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    計(jì)及風(fēng)電不確定性的配電網(wǎng)無(wú)功模糊優(yōu)化

    2015-03-04 07:07:56陳加飛許一帆楊芳華
    關(guān)鍵詞:輸出功率風(fēng)電風(fēng)速

    王 進(jìn),劉 嬌,陳加飛,許一帆,唐 浩,楊芳華

    (1.長(zhǎng)沙理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院,長(zhǎng)沙410114;2.湖南省電力公司鳳灘水力發(fā)電廠,懷化419699)

    隨著全球能源危機(jī)的日漸嚴(yán)重以及生態(tài)環(huán)境的日益惡化,風(fēng)能作為最具發(fā)展?jié)摿Φ目稍偕鍧嵞茉?,其發(fā)電技術(shù)得到了快速發(fā)展。風(fēng)電機(jī)組并網(wǎng)后,由于其輸出功率具有很強(qiáng)的隨機(jī)性和間歇性,增加了配電網(wǎng)中的不確定性[1],導(dǎo)致傳統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化在考慮風(fēng)電的配電網(wǎng)中具有一定局限性,從而對(duì)傳統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。如何解決風(fēng)電并網(wǎng)帶來(lái)的不確定性是配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的核心問(wèn)題。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者已針對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行了一定的研究。

    文獻(xiàn)[2-3]假設(shè)風(fēng)電機(jī)組輸出功率為一確定值,并將風(fēng)電機(jī)組并網(wǎng)節(jié)點(diǎn)作為一個(gè)PQ(V)節(jié)點(diǎn)參與無(wú)功優(yōu)化,但沒(méi)有考慮風(fēng)電機(jī)組輸出功率的隨機(jī)性;文獻(xiàn)[4]根據(jù)配電網(wǎng)某日的負(fù)荷變化曲線和分布式發(fā)電容量系數(shù)特性曲線,選取了其中有代表性的3 個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行分析,但每個(gè)時(shí)間點(diǎn)分布式發(fā)電的輸出功率也為一確定值;文獻(xiàn)[5-6]根據(jù)風(fēng)電機(jī)組的功率特性曲線求出在一定風(fēng)速條件下風(fēng)電機(jī)組的輸出功率,將風(fēng)電的不確定性量化成確定性問(wèn)題處理,但此方法建立的無(wú)功優(yōu)化模型無(wú)法反映風(fēng)電機(jī)組輸出功率變化的快速性,適應(yīng)性不強(qiáng);文獻(xiàn)[7-8]采用場(chǎng)景分析法來(lái)描述風(fēng)電機(jī)組輸出功率的隨機(jī)性,利用風(fēng)速的威布爾分布計(jì)算各典型場(chǎng)景發(fā)生的概率,建立全場(chǎng)景下的無(wú)功優(yōu)化模型,仿真結(jié)果驗(yàn)證了該模型能夠較好地適應(yīng)風(fēng)電機(jī)組輸出功率的隨機(jī)變化。但都采用威布爾分布近似描述風(fēng)速的概率分布,而威布爾分布通常適用于描述風(fēng)速的年平均分布情況,不適合用于描述風(fēng)速的日平均分布。

    考慮到風(fēng)電機(jī)組輸出功率的隨機(jī)性以及風(fēng)速概率分布的時(shí)變特性,本文利用風(fēng)速預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)誤差估計(jì)實(shí)際風(fēng)速的概率分布,并結(jié)合風(fēng)電機(jī)組功率特性計(jì)算各典型場(chǎng)景的功率和概率,建立全場(chǎng)景下的以有功網(wǎng)損最小和靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度最大為目標(biāo)函數(shù)的無(wú)功優(yōu)化模型。引入模糊集理論將確定性問(wèn)題模糊化,進(jìn)而利用最大滿意度法將多目標(biāo)模型轉(zhuǎn)換成單目標(biāo)模型。并采用量子行為粒子群優(yōu)化QPSO(quantum-behaved particle swarm optimization)算法[9]對(duì)模型進(jìn)行求解,該算法具有控制參數(shù)少、全局收斂性好的特點(diǎn)。最后,采用IEEE69 節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行了仿真,驗(yàn)證了模型和算法的有效性。

