbeusedtosolveotherpowersystemoptimizationproblemsaswell.KeyWords:multi-objectiveoptimalreactivepowerdispatch;staticvoltagestabilitymargin;Jacobinmatrix;minimumsingularvalue;geneticalgorithm目錄1.緒論 .緒論研究歷史與含義現(xiàn)代電力系統(tǒng)發(fā)展迅速,但在發(fā)展過程中又暴露出諸多問題。上世紀70年代至今,世界各國發(fā)生了多起電壓瓦解事故,比如:1999年7月6日在美國PJM、2003年8月14日美國東北部的部分地區(qū)以及加拿大東部地區(qū)和2003年9月23日在瑞典南部和丹麥東部地區(qū)發(fā)生的大停電現(xiàn)象。這些重大事故都導致了大面積的停電,造成了巨大的經(jīng)濟損失和社會秩序紊亂。隨著負荷的不斷增加,電壓穩(wěn)定問題受到越來越高的重視。一般認為,電壓失穩(wěn)主要是由于無功出力不足所引起的。因此,有必要將電壓穩(wěn)定性問題與無功優(yōu)化結(jié)合起來進行研究,保證電力系統(tǒng)在滿足靜態(tài)電壓穩(wěn)定和電壓質(zhì)量要求的前提下,盡量降低系統(tǒng)的網(wǎng)絡損耗。無功補償設備的含義電力中的負荷如電機、變壓器和其他設備,應屬于感性負荷,在實際運行中需要向相關(guān)設備提供有功功率。當減少了無功功率在輸電線路中的流動,因此減少輸電線路和變壓器所的減少的功率,并且將電壓維持在一定水平之內(nèi),保證供電質(zhì)量,維持電壓的穩(wěn)定性,防止電壓崩潰,為整個電網(wǎng)系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行和經(jīng)濟性運行提供條件,這就是無功補償?shù)淖饔谩o功補償設備同步調(diào)相機、并聯(lián)電容器、變壓器、并聯(lián)電抗器、靜止無功補償器(SVC)等。電力系統(tǒng)無功優(yōu)化描述及說明無功優(yōu)化的特點電力系統(tǒng)無功優(yōu)化有多項優(yōu)點,例如非線性、離散性,且規(guī)模比較大等特點?;?。無功優(yōu)化的數(shù)學模型[3]在電力系統(tǒng)無功多年的不斷創(chuàng)新中,根據(jù)歷年大量的研究及電力系統(tǒng)的運行狀態(tài),專家學者提出了許多無功優(yōu)化的模型。所有的無功優(yōu)化模型都可以由目標函數(shù)和約束條件組成,其形式可表示如(1-1)式中:為控制的變量,含電壓、有載調(diào)壓的變壓器變比以及并聯(lián)電容器的補償量,為狀態(tài)的變量,含除平衡節(jié)點的和節(jié)點之外的節(jié)點電壓,節(jié)點無功出力。約束條件含有等式約束的條件以及不等式的約束條件。是系統(tǒng)潮流等式約束的條件,是不等式的約束條件,是靜態(tài)電壓穩(wěn)定的裕度。是無功優(yōu)化相關(guān)函數(shù)。當前研究狀況下,無功優(yōu)化的目標主要有以下幾種[4]:(1)經(jīng)濟指標:線路中的損耗最小化、耗量最小化等;(2)電壓指標:各節(jié)點電壓幅值偏差大小等;無功優(yōu)化的計算方式當代電力系統(tǒng)的無功優(yōu)計算方式應按常規(guī)優(yōu)化算法和現(xiàn)代啟發(fā)式優(yōu)化算法兩類劃分。(1)常規(guī)優(yōu)化的計算方式常規(guī)的優(yōu)化算法是很精確的,是以假設求解函數(shù)具有連續(xù)性和可導性為前提的。但是它們依賴于精確的數(shù)學模型,精確的數(shù)學模型又較復雜,難以適應實時控制要求;但粗略的數(shù)學模型又存在較大的誤差,因此很少用于現(xiàn)代電力系統(tǒng)無功優(yōu)化之中。(2)現(xiàn)代啟發(fā)式算法[2-4]現(xiàn)代啟發(fā)式算法在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化廣泛使用。和傳統(tǒng)優(yōu)化算法相比較,克服了傳統(tǒng)算法中的很多缺陷及不足。2.靜態(tài)電壓的穩(wěn)定性理論2.1靜態(tài)電壓穩(wěn)定性的描述2.1.1靜態(tài)電壓穩(wěn)定的含義電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性為系統(tǒng)遇到干擾后保持電壓穩(wěn)定的能力。