基于改進粒子群算法的交直流系統(tǒng)低壓切負荷優(yōu)化控制策略

程 虹，楊為群，朱文廣，楊 超，王 偉，熊 寧

( 國家電網江西省電力公司 經濟技術研究院，江西 南昌 330043)

基于改進粒子群算法的交直流系統(tǒng)低壓切負荷優(yōu)化控制策略

程 虹，楊為群，朱文廣，楊 超，王 偉，熊 寧

( 國家電網江西省電力公司 經濟技術研究院，江西 南昌 330043)

高壓直流輸電技術的發(fā)展推進了大規(guī)模、遠距離電力系統(tǒng)互聯，但也帶來了電壓穩(wěn)定控制的挑戰(zhàn)。提出一種基于改進粒子群算法的交直流系統(tǒng)低壓切負荷搜索方法。首先，修正交直流系統(tǒng)潮流計算模型；其次，針對戴維南等值參數漂移問題改進模型，建立電壓穩(wěn)定裕度指標；為滿足切負荷的快速性要求，采用靈敏度選取交直流系統(tǒng)切負荷點集；然后，建立交直流系統(tǒng)低壓切負荷模型，以最小控制成本為目標，并給出算法的優(yōu)化步驟；最后，基于IEEE 30節(jié)點系統(tǒng)進行驗證，仿真結果表明：該方法能有效提高交直流系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性。

交直流系統(tǒng)；低壓切負荷；潮流計算模型；改進粒子群算法

隨著中國“西電東送，區(qū)域互聯”能源戰(zhàn)略的實施，具有非同步互聯和遠距離傳輸等獨特優(yōu)勢的高壓直流輸電(high voltage direct current，HVDC)將在電力系統(tǒng)中占據越來越重要的位置[1]。但是直流換流站本身需要大量無功功率，在某些情況下交流電壓波動引起的直流控制方式變化更會加劇這一現象[2]。同時，當負荷突然增加或者發(fā)電機故障等情況下，引起系統(tǒng)電壓迅速下降，而換流站控制器為滿足定功率或者定電流的要求就會不斷調低控制角，甚至導致換相失敗，引起交直流混聯系統(tǒng)大面積負荷轉移，嚴重危害系統(tǒng)安全。因此，維護交直流系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性問題勢在必行。

目前，低壓切負荷措施是國際公認的解決電壓穩(wěn)定性問題的有效方法[3]。傳統(tǒng)的低壓切負荷都是以量測電壓幅值為標準，采用離線整定，分輪次切除部分負荷[4-5]。這種單純憑借電壓門檻值動作的方法簡單易行，但可靠性不高，同時離線整定是首先滿足系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性，無法避免負荷過切問題，增加控制成本。針對過切問題，文獻[6]在每一個節(jié)點裝設監(jiān)測節(jié)點電壓并能切斷負荷控制器的基礎上，提出了分布式閉環(huán)低壓切負荷的方法；文獻[7]提出了對切負荷節(jié)點進行風險概率計算，并于排序之后依次試探性整定各節(jié)點切負荷量的方法，該方法可以應用于在線計算，在一定程度上減小了過切成本風險。近年來，為提高靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度，提出了以靜態(tài)電壓穩(wěn)定指標為約束進行低壓切負荷的策略。文獻[8]中基于動態(tài)安全域進行最小切負荷的計算，該方法準確測算了維持系統(tǒng)電壓穩(wěn)定所需切除的負荷量，但由于動態(tài)安全域計算時間較長，導致無法在線應用；文獻[9]提出了基于戴維南等值阻抗模值，采用牛頓法以最小切負荷量為目標進行迭代求解的切負荷策略，該方法中忽略了戴維南等值參數漂移問題，尤其是電壓穩(wěn)定性差的情況下該現象尤為嚴重[10]。

為提高切負荷量計算的速度，筆者在改進直流系統(tǒng)潮流計算模型的基礎上建立交直流系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度指標，作為切負荷啟動閥值，并通過各節(jié)點電壓靈敏度情況篩選出切負荷點集。然后以尋優(yōu)速度快的改進粒子群算法對控制成本進行優(yōu)化。同時，雙向戴維南參數能有效反應電壓穩(wěn)定性的動態(tài)變化過程，提高了可靠性。