    1 風(fēng)電機(jī)組的場(chǎng)景選取

    風(fēng)速的波動(dòng)性使得風(fēng)電場(chǎng)輸出功率具有不確定性,風(fēng)電機(jī)組功率特性(風(fēng)速和風(fēng)電功率的函數(shù)關(guān)系)可近似由以下分段函數(shù)表示為

    從式(1)可以得出:①當(dāng)風(fēng)速低于切入風(fēng)速或者高于切出風(fēng)速時(shí),風(fēng)機(jī)輸出功率為0;②當(dāng)風(fēng)速高于切入風(fēng)速且低于額定風(fēng)速時(shí),風(fēng)機(jī)輸出功率與風(fēng)速的大小有關(guān)系;③當(dāng)風(fēng)速高于額定風(fēng)速且低于切出風(fēng)速時(shí),風(fēng)機(jī)以額定功率輸出;因此,可將風(fēng)電機(jī)組輸出功率分為3 種典型場(chǎng)景:零輸出場(chǎng)景、欠額定輸出場(chǎng)景和額定輸出場(chǎng)景。

    由于場(chǎng)景的選取和當(dāng)?shù)仫L(fēng)速的分布密切相關(guān),所以計(jì)算場(chǎng)景概率的前提是已知當(dāng)?shù)仫L(fēng)速的概率分布。通常的做法是根據(jù)風(fēng)速的統(tǒng)計(jì)特性假設(shè)風(fēng)速服從威布爾分布,結(jié)合風(fēng)電機(jī)組的功率特性計(jì)算出各個(gè)場(chǎng)景的概率。威布爾分布通常只適用于描述年平均風(fēng)速的分布情況,而無(wú)功優(yōu)化方案的制定需利用風(fēng)速/風(fēng)電的預(yù)測(cè)估計(jì)出未來(lái)具體某一時(shí)刻或某一天的風(fēng)電出力參考值,所以在無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題中,利用風(fēng)速預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)誤差估計(jì)的風(fēng)速概率分布計(jì)算場(chǎng)景概率更合理些。

    由于風(fēng)速的隨機(jī)性,風(fēng)速預(yù)測(cè)總會(huì)存在誤差,因此,可根據(jù)風(fēng)速預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)誤差來(lái)估計(jì)實(shí)際風(fēng)速的概率分布情況。文獻(xiàn)[10]表示可以將風(fēng)速預(yù)測(cè)誤差Δv 看作一個(gè)隨機(jī)變量,且服從均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為σv的正態(tài)分布。因此,在有風(fēng)速預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,實(shí)際風(fēng)速的概率密度函數(shù)為

    結(jié)合式(1)和式(2)可推導(dǎo)出3 種典型場(chǎng)景的概率計(jì)算公式。零輸出場(chǎng)景的概率λ1為

    欠額定輸出場(chǎng)景的概率λ2為

    額定輸出場(chǎng)景的概率λ3為

    式中,φ(x)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密函數(shù)。此處可以使用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布進(jìn)行查表計(jì)算。

    零輸出場(chǎng)景和額定輸出場(chǎng)景的風(fēng)機(jī)輸出功率分別為0、額定功率,欠額定輸出場(chǎng)景的功率則為相應(yīng)風(fēng)速范圍內(nèi)風(fēng)機(jī)功率的期望值。

    2 含風(fēng)電機(jī)組的配電網(wǎng)雙目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化模型及其模糊化

    2.1 目標(biāo)函數(shù)

    本文建立的無(wú)功優(yōu)化模型同時(shí)考慮了電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性,以有功網(wǎng)損Ploss最小和靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度K 最大為目標(biāo)函數(shù),并選擇無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備的投入組數(shù)NC 為控制變量,負(fù)荷節(jié)點(diǎn)電壓U 作為狀態(tài)變量。