2.1.2靜態(tài)電壓穩(wěn)定現(xiàn)狀電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性的研究是含多方面的:1)當前系統(tǒng)運行點和電壓失穩(wěn)點之間距離或者為電壓穩(wěn)定裕度大??;2)有可能引發(fā)電壓失穩(wěn)較弱環(huán)節(jié)2.2靜態(tài)電壓的穩(wěn)定性電壓穩(wěn)定性指標的主要有兩大類:狀態(tài)指標及裕度指標。具備線性性、準確性、計算快速性等特征。根據(jù)上述特征可以將靈敏度指標、奇異值分解、特征值、潮流多解法、阻抗模指標、裕度指標、局部指標、能量函數(shù)指標、V/V0等作為靜態(tài)電壓穩(wěn)定性指標在極坐標下,將潮流方程偏差化可以得到:(2-1)潮流雅克比矩陣奇異值分解后可以寫成:,即式(2-1)轉(zhuǎn)為(2-2)式(2-2)中和均為正交矩陣,左、右奇異向量和分別為和矩陣的列向量,是奇異值對角矩陣。圖1高、低電壓解VVUH0UL0UH1UL1UH2UL2P0P1P2PmaxP由于低電壓解在電壓穩(wěn)定極限附近的潮流計算一般是發(fā)散的,特別是在輕載的情況下,所以近年來對其研究不斷減少。能量函數(shù)指標[10]能量函數(shù)指能量函數(shù)值為零。這個特性可以作為系統(tǒng)接近崩潰的預報。但該指標還存在一些不足,該指標不能包括更為復雜的系統(tǒng)模型。本文將在后續(xù)工作中對特征值這一指標進行詳細描述。當然,目前還有一些其他反映電壓穩(wěn)定性的指標,如電壓穩(wěn)定性接近指標、試驗函數(shù)、二階指標、無功裕度指標、不變子空間指標等,這里限于篇幅,不再詳細描述。3.基于靜態(tài)電壓的穩(wěn)定裕度多目標無功優(yōu)化3.1雅克比矩陣特征值的介紹雅克比矩陣,其各元素表達式如下:對于各分塊矩陣的非對角元素有(3-1)(3-2)(3-3)(3-4)對于各分塊矩陣的對角元素有(3-5)(3-6)(3-7)(3-8)以上為雅克比矩陣求取的公式,如果有非零的相異特征值、、…、及相應的右特征向量、、…、與左特征向量、、…、,矩陣行列式的值和特征值之間的存在以下關(guān)系:(3-9)將與分別用的右特征向量基來表示(3-10)(3-11)根據(jù)關(guān)系式(3-12)可求得(3-13)(3-14)又因為(3-15)求得耦合系數(shù)間的關(guān)系為(3-16)將式(3-16)和式(3-13)代入式(3-11)得(3-17)其中稱為雅克比逆陣的譜分解。在式(3-17)中,若?。ㄊ桥c對應的右特征向量),則。可以看出,在相同的下,當?shù)姆较蚺c方向相同時,引起的攝動量最大,且相對大小按分布。3.2雅克的比矩陣最小模特征值有效分析在不斷更新中,雅克比矩陣最小模特征值可以反映系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定余量,數(shù)值大,系統(tǒng)穩(wěn)定。3.3基于靜態(tài)電壓穩(wěn)定的余量無功優(yōu)化基本模型雅克比矩陣的最小模特征值體現(xiàn)在目標函數(shù)之中。多目標函數(shù)的處理將在下一節(jié)中進行詳細的敘述。前面已經(jīng)提到過,電力系統(tǒng)無功優(yōu)化模型涉及到數(shù)學和運籌學兩大學科,包括目標函數(shù)和約束條件,下面詳細說明。3.3.1目標函數(shù)電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的目標函數(shù)為系統(tǒng)有功損耗最小、投資最省、電壓偏移量較小、靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度最大等。目標函數(shù)的表達式可以為:(3-18)(1)系統(tǒng)的有功損耗在電力系統(tǒng)的經(jīng)濟性方面考慮,要盡量的降低系統(tǒng)的有功損耗。系統(tǒng)網(wǎng)損最小化的目標函數(shù)為:(3-19)式(3-19)中:為系統(tǒng)節(jié)點總數(shù);為與節(jié)點相連的節(jié)點集合。(2)電壓差量電壓差量是為了體現(xiàn)實際運行的電壓與離理想電壓差量。國家標準對其定義為:(3-20)在電力系統(tǒng)的安全運行方面考慮,要盡可能的減小電壓的偏差量,電壓偏差越小,電壓質(zhì)量越高。電壓偏差量最小化的目標函數(shù)的表達式如下:(3-21)式(3-21)中:表示負荷節(jié)點的實際運行電壓;表示負荷節(jié)點的額定運行電壓。(3)系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度在滿足系統(tǒng)經(jīng)濟、安全運行的狀況下,系統(tǒng)還要有一定的無功儲備,滿足系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度的要求,使系統(tǒng)在受到擾動后,能夠?qū)㈦妷罕3衷谝欢ǖ乃街稀T谏弦还?jié)中已經(jīng)討論了系統(tǒng)雅克比矩陣最小模值作為靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度指標的有效性,因此本文將此指標作為系統(tǒng)無功優(yōu)化的目標之一,以此來反映電壓的穩(wěn)定性。