1 交直流系統(tǒng)潮流計算

1.1 交直流系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)模型

直流輸電系統(tǒng)及兩側交流節(jié)點的簡化穩(wěn)態(tài)模型如圖1所示[2]，Kt是換流變壓器變比，Ut是換流變一次側交流線電壓，Ud，Id分別為直流電壓和電流，XC為換流變等值電抗，Pd，PT，QT分別是直流側有功功率和交流側有功功率和無功功率，Ud0表示直流側空載電壓，Rd為直流輸電線路電阻，θ為換流器控制角，φ表示換流器的功率因數角。

圖1 交直流系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)模型

結合交直流穩(wěn)態(tài)模型，得到換流變壓器直流側電壓[11]：

(1)

由交直流傳輸有功功率平衡條件可以得出：

(2)

式(1)、(2)中nt為換流橋數，該文采用單極換流橋數1；cosφ為換流器的功率因數；kγ表示反映換相壓降影響的參數，其值取為0.995即可滿足精度要求。

1.2 改進潮流計算模型

交直流系統(tǒng)潮流計算方法主要有統(tǒng)一求解和交替求解2種。統(tǒng)一求解是將交流系統(tǒng)功率平衡方程和直流平衡方程聯合起來，對交流電壓幅值、相角和直流電壓、電流、控制角、換流變電壓比等統(tǒng)一迭代求解。交替求解首先假定與直流系統(tǒng)兩側相連的節(jié)點電壓值設為1，在此基礎上計算直流系統(tǒng)各個變量，之后將直流系統(tǒng)兩側換流站等效為恒功率負荷連接在相鄰交流節(jié)點上進行交流潮流計算，反復迭代，直至交直流系統(tǒng)所有不平衡量均滿足精度要求為止。統(tǒng)一求解能更好地反應交直流系統(tǒng)之間的耦合關系，收斂性好，但是求解速度相對要慢，尤其是直流支路過多時，其計算時間嚴重影響實際應用。所以該文采用交替求解進行潮流計算。

首先進行直流潮流計算，直流支路兩端電壓關系為

(3)

式中Udi為第i個節(jié)點的電壓；rij為線路電阻；Idj為直流電流控制量。由于兩端系統(tǒng)甚至多端系統(tǒng)都存在共有變量，同時為了簡化控制方式轉化程序，根據1.1節(jié)中交直流穩(wěn)態(tài)模型，列寫直流系統(tǒng)平衡方程并選取恰當的基準值，得到整流逆變兩側標幺化模型[12]：

Udr=KtrUtrcosα-XcrId，

(4)

Udi=KtiUticosβ-XciId，

(5)

Udr=kγKtrUtrcosφr，

(6)

Udi=kγKtiUticosφi，

(7)

Pdr=UdrId，

(8)

Pdi=UdiId。

(9)

其中，α和β分別為整流側觸發(fā)延遲角和逆變側觸發(fā)超前角，下角標r和i代表整流側和逆變側。因實際直流輸電線路兩側換流站控制器各需要指定2個變量為定值進行調節(jié)，所以，Udr，Udi，Id，cosα，cosβ，Ktr，Kti，cosφr，cosφi，Pdr和Pdi11個變量只需計算7個未知量，式(3)～(9)可以滿足牛頓拉夫遜迭代法要求。

2 交直流系統(tǒng)電壓穩(wěn)定裕度指標

2.1 建立電壓穩(wěn)定裕度指標

根據電路等效原理，電力系統(tǒng)在任意時刻由負荷節(jié)點看進去，均可以把外部系統(tǒng)等效成一個電勢源經由等效內阻向該節(jié)點供電的簡化形式，如圖2所示[12]，Ek，Zk為由節(jié)點k看進去系統(tǒng)戴維南等效電動勢和等效阻抗，Uk，Ik分別為該節(jié)點電壓和電流，PkL+jQkL為該節(jié)點所帶負荷。

圖2 電力系統(tǒng)戴維南等值電路

由功率守恒定律得出：

(10)

設Ek，Zk和Uk的相角分別為0，λ，δ，并將式(10)展開得到負荷功率表達式：

(11)

(12)

聯立式(11)、(12)，消去δ可得：

(13)

(14)

求解方程式(13)可知，當式(14)中m=0時Uk取到極值點，并得出極值點電壓：

(15)

(16)