    (1)電網(wǎng)有功功率損耗Ploss為

    式中:l 為配電網(wǎng)支路數(shù);Ri為支路i 的電阻;Ui、Pi和Qi分別為支路i 的末端節(jié)點(diǎn)電壓、注入的有功功率和無(wú)功功率。

    (2)衡量配電系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度K 的指標(biāo)有很多,本文選擇基于潮流計(jì)算的穩(wěn)定性指標(biāo)[11]來(lái)表示K,其表達(dá)式為

    式中:Lij為支路ij(i 和j 分別為首端和末端節(jié)點(diǎn))的電壓穩(wěn)定性指標(biāo);L 為所有支路中Lij的最大值;Rij和Xij分別為支路ij 的電阻和電抗;Pj和Qj分別為注入支路末端節(jié)點(diǎn)j 的有功和無(wú)功功率;Ui為首端節(jié)點(diǎn)i 的電壓。

    由式(7)可知,靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度最大等價(jià)于電壓穩(wěn)定性指標(biāo)最小。所以建立的多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為

    式中:N 為風(fēng)機(jī)輸出功率的場(chǎng)景數(shù);λk為第k 個(gè)場(chǎng)景的場(chǎng)景概率;Plossk和Lk分別為電網(wǎng)在第k 個(gè)場(chǎng)景下的有功功率損耗和電壓穩(wěn)定指標(biāo)。

    2.2 約束條件

    各個(gè)節(jié)點(diǎn)功率等式約束條件為

    式中:Pi和Qi分別為注入節(jié)點(diǎn)i 的有功和無(wú)功功率;Gij和Bij分別為支路電導(dǎo)和電納;θij為節(jié)點(diǎn)i 與節(jié)點(diǎn)j 電壓相位差。

    不等式約束條件為

    式中:c 為無(wú)功補(bǔ)償節(jié)點(diǎn)數(shù);NCk,max和NCk,min分別為補(bǔ)償電容器組數(shù)的上、下限;n 為節(jié)點(diǎn)數(shù);Uk,max和Uk,min分別為節(jié)點(diǎn)k 的電壓上、下限。

    2.3 雙目標(biāo)配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化模型的模糊化

    由于有功網(wǎng)損和電壓穩(wěn)定性指標(biāo)兩個(gè)單目標(biāo)的量綱不一致,并且相互之間可能存在矛盾,為協(xié)調(diào)不同目標(biāo)之間的關(guān)系,可以采用最大滿意度法將兩個(gè)優(yōu)化子目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單一目標(biāo),轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵是隸屬度函數(shù)的確定。網(wǎng)損和電壓穩(wěn)定性指標(biāo)越小越好,有上限而無(wú)下限,因此選擇降半形的隸屬度函數(shù)。而降半矩形分布是二點(diǎn)分布,不適合求解連續(xù)性的優(yōu)化問(wèn)題,故選擇降半г 形分布為隸屬度函數(shù)。各子目標(biāo)的隸屬度函數(shù)[12]為

    式中:fimin為單目標(biāo)函數(shù)fi在約束條件下的最小值;i=1,2;0〈μ(fi)≤1。

    引入模糊隸屬度函數(shù)后,根據(jù)最大滿意度準(zhǔn)則,將模糊的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,則配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化模型可描述為

    式中:μ 為總體滿意度,μ = min{μ(f1),μ(f2)};網(wǎng)損越小(μ(f1)越接近于1),電壓穩(wěn)定性指標(biāo)越?。é蹋╢2)越接近于1),則總體滿意度μ 值越接近于1。表示優(yōu)化方案的效果就越好。

    模型具體的轉(zhuǎn)換過(guò)程為:輸入系統(tǒng)數(shù)據(jù),分別求解以網(wǎng)損期望值和電壓穩(wěn)定性指標(biāo)期望值最小為目標(biāo)函數(shù)的單目標(biāo)優(yōu)化模型,得到最優(yōu)網(wǎng)損期望值f1min和最優(yōu)電壓穩(wěn)定性指標(biāo)期望值f2min;將f1min和f2min分別代入式(11),得到兩個(gè)子目標(biāo)的隸屬函數(shù)表達(dá)式,按照最大滿意度準(zhǔn)則將原始模型轉(zhuǎn)換成式(12)的單目標(biāo)模型。