其表達式可以表示為:(3-22)3.3.2潮流的方程潮流方程是約束條件中的等式約束,是整個系統(tǒng)正常運行必須要滿足的條件之一,其形式為:(3-23)式(3-23)中:和為表示為電機的節(jié)點有功出力和無功出力;和為負荷節(jié)點消耗有功和無功功率;、和為節(jié)點的、之間電納、電導及電壓功角差;是補償電容器每檔補償功率;是補償電容器投入檔數(shù)。3.3.3變量約束的條件控制變量不等式的約束條件為:(3-24)(3-24)公式:、、為表示各發(fā)電機機端電壓、補償電容器投切組數(shù)以及有載調(diào)壓變壓器比例。狀態(tài)變量不等式約束條件:(3-25)(3-25)公式:、、為每個負荷節(jié)點電壓以及各發(fā)電機無功出力、輸電線路上傳輸功率。3.4多目標優(yōu)化問題的處理上述的每個目標函數(shù)均為單目標函數(shù),它們組合成多目標函數(shù),每個單目標函數(shù)稱為多目標函數(shù)的子函數(shù)。簡單起見,本文僅將系統(tǒng)網(wǎng)絡損耗最小化和靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度兩項作為目標函數(shù)。因此需要找到一種合適的方法來解決多目標問題,通過各目標之間的協(xié)調(diào)和折中,使各個單目標的解最大可能的最理想化。目標函數(shù)有以下兩種處理方式:(1)并列的選擇法并列的選擇法是基于種群的Non-Pareto的方法,此種方法實現(xiàn)起來十分的簡單,但是弊端較大。(2)權(quán)重系數(shù)法這是最常用的方法。其量綱為MW,而靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度是一個相對的指標(本文選用的是雅克比矩陣最小模特征值),是沒有量綱的,因此兩項不可以直接相加,首先要將目標函數(shù)進行模糊化處理,把兩個目標函數(shù)都轉(zhuǎn)換為無量綱的形式,即將兩目標函數(shù)規(guī)格化,然后根據(jù)決策者對各個子目標函數(shù)的偏好確定權(quán)重因子,通過加權(quán)的方法將多目標函數(shù)轉(zhuǎn)化為單目標函數(shù),最后采用處理單目標函數(shù)的方法進行求解,得出理想的結(jié)果。相比較而言,權(quán)重系數(shù)法比較直觀、容易理解,更具可靠性,所以本文選用權(quán)重系數(shù)法來處理多目標無功優(yōu)化問題。多目標函數(shù)的處理過程如下:通過模糊化處理,最大化目標函數(shù)可以轉(zhuǎn)化為最小化目標函數(shù)。對于靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度最大的目標函數(shù),對其處理后的函數(shù)用來表示,則(3-26)本文對于系統(tǒng)網(wǎng)絡損耗的目標函數(shù),對其進行處理之后的函數(shù)用來表示,則(3-27)最后無功優(yōu)化數(shù)學模型應為:(3-28)式(3-28)中:表示模糊化處理之后的目標函數(shù);表示模糊化處理之后的各子目標函數(shù)的權(quán)重系數(shù)。約束條件同式(3-24)和(3-25)。3.5無功優(yōu)化的步驟本文采用傳統(tǒng)的遺傳算法實現(xiàn)尋優(yōu),利用雅克比矩陣的最小模特征值這一信息,采取適當?shù)牟呗赃M行控制,真正在提高系統(tǒng)裕度的同時,又能降低系統(tǒng)網(wǎng)損。其基本思路是:首先根據(jù)原始數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)潮流計算(潮流計算流程圖如圖2),根據(jù)計算結(jié)果求得系統(tǒng)的損耗和雅克比矩陣的最小模特征值,判斷是否滿足要求,如果不滿足要求,則對控制變量在其約束范圍內(nèi)進行調(diào)節(jié),然后根據(jù)修改后的變量再次進行計算,如此循環(huán)往復,直到滿足系統(tǒng)要求為止。3.5.1單一負荷水平下無功優(yōu)化的步驟單一負荷是指系統(tǒng)內(nèi)各參數(shù)在整個優(yōu)化過程中均保持不變。