當ZkL>Zk即0<γ<1時，系統(tǒng)電壓穩(wěn)定；當ZkL

2.2 戴維南等效參數改進計算方法

由2.1節(jié)可知，若要得到γ值，首先需要計算外部系統(tǒng)等效參數Ek和Zk?；?次實時量測數據進行戴維南計算時，因交直流系統(tǒng)復雜的動態(tài)變化過程，導致計算誤差過大進而影響實際應用。因此，該文基于改進潮流計算模型采用負荷擾動的方式求解戴維南等效參數。

(17)

Zk=Rk+jXk。

(18)

由式(17)、(18)可以看出，Ek和Zk需要4個方程求解。對初始潮流數據進行計算后可以得出方程組：

(19)

其中，φ為節(jié)點k功率因數角。

跟實時量測2組數據計算相比，該文方法只需一組量測數據然后施加負荷擾動再進行一次潮流計算即可?；诟倪M潮流計算，由MATLAB編程驗證得出：當加正擾動時，所求電網等值參數偏大；當加負擾動時，所求電網等值參數偏小。參數漂移有明顯的方向性，為此，在進行等值計算時，取正、負2次擾動量分別進行計算，最終結果求其均值。

3 交直流系統(tǒng)低壓切負荷優(yōu)化策略

3.1 交直流系統(tǒng)低壓切負荷模型

3.1.1 目標函數

電力系統(tǒng)中各個節(jié)點所帶負荷種類不同，強制停電所造成損失必然有差別。因此，該文低壓切負荷優(yōu)化控制目標是以最小的整體損失成本使系統(tǒng)恢復電壓穩(wěn)定狀態(tài)。建立目標函數：

(20)

式中i為交直流系統(tǒng)節(jié)點號；n為負荷節(jié)點總數；si表示該節(jié)點參與切負荷優(yōu)化計算狀態(tài)，取值0或1；ci為節(jié)點負荷停電損失成本；Pi表示節(jié)點i切負荷量大小。

3.1.2 約束條件

約束條件分為等式約束和不等式約束，其中，等式約束即交直流系統(tǒng)平衡方程，不等式約束是一系列安全性約束，包括控制變量和狀態(tài)變量約束，進行切負荷優(yōu)化的前提是各變量都必須在合理的范圍內?？刂谱兞考s束包括發(fā)電機節(jié)點的端電壓、變壓器可調分接頭以及根據控制方式的不同換流器的電壓、電流、功率或是控制角等。狀態(tài)變量約束有發(fā)電機節(jié)點無功出力、支路無功潮流、換流器變壓器電壓比等[14]。

除此之外，進行切負荷優(yōu)化是以上文建立的電壓穩(wěn)定指標為基準的，當檢索到某節(jié)點指標低于閥值時，即啟動優(yōu)化程序進行計算，為驗證指標的有效性，該文閾值取0.85。

3.2 靈敏度快速計算

極坐標下，牛頓拉夫遜法修正方程為

ΔW=-JΔX。

(21)

其中，ΔW表示交直流系統(tǒng)節(jié)點注入功率不平衡量，ΔX表示節(jié)點電壓幅值、相角偏差量，J為潮流計算雅克比矩陣：

(22)

(23)

對式(22)、(23)進行修正：

(24)

(25)

將式(24)、(25)代入式(21)，并將修正雅克比矩陣J′移項得到：

(26)

由此即可得到負荷功率對節(jié)點電壓影響大小的靈敏度矩陣，該矩陣可由該文潮流計算部分推導得出。當系統(tǒng)某節(jié)點電壓穩(wěn)定指標偏低時，如果采用優(yōu)化算法對所有節(jié)點進行切負荷計算，時間過長，嚴重影響實際應用。雖然無功功率的波動與電壓有很大影響，但考慮到該文靈敏度篩選工作需要體現各節(jié)點功率注入對電壓的影響程度差異，同時，節(jié)點所帶負荷中有功功率值明顯高于無功功率，故在此選取有功靈敏度對各個節(jié)點負荷有功功率關聯程度進行排序，選取部分節(jié)點集進行切負荷優(yōu)化計算。

3.3 改進粒子群算法

粒子群算法是一種基于群體智能并具有記憶特性的優(yōu)化算法，其具有原理簡單、容易實現、易于與其他算法融合等特點，但其容易早熟收斂，陷入局部最優(yōu)；模擬退火算法能夠實現全局尋優(yōu)，但其收斂速度較慢，要想得到理想的結果，需要較長的時間。筆者結合2種算法的特點，將結合2種算法的混合算法應用到交直流混合輸電的系統(tǒng)中，求解低壓切負荷問題。