    3 基于QPSO 算法的含風(fēng)電機(jī)組配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化

    3.1 QPSO 算法的基本原理

    針對(duì)粒子群算法不能保證全局收斂[13]的缺點(diǎn),孫俊等人以量子力學(xué)為背景,提出了一種基于δ 勢(shì)阱的QPSO 算法。該算法中每一個(gè)粒子都具有量子行為且只有位置向量,粒子的狀態(tài)用波函數(shù)(其物理意義為:波函數(shù)的平方是粒子在搜索區(qū)域某一位置出現(xiàn)的概率密度)來(lái)描述;粒子在迭代過(guò)程中沒(méi)有確定的軌跡,能夠以某一概率出現(xiàn)在整個(gè)可行的搜索區(qū)域中任何一個(gè)位置。所以QPSO 算法是全局收斂的。

    為了保證算法的收斂性,每一個(gè)粒子必須收斂于各自的局部吸引因子。為了保證粒子的聚集性,在局部吸引粒子的每一維上建立一個(gè)一維δ 勢(shì)阱模型。求解粒子在δ 勢(shì)阱的定態(tài)薛定諤方程得到粒子的波函數(shù),從而得出粒子在搜索區(qū)域某一位置的概率密度函數(shù),然后采用蒙特卡羅模擬的方法得到粒子位置X 的進(jìn)化公式為

    式中:i,j 表示粒子i 的第j 維;t 為當(dāng)前迭代次數(shù)為粒子的吸引粒子為δ 勢(shì)阱的特征長(zhǎng)度分別為全局最好位置和個(gè)體最好位置;α 為收縮擴(kuò)張系數(shù);φ 和u 均為區(qū)間[0,1]上均勻分布的隨機(jī)數(shù);mbest為所有粒子個(gè)體最好位置的平均值。

    參數(shù)α 采取線性減少策略(在算法迭代過(guò)程中線性地減少參數(shù)α 的值)。α 的確定公式為

    式中:α1和α2分別為參數(shù)α 在整個(gè)迭代過(guò)程中的初始值和最終值;tmax為允許最大迭代次數(shù)。

    3.2 粒子個(gè)體狀態(tài)向量的編碼

    無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備的投入組數(shù)為離散型整數(shù)控制變量,采用十進(jìn)制編碼方式,粒子長(zhǎng)度即為控制變量的個(gè)數(shù),則粒子群中粒子i 的編碼格式為

    式中:NCij為第j 個(gè)無(wú)功補(bǔ)償點(diǎn)無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備投入的組數(shù);c 為無(wú)功補(bǔ)償節(jié)點(diǎn)數(shù)。

    在實(shí)際的配電網(wǎng)中,投入補(bǔ)償節(jié)點(diǎn)的無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備組數(shù)是一個(gè)整數(shù)型變量,但是Xi在每次優(yōu)化更新后都不能保證其整數(shù)特性,本文通過(guò)映射編碼和取整方法對(duì)其進(jìn)行處理。已知每組無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備的容量為Qav,控制變量Xij的取值范圍為[0,NCmax],粒子在該范圍內(nèi)初始化、位置更新后,按式(16)所示,將Xij轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的無(wú)功補(bǔ)償容量值代入目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算(round()為取整函數(shù)):

    3.3 算法流程

    基于QPSO 算法的含風(fēng)電機(jī)組的配電網(wǎng)無(wú)功模糊優(yōu)化流程如圖2 所示。

    圖1 基于QPSO 算法的計(jì)算流程Fig.1 Flow chart based on QPSO algorithm

    4 算例分析

    4.1 仿真系統(tǒng)及數(shù)據(jù)