計算步驟如下:第1步輸入為系統(tǒng)的初始數(shù)據(jù);第2步系統(tǒng)的潮流計算;第3步根據(jù)潮流計算結(jié)果求出系統(tǒng)網(wǎng)損和雅克比矩陣的最小模特征值;第4步對所求與、與進行比較,若滿足且,則轉(zhuǎn)到第5步,否則對發(fā)電機端電壓、有載調(diào)壓變壓器的分接頭以及無功補償容量進行修改,修改完畢后返回第2步;第5步結(jié)束計算,求出目標函數(shù)的值及網(wǎng)損和最小模值。對控制變量對控制變量進行調(diào)節(jié)開始輸入原始數(shù)據(jù)潮流計算求取雅克比矩陣最小模特征值和系統(tǒng)網(wǎng)損判斷是否滿足約束且輸出結(jié)果圖3多目標無功優(yōu)化流程框圖NY3.5.2負荷增長方式下無功優(yōu)化的步驟負荷增長方式下無功優(yōu)化模型的建立及求解算法與單一負荷水平下的算法與模型是相同的。不同之處就是本章的負荷是變化的,本文假設負荷按照1%的步長增長,即負荷有功功率每次的增長值為原始負荷的0.01倍,節(jié)點處功率因數(shù)不變,因此負荷無功功率也相應地增長。同時,發(fā)電機所發(fā)有功功率也相應增加,每臺發(fā)電機按比例平均分配增長的負荷。負荷每增長一次,都要進行一次無功優(yōu)化,當負荷增長0.5倍時,共需要進行50次無功功率優(yōu)化。每次無功優(yōu)化的數(shù)學模型、算法及計算過程都與上一章相同,在此不再贅述。圖4給出了負荷增長方式下的無功優(yōu)化的算法流程框圖。開始輸入開始輸入原始數(shù)據(jù)置負荷增長次數(shù)進行潮流計算求得系統(tǒng)損耗和雅克比矩陣最小模特征值判斷是否滿足約束且儲存結(jié)果并判斷是否滿足結(jié)束計算,輸出結(jié)果對控制變量進行調(diào)節(jié)改變負荷以及發(fā)電機出力置NYNY圖4負荷增長方式下無功優(yōu)化流程圖4.算例分析此文章根據(jù)IEEE30節(jié)點所進行測試系統(tǒng)舉例,系統(tǒng)示意圖以及詳細的數(shù)據(jù)參考附錄一。系統(tǒng)一共有6個發(fā)電機的節(jié)點(節(jié)點分別為1、2、5、8、11、13)、4條變比可調(diào)變壓器支路(分別為9-6、10-6、12-4、28-27),一共有41條線路,節(jié)點1是平衡的節(jié)點。4.1單一負荷水平設定系統(tǒng)的最小裕度為0.24(即雅克比矩陣最小模特征值為0.24),采用文中方法和常規(guī)無功優(yōu)化方法的計算結(jié)果見表1,各控制變量的優(yōu)化結(jié)果見附錄二。表1IEEE30節(jié)點測試系統(tǒng)的優(yōu)化結(jié)果優(yōu)化前常規(guī)優(yōu)化方法本文優(yōu)化方法有功網(wǎng)損(p.u.)0.06270.05080.0526網(wǎng)損降低幅度/%——18.98%16.11%穩(wěn)定裕度0.23500.24280.2450裕度增加幅度/%——3.32%4.26%表2單一目標與多目標優(yōu)化結(jié)果比較優(yōu)化前單一目標(損耗)單一目標(最小模值)多目標損耗(p.u.)0.06270.05080.05480.0526最小模特征值0.23500.24280.24780.2450根據(jù)表1以及表2來看:IEEE30節(jié)點的測試系統(tǒng)效果來看,通過對各種控制變量進行調(diào)控可以有效地增大系統(tǒng)的穩(wěn)定裕度。采用傳統(tǒng)的無功優(yōu)化方法對系統(tǒng)進行優(yōu)化之后,系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定裕度是0.2428,網(wǎng)損標幺值為0.0508,兩項指標與優(yōu)化前相比分別提高了3.32%和降低了18.98%。而采用本文中的優(yōu)化模型和算法,在考慮了電壓穩(wěn)定約束之后,系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性裕度為0.2450,與優(yōu)化前相比提高了4.26%。但是系統(tǒng)網(wǎng)損標幺值卻降低到0.0526,與優(yōu)化前相比降低了16.11%。與常規(guī)優(yōu)化方法相比較得到采用本文優(yōu)化模型時,電壓穩(wěn)定裕度提高了0.94%,系統(tǒng)網(wǎng)損增加了2.87%。由此可以看出,當系統(tǒng)網(wǎng)損最小時,它的電壓穩(wěn)定裕度并不是最大的。我們可以利用各種控制手段使系統(tǒng)的靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度增大,但是要以網(wǎng)損的增大為代價。從結(jié)果中我們可以看出,每個控制量的變化有大有小,這是由于靜態(tài)穩(wěn)定裕度對各控制量的靈敏程度不同,所以可以對控制策略進行改進,按照控制策略在同類中靈敏度的比例進行調(diào)控,以使優(yōu)化結(jié)果更有效。