3.3.1 粒子群算法

粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO) 采用速度—位置搜索模型。首先初始化為一群隨機粒子，然后通過迭代搜索最優(yōu)解。在每一次迭代中，粒子通過個體極值和全局極值更新自身的速度和位置，公式如下:

vim(t+1)=vim+c1r1×(pim-xim(t))+

c2r2×(pgm-xim(t)) 。

(27)

xim(t+1)=xim(t)+vim(t+1)。

(28)

式(27)、(28)中r1，r2是介于[0,1]之間的隨機數；c1，c2是學習因子(也稱加速常數)，為每個粒子推向個體極值pi和全局極值pg位置統(tǒng)計加速項的權值；t是當前迭代的次數。

在每一次迭代過程中，個體極值pi和全局極值pg按公式更新(以目標值最小為例)，即

(29)

(30)

PSO算法具有規(guī)則簡單、容易實現，以及收斂速度快等優(yōu)點，而且算法能同時處理多個目標問題，魯棒性好，容易融合其他算法思想，但其容易早熟收斂，陷入局部最優(yōu)。

3.3.2 模擬退火算法

模擬退火法(Simulated Annealing，SA)是利用模擬金屬退火的原理，利用隨機搜索技術在一個大的搜尋空間內找尋命題的最優(yōu)解的通用概率演算法。加溫時，固體內部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內能增大，而漸漸冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態(tài)，最后在常溫時達到基態(tài)，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法。

模擬退火法具有脫離局域最優(yōu)陷阱的能力，并同時具有局部搜索能力，但該算法要想較優(yōu)的結果，需要反復迭代，會消耗很長的時間。

3.3.3 改進粒子群算法

筆者結合2種算法的特點，將改進粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)應用到交直流混合輸電的系統(tǒng)中，求解低壓切負荷優(yōu)化問題。模擬退火法在優(yōu)化過程中實現狀態(tài)的全局大范圍遷移以及局部小范圍趨化性移動，增強算法的探索能力和效率。利用粒子群算法的易實現性、快速搜索能力以及模擬退火算法的全局收斂性，通過2種算法的協同進化搜索，有效地克服了粒子群算法的“早熟”現象，且具有較快地收斂速度。

算法具體求解步驟如下：

1)初始化。初始化粒子群算法群體規(guī)模N、每個粒子的位置和速度、模擬退火算法的初始和終止溫度以及退火溫度步長和分界溫度等；

2)隨機產生初始種群。對優(yōu)化節(jié)點的負荷值進行編碼；

3)將種群中的每個個體帶入交直流潮流計算程序，計算得到各節(jié)點電壓等狀態(tài)變量值；

4)計算目標值并帶入適應度函數，評價每個種群的適應度；

5)對每個粒子，用其適應度值和個體極值進行比較，如果適應度值大于極值，則用該適應度值替換極值；

6)對每個粒子，用其適應度值和全局極值進行比較，如果適應度值大于極值，則用該適應度值替換極值；

7)更新粒子的速度和位置值；

8)使用模擬退火法對粒子進行操作，再次更新粒子位置：

①對步驟7得到的所有粒子帶入目標函數，計算目標值；

②按照鄰域函數，每個粒子產生新解，并計算新解的目標值；

③ 將新目標值與原目標值做差得到ΔE，若ΔE<0，則接受新解，反之，如果T(i)>Tset，在0～1之間隨機產生一個值p，如果e-ΔE/kT(i)>p，則接受新解，反之，保留原解，如果T(i)

④ 判斷是否達到該溫度下最大迭代次數，達到則進入步驟3并執(zhí)行退火操作，反之，進入第②步；

9)判斷是否達到最大代數，如果滿足，則計算結束，不滿足，則將個體重新進行步驟3操作。

4 算例驗證

4.1 IEEE 30節(jié)點系統(tǒng)仿真分析

為驗證該文優(yōu)化策略對交直流系統(tǒng)的適應性，采用含有直流支路的IEEE 30節(jié)點系統(tǒng)[14]進行仿真。其中2-4和2-6支路為直流輸電線路[15]，節(jié)點2為整流端，節(jié)點4和6為逆變端，分別為定電流、定電壓和定逆變角控制。整流側最小觸發(fā)角為10°，逆變側最小關斷角為15°。換流變壓器電壓比均上下浮動10%。取系統(tǒng)基準功率為100 MW，直流輸電線路電阻標幺值均為0.005，換相電抗標幺值整流側和逆變側分別為為0.1和0.07。該系統(tǒng)接線示意如圖3所示。