    以圖2 所示的IEEE69 節(jié)點(diǎn)輻射狀配電系統(tǒng)為算例,支路參數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)見(jiàn)文獻(xiàn)[14]。系統(tǒng)功率基準(zhǔn)值為1 MVA,電壓基準(zhǔn)值為12.66 kV。通過(guò)潮流計(jì)算得出各個(gè)節(jié)點(diǎn)的無(wú)功裕度[15],選取節(jié)點(diǎn)12、20、27、42、50 和54 為無(wú)功補(bǔ)償點(diǎn),每處安裝有可投切電容器組,單組電容器容量均為50 kvar,各處可投切電容器組最多為10 組。節(jié)點(diǎn)54 接入一臺(tái)額定容量為600 kW 的異步風(fēng)電機(jī)組,切入風(fēng)速、額定風(fēng)速和切出風(fēng)速分別為5 m/s、8 m/s 和22 m/s。系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)電壓取值范圍為0.95~1.05。量子行為粒子群算法的控制參數(shù)為:種群規(guī)模為40;最大迭代次數(shù)為100;α1=0.5;α2=1.0。

    圖2 IEEE69 節(jié)點(diǎn)配電系統(tǒng)Fig.2 Configuration of IEEE 69-bus distribution system

    采用支持向量機(jī)法對(duì)該地區(qū)某日的風(fēng)速進(jìn)行短期預(yù)測(cè),平均相對(duì)誤差為10%。選取5 個(gè)典型的時(shí)刻進(jìn)行分析,其對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)誤差及其概率分布如表1 所示。

    表1 風(fēng)速預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)Tab.1 Predicted data of wind speed

    4.2 仿真結(jié)果

    采用論文提出的模型和算法對(duì)表1 中5 個(gè)典型時(shí)刻分別進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化,各個(gè)時(shí)刻無(wú)功優(yōu)化方案和無(wú)功優(yōu)化結(jié)果分別如表2 和表3 所示。

    表2 各典型時(shí)刻無(wú)功優(yōu)化方案Tab.2 Schemes of reactive power optimization in typical moment

    表3 各典型時(shí)刻無(wú)功優(yōu)化結(jié)果Tab.3 Results of reactive power optimization in typical moment

    對(duì)典型時(shí)刻4 進(jìn)行進(jìn)一步測(cè)試,測(cè)試分為3個(gè)典型場(chǎng)景:零場(chǎng)景、欠額定場(chǎng)景和額定場(chǎng)景,各場(chǎng)景的功率分別為:0、215.3 kW 和600 kW,按式(3)~(5)計(jì)算出各場(chǎng)景的概率分別為:0.139、0.466和0.395。測(cè)試考慮了以下3 種情況:方案1、2 和3分別是以網(wǎng)損期望隸屬度值最大、電壓穩(wěn)定指標(biāo)期望隸屬度值最大和總體滿意度最大為目標(biāo)時(shí),在全場(chǎng)景下的最優(yōu)無(wú)功優(yōu)化方案。詳細(xì)優(yōu)化方案和結(jié)果分別見(jiàn)表4 和表5。

    表4 預(yù)測(cè)風(fēng)速為7.4 m/s 時(shí)的無(wú)功優(yōu)化方案Tab.4 Scheme of reactive power optimization with the predicted wind speed 7.4 m/s

    表5 預(yù)測(cè)風(fēng)速為7.4 m/s 時(shí)的無(wú)功優(yōu)化結(jié)果Tab.5 Result of reactive power optimization with the predicted wind speed 7.4 m/s

    4.3 分析討論

    從表2 可看出,各典型時(shí)刻的無(wú)功優(yōu)化方案區(qū)別較大,若不考慮風(fēng)速概率分布的時(shí)變特性,而只采用威布爾分布近似描述一天中各時(shí)刻風(fēng)速的概率分布,則風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行在時(shí)刻1 和時(shí)刻5 時(shí)會(huì)出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)電壓最小值越限的情況,可見(jiàn)在制定無(wú)功優(yōu)化方案的過(guò)程中,不適合采用威布爾分布近似描述風(fēng)速的日平均分布或者某個(gè)時(shí)刻的概率分布。因此本文建立的場(chǎng)景模型對(duì)一天中風(fēng)機(jī)輸出功率的隨機(jī)變化具有更好的適應(yīng)性。