本文采用收斂潮流的雅克比矩陣最小模值作為反映電壓穩(wěn)定性的裕度指標。我們可以根據(jù)特征值的大小對控制變量進行調(diào)節(jié),特征值越大,穩(wěn)定性越高,調(diào)節(jié)幅度就越??;特征值越小,穩(wěn)定性越差,調(diào)節(jié)幅度就要相應地提高。圖5為更新前后的各節(jié)點電壓數(shù)值,根據(jù)圖中得知節(jié)點電壓幅值基本上提升,提高電壓的質(zhì)量。圖5優(yōu)化前后各節(jié)點電壓值4.2負荷增長方式負荷增長方式下的無功優(yōu)化與單一負荷水平下的無功優(yōu)化類似,不同之處僅在于其負荷是按照一定步長變化的。負荷增長方式下各控制變量的優(yōu)化結(jié)果見附錄二。圖6和圖7反映的是在單一目標和多目標情況下系統(tǒng)網(wǎng)損和靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度(最小模值)的變化趨勢。圖6負荷增長方式下系統(tǒng)網(wǎng)損的變化趨勢圖6反映的是負荷增長過程中,各目標函數(shù)下系統(tǒng)網(wǎng)損的變化情況。從圖中可以看出,隨著負荷的增長,每個目標函數(shù)下系統(tǒng)的網(wǎng)損都是不斷增加的,即隨著負荷的加重,運行成本越來越高。而三個目標函數(shù)相比較可以看出,僅僅考慮網(wǎng)損時,系統(tǒng)的網(wǎng)絡損耗是最小的,即經(jīng)濟性最高;而以雅克比矩陣的最小模值為目標時,系統(tǒng)網(wǎng)損是最大的;在多目標優(yōu)化中,系統(tǒng)網(wǎng)損介于兩個單目標優(yōu)化之間,并且在負載小的情況下,多目標優(yōu)化得到的損耗值與以網(wǎng)損為目標得到的值相近,而在系統(tǒng)重載時,多目標優(yōu)化的結(jié)果與以最小模值為目標的結(jié)果比較接近,這體現(xiàn)了多目標優(yōu)化雖然綜合考慮了系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性和穩(wěn)定性,但兩者的重要程度在負荷增長過程中是變化的,負荷壓力較小時比較重視系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性,而在重負荷時要優(yōu)先考慮系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性。三種目標函數(shù)下所得到的優(yōu)化結(jié)果與優(yōu)化前相比,系統(tǒng)網(wǎng)損都有所降低,體現(xiàn)了無功優(yōu)化的經(jīng)濟性。圖7負荷增長方式下最小模值的變化趨勢圖7反映的是負荷增長過程中,各目標函數(shù)下雅克比矩陣的最小模值的變化情況,它反映了系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度的大小。從圖中可以看出,隨著負荷的不斷增加,每個目標函數(shù)下的最小模值都是不斷減小的,表示系統(tǒng)的靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度不斷減小,系統(tǒng)的穩(wěn)定性降低。從三個目標函數(shù)的比較可以看出,以系統(tǒng)網(wǎng)損最小化為目標進行優(yōu)化時,雅克比矩陣最小模值最小,即靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度小,電壓穩(wěn)定性差;目標函數(shù)僅考慮最小模值時,最小模值最大,靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度最高,電壓穩(wěn)定性最好;而多目標優(yōu)化時的最小模值介于兩個單目標之間,并且在負荷增長的前期,最小模值與以網(wǎng)損最小化為目標時的結(jié)果比較接近,而在負荷增長后期,最小模值與以最小模值為目標時所得到的結(jié)果比較接近,由此也可以看出,在負荷相對來說比較輕的時候,損耗這一指標比較重要,但在重負荷情況下,系統(tǒng)的穩(wěn)定性就顯得尤為重要。三種目標函數(shù)下的優(yōu)化結(jié)果與優(yōu)化前相比,最小模值都有所增加,靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度都有所提高,電壓穩(wěn)定性相對來說都得到改善。