圖3 IEEE 30節(jié)點系統(tǒng)接線

4.1.1 基于負荷擾動下的戴維南等值參數特性

該文中外部系統(tǒng)戴維南等值參數計算時采用雙向擾動取均值的方式。為驗證該方式對參數漂移在一定程度上的抑制作用，任取一點負荷節(jié)點，使該節(jié)點功率按照恒功率因數成比例增長，記錄各階段系統(tǒng)戴維南等值參數得到如圖4，5中曲線。

圖4 增減負荷擾動下戴維南等值電勢實部標幺值變化曲線

圖5 增減負荷擾動下戴維南等值阻抗標幺值變化曲線

由圖4,5可以明顯看出，系統(tǒng)戴維南等值參數在增、減負荷擾動下變化趨勢的方向性。故在計算等值參數時負荷以相同擾動量增減并與基態(tài)數據各形成一組方程，最終取平均值，該種方式在一定程度上抑制了參數漂移產生的影響。

4.1.2 電壓穩(wěn)定裕度指標和靈敏度計算結果

根據初始數據計算各節(jié)點對應的戴維南等效參數和電壓穩(wěn)定指標，限于篇幅列寫其中部分節(jié)點數據，如表1所示。

低壓切負荷需要重負荷環(huán)境，同時為不改變系統(tǒng)各個節(jié)點功率因數，將系統(tǒng)中負荷節(jié)點功率增至1.5倍，并將發(fā)電機節(jié)點有功輸出增至原數據的1.5倍。在此狀態(tài)下，計算系統(tǒng)中各節(jié)點電壓穩(wěn)定指標如圖6所示。

其中，節(jié)點16，19，21和22因未接負荷，故電壓指標為0。負荷加重后，節(jié)點20，23和24電壓穩(wěn)定指標明顯偏低。啟動切負荷優(yōu)化模塊，首先計算指標最低點對應的靈敏度指標，并繪制柱狀圖形，如圖7所示，節(jié)點20即自身負荷功率對電壓穩(wěn)定性影響最大，其次是節(jié)點24和23。對比圖6，節(jié)點電壓穩(wěn)定指標與靈敏度變化趨勢一致，即該節(jié)點穩(wěn)定性越低，負荷功率波動對系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性影響越大。由此靈敏度分布圖可以篩選節(jié)點20，23，24參與切負荷優(yōu)化計算。

表1 基態(tài)數據下系統(tǒng)部分戴維南等值參數和電壓指標

圖6 重載系統(tǒng)各節(jié)點電壓穩(wěn)定裕度指標

圖7 節(jié)點20對應的靈敏度分布

4.1.3 切負荷優(yōu)化控制結果

在優(yōu)化之前，粒子群算法種群規(guī)模取40，代數設置為100，模擬退火的初始溫度設為50，分界溫度為20，步長為1。設定節(jié)點20，23，24所帶負荷每停電1 MW·h造成的損失分別5 000，3 000，1 500元，切負荷停電時間為1 h，在此基礎上進行切負荷控制優(yōu)化計算?；谏衔牧Ｗ尤耗M退火算法，對節(jié)點20，23，24所接負荷進行切負荷優(yōu)化控制，結果如表2所示，可得節(jié)點24所切負荷最多，節(jié)點20所切負荷最少。雖24節(jié)點停電損失最小，但過多切除24點負荷無法滿足電壓約束。PSO和IPSO優(yōu)化后的整體損失成本分別為1.895和1.730萬元。

控制前、后負荷節(jié)點電壓穩(wěn)定裕度指標對比結果如圖8所示，可以得出，通過對切負荷點集進行優(yōu)化控制，系統(tǒng)各個節(jié)點電壓穩(wěn)定性有明顯提高。在此切負荷后數據的基礎上，將修改的直流支路還原為交流支路，并計算各個節(jié)點電壓穩(wěn)定裕度指標，最終得出對比柱狀圖，如圖9所示。

圖9中，節(jié)點2電壓指標在直流支路情況下明顯偏低，是由于節(jié)點2為整流端，需要向逆變端輸送有功功率，等效于此節(jié)點增加了諸多負荷。同時可以看出各個節(jié)點電壓指標有不同程度的下降，因為直流支路兩端換流站需要消耗大量無功功率，而仿真中并未增設實際換流站中充足的無功補償裝置，進而導致其拉低交直流系統(tǒng)整體電壓穩(wěn)定性。