    從表3 可以看出,風(fēng)電機(jī)組的接入對(duì)網(wǎng)損和電壓穩(wěn)定性指標(biāo)都具有一定程度的改善作用。以時(shí)刻5 為例,初始網(wǎng)絡(luò)(未接入風(fēng)電機(jī)組,未進(jìn)行無(wú)功補(bǔ)償)的網(wǎng)損為227.837 8 kW,電壓穩(wěn)定性指標(biāo)為0.091 6,最低電壓為0.908 p.u.,接入風(fēng)電機(jī)組且安裝無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備之后網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)損為77.401 5 kW,電壓穩(wěn)定性指標(biāo)為0.038 2,最低電壓為0.952 p.u.??梢?jiàn)風(fēng)電機(jī)組的接入和充足的無(wú)功補(bǔ)償容量能大大地降低配電網(wǎng)網(wǎng)損和電壓穩(wěn)定性指標(biāo),提高電壓水平和電能質(zhì)量。

    從表5 可以看出,進(jìn)行單目標(biāo)優(yōu)化時(shí)(方案1和方案2),每次優(yōu)化都能使優(yōu)化子目標(biāo)的隸屬度達(dá)到1,但另外一個(gè)子目標(biāo)的隸屬度則相對(duì)較低,從而總體滿意度不是很好。比如方案1,雖然決策者對(duì)配電網(wǎng)網(wǎng)損優(yōu)化結(jié)果完全滿意,然而此時(shí)電壓穩(wěn)定指標(biāo)相對(duì)較大,可能達(dá)不到?jīng)Q策者的要求。當(dāng)進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化時(shí)(方案3),雖然各子目標(biāo)不是最優(yōu),但每個(gè)子目標(biāo)都有相對(duì)較高的隸屬度,很好地協(xié)調(diào)了各子目標(biāo)之間的關(guān)系,總體滿意度比較高,達(dá)到了整體優(yōu)化的效果。

    綜合上述結(jié)果可得出,本文建立的模型計(jì)及了風(fēng)電機(jī)組輸出功率的不確定性和風(fēng)速概率分布的時(shí)變特性,兼顧了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和安全性,更符合系統(tǒng)實(shí)際應(yīng)用情況。仿真結(jié)果表明該模型對(duì)一天中風(fēng)機(jī)輸出功率的隨機(jī)變化具有更好的適應(yīng)性,且能很好地協(xié)調(diào)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和安全性之間的關(guān)系。因此該模型在解決含風(fēng)電機(jī)組的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題中具有一定的實(shí)用性。

    5 結(jié)語(yǔ)

    本文針對(duì)風(fēng)電并網(wǎng)給配網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化帶來(lái)的不確定性,提出了基于風(fēng)速預(yù)測(cè)的場(chǎng)景分析法,更好地反映了風(fēng)電機(jī)組輸出功率的隨機(jī)性。

    綜合考慮配電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和安全性,根據(jù)模糊集理論和最大滿意度準(zhǔn)則將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換成單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,并用QPSO 算法進(jìn)行求解。多目標(biāo)轉(zhuǎn)換很好地協(xié)調(diào)各子目標(biāo)之間的關(guān)系,實(shí)現(xiàn)過(guò)程簡(jiǎn)單,且避免了對(duì)決策者經(jīng)驗(yàn)的依賴,從而減少了因決策者經(jīng)驗(yàn)不足而造成的損失,更加符合無(wú)功優(yōu)化的實(shí)際應(yīng)用;QPSO 算法全局收斂性好,并且控制參數(shù)調(diào)節(jié)簡(jiǎn)單,提高了優(yōu)化效率。

    該模型及方法適用于日前調(diào)度計(jì)劃安排,對(duì)配電網(wǎng)未來(lái)一天24 時(shí)段動(dòng)態(tài)無(wú)功優(yōu)化方案的制定具有一定的參考價(jià)值和實(shí)際指導(dǎo)意義。

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