綜合上面所述,負荷增長方式下,多目標無功優(yōu)化是最優(yōu)之選,綜合考慮了網(wǎng)損和靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度,使得網(wǎng)損不至于太大,而靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度又不至于太低,通過兩者的折中,達到最優(yōu)化目的,同時也體現(xiàn)了遺傳算法求解多目標問題的有效性。5.總結(jié)本文在介紹了無功優(yōu)化模型的構(gòu)建和求解算法的基礎上,對考慮靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度的無功優(yōu)化展開了相關(guān)研究。本文以收斂潮流雅克比矩陣的最小模值作為靜態(tài)穩(wěn)定裕度的指標,并分析其有效性,以減小系統(tǒng)網(wǎng)絡損耗和提高系統(tǒng)靜態(tài)穩(wěn)定裕度為目標,構(gòu)建了多目標無功優(yōu)化模型,以潮流等式方程、狀態(tài)變量和控制變量的上下限約束為約束條件,借助遺傳算法,通過對控制變量進行不斷地調(diào)節(jié),獲得最優(yōu)解,從而保證了系統(tǒng)安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟地運行。本文通過IEEE30節(jié)點測試系統(tǒng)驗證了所選多目標無功優(yōu)化的模型及算法的正確性,并通過實例闡明了多目標無功優(yōu)化中各目標函數(shù)量綱的處理。最后在單一負荷水平和負荷增長兩種運行狀態(tài)下,通過對遺傳算法和其它算法的比較,得出遺傳算法在處理無功優(yōu)化問題中的優(yōu)越性,并通過對單一目標函數(shù)和多目標函數(shù)計算結(jié)果的比較,得出網(wǎng)損及靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度隨負荷變化的趨勢,最終得到考慮靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度的多目標無功優(yōu)化的正確性、有效性、優(yōu)越性。6.致謝對于本篇論文的完成,我首先感謝給予指導的楊建華教授以及幫助我的各位公司同事老師,感謝他們所付出的努力。感謝各位老師同事提供的各種實驗數(shù)據(jù),他們和我在一起度過本科最有意義的時光。7.參考文獻[1]程浩忠,吳浩.電力系統(tǒng)無功與電壓穩(wěn)定性[M].北京:中國電力出版社,2004.[2]胡彩娥.考慮靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度的多目標電壓-無功規(guī)劃.博士學位論文.北京:中國農(nóng)業(yè)大學,2004.[3]陳丹,史歡,何志杰.電力系統(tǒng)無功優(yōu)化方法分析.廣西電業(yè),2010,126:99-100.[4]熊虎崗.計及靜態(tài)電壓穩(wěn)定性的多目標無功潮流優(yōu)化.博士學位論文,上海:上海交通大學,2008.[5]馬晉弢,L.L.Lai,楊以涵.遺傳算法在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應用.中國電機工程學報,1995,15(5):347-353.[6]AbdullahW.N.W.,SaibonH.,ZainA.A.M.,etal.Geneticalgorithmforoptimalreactivepowerdispatch.Proceedingsof1998InternationalConferenceonEnergyManagementandPowerDelivery,1998.[7]ZhangX.,ChenW.,SuganthanP.N.Optimalmulti-objectivereactivepowerdispatchconsideringstaticvoltagestabilitybasedondynamicmulti-groupself-adaptivedifferentialevolutionalgorithm.Proceedingsof2012SecondInternationalConferenceonIntelligentSystemDesignandEngineeringApplication,2012.[8]袁曉輝,王乘,張勇傳,等.粒子群優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)中的應用.電網(wǎng)技術(shù),2004,28(19):14-19.[9]夏利霞,唐劍東.免疫算法及其在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應用.湖南工程學院學報,2007,17(3):9-13.[10]周雙喜,江勇,朱凌志.