表2 負荷優(yōu)化結果

圖8 切負荷優(yōu)化前、后各節(jié)點電壓穩(wěn)定裕度指標對比

圖9 增減直流支路下系統(tǒng)節(jié)點電壓穩(wěn)定裕度指標對比

4.1.4 算法優(yōu)化過程對比分析

基于PSO和IPSO 2種算法，對IEEE 30節(jié)點交直流系統(tǒng)進行低壓切負荷優(yōu)化過程，得到對比曲線，如圖10所示。在優(yōu)化過程中，若該代值不滿足電壓穩(wěn)定指標約束，則目標值保留上一代值。由圖10可知，IPSO在30代時已經達到了最優(yōu)值，而PSO在40代時，陷入了局部最優(yōu)，在54代時得到最優(yōu)解。在優(yōu)化過程時，雖然IPSO的初始值不如PSO，但其進化速度明顯更快。

圖10 IPSO和PSO 2種算法目標值迭代對比曲線

4.2 IEEE 57節(jié)點系統(tǒng)仿真分析

為進一步驗證該文算法的有效性，對IEEE 57節(jié)點標準系統(tǒng)進行改進[16]，同時將各節(jié)點所帶負荷等比例增加至1.5倍，并對其中50個負荷節(jié)點進行電壓穩(wěn)定裕度指標計算，如圖11所示，負荷節(jié)點24所對應的電壓穩(wěn)定指標最低，已經低于0.7。對該節(jié)點進行靈敏度計算，如圖12所示，并篩選出切負荷節(jié)點集：18，23，24和26節(jié)點。

采用IPSO算法對選取的切負荷點集進行優(yōu)化計算，并給出切負荷之后的電壓指標，如圖13所示，其中，由于只對切負荷點集進行控制，導致11節(jié)點指標偏低，但各指標值已達到預設閥值的要求。

圖11 IEEE 57節(jié)點系統(tǒng)電壓穩(wěn)定裕度指標

圖12 節(jié)點24對應的靈敏度分布

圖13 切負荷優(yōu)化控制結果

5 結語

筆者首先基于交替求解法提出了改進交直流潮流計算模型，簡化了牛頓拉夫遜法的平衡方程，原理簡單；其次建立了以最小的整體損失成本為目標的優(yōu)化模型，約束要求系統(tǒng)恢復電壓穩(wěn)定狀態(tài)提高了該方法對實際工作的適應性；然后引入模擬退火算法，對粒子群算法進行改進；最后，對增設直流支路的IEEE 30節(jié)點系統(tǒng)低壓切負荷進行優(yōu)化工作，實際驗證了IPSO在保證電壓質量的情況下對最小損失成本的有效搜索能力。

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An optimal control strategy for undervoltage load shedding of AC/DC system based on improved particle swarm algorithm

CHENG Hong, YANG Wei-qun, ZHU Wen-guang, YANG Chao, WANG Wei, XIONG Ning

( State Grid Jiangxi Economic Research Institute, Nanchang 330043, China)

The development of high voltage direct current transmission speeds up the interconnection development of large scale and long distance power systems, which brings unprecedented challenges to the voltage stability of power system. In this paper, a new method based on improved particle swarm optimization algorithm (PSOBSA) for under-voltage load shedding in AC/DC power system was proposed. Firstly, the power flow calculation model of AC/DC power system was revised. Secondly, the drift problem of Thevenin equivalent parameters was improved. And a voltage stability margin index was set up. Considering the requirements of fast load shedding, a method, which used the sensitivity of AC/DC power system to choose the location of load shedding, was proposed. Finally, under-voltage load shedding model of AC/DC system was set up. Taking minimize control cost as a target, the optimal control steps were presented based on the PSOBSA. Simulation of the IEEE30 node system results show that the proposed method can effectively improve the voltage stability in the AC/DC system.

AC/DC system; undervoltage load shedding; power flow calculation model;improved particle swarm optimization algorithm (PSOBSA)

2016-03-23

國家自然科學基金(51367014)

程 虹(1963-)，女，高級工程師，主要從事電網規(guī)劃技術等研究; E-mail：chw6263@163.com

TM712

A

1673-9140(2016)04-0080-09