電力系統(tǒng)電壓靜態(tài)穩(wěn)定性指標述評.電網(wǎng)技術(shù),2001,25(1):1-7.[11]周雙喜,朱凌志,郭錫玖,等.電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性及其控制[M].北京:中國電力出版社,2004.[12]RabieeA.,VanouniM.,ParnianiM.Optimalreactivepowerdispatchforimprovingvoltagestabilitymarginusingalocalvoltagestabilityindex.EnergyConversionandManagement,2012,59:66-73.[13]王業(yè)庭.基于特征值算法的靜態(tài)電壓穩(wěn)定分析與控制.碩士學位論文.北京:北京交通大學,2012.[14]TamuraY.,MoriH.,IwamotoS.Relationshipbetweenvoltageinstabilityandmultipleloadflowsolutioninelectricpowersystem[J].IEEETransactionsonPowerApparatusandSystems,1983,102(5):1115-1125.[15]劉明波,曲紹杰,馬冠雄.含靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度約束的無功優(yōu)化.華南理工大學學報,2009,37(2):107-112.[16]楊曉萍,張強,薛斌,等.考慮靜態(tài)電壓穩(wěn)定性的多目標無功優(yōu)化.電力系統(tǒng)及其自動化學報,2011,23(1):138-144.[17]郭偉,成天樂,蔣菱.電力系統(tǒng)電壓靜態(tài)穩(wěn)定分析.8.附錄附錄一:IEEE30節(jié)點測試系統(tǒng)接線圖IEEE30節(jié)點測試系統(tǒng)節(jié)點數(shù)據(jù)節(jié)點號母線電壓發(fā)電機輸出功率節(jié)點負荷功率(p.u.)()(p.u.)(p.u.)(p.u.)(p.u.)11.05000.00001.3853-0.02580.0000.00021.0338-2.73740.57560.02430.2170.12731.0309-4.67220.00000.00000.0240.01241.0258-5.59630.00000.00000.0760.01651.0058-9.00050.24560.22250.9420.19061.0214-6.48210.00000.00000.0000.00071.0073-8.04350.00000.00000.2280.10981.0230-6.48640.35000.32270.3000.30091.0583-8.15080.00000.00000.0000.000101.0527-10.00860.00000.00000.0580.020111.0913-6.30030.17930.17610.0000.000121.0564-9.20150.00000.00000.1120.075131.0883-8.02160.16910.24960.0000.000141.0428-10.09860.00000.00000.0620.016151.0393-10.22120.00000.00000.0820.025161.0476-9.82070.00000.00000.0350.018171.0459-10.15980.00000.00000.0900.058181.0319-10.83620.00000.00000.0320.009191.0307-11.01090.00000.00000.0950.034201.0354-10.81780.00000.00000.0220.007211.0404-10.46680.00000.00000.1750.112221.0409-10.45980.00000.00000.0000.000231.0314-10.66620.00000.00000.0320.016241.0292-10.91590.00000.00000.0870.067251.0298-10.80360.00000.00000.0000.000261.0124-11.21170.00000.00000.0350.023271.0388-10.47610.00000.00000.0000.000281.0177-6.89550.00000.00000.0000.000291.0192-11.66890.00000.00000.0240.009301.0080-12.52420.00000.00000.1060.0

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論