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Zwe-Lee ga, Chia-Hung林, ”<年代pan class="adjust-article-svg-size">Contingency-Constrained最佳功率流使用Simplex-Based Chaotic-PSO算法年代pan>”,应用计算智能和软计算我>, 卷。2011年, 文章的ID942672年, 13 页面, 2011年。 https://doi.org/10.1155/2011/942672
Contingency-Constrained最佳功率流使用Simplex-Based Chaotic-PSO算法
Zwe-Lee gae<一个class="sc-htpNat bUhGXt link" href="mailto:" aria-label="Mail Option">1年代up>和年代pan> Chia-Hung林<年代up>1年代up>
1年代up>Kao-Yuan大学电机工程系821年高雄市,台湾年代pan>
文摘
本文提出了解决contingency-constrained最佳功率流(CC-OPF)由simplex-based混沌粒子群优化(SCPSO)。CC-OPF的相关目标的考虑随机性载荷影响发电机发电总成本最小化,减少传输损耗,提高母线电压概要文件在正常或postcontingent状态。拟议的SCPSO方法包括混沌映射和下山单纯形搜索,可以避免算法过早收敛和逃离局部最小值。演示了该方法的有效性在两个电力系统应急约束并与其他随机技术解决方案的质量和收敛速度。实验结果表明,该SCPSO-based CC-OPF方法适合突变计划,从而表现出鲁棒性和有效性在解决contingency-constrained OPF问题。
1。介绍
最优潮流(OPF)的目的功能是电力系统调度控制,优化目标函数,同时满足一组等式和不等式约束的非线性。等式约束的节点功率平衡方程,在不等式约束的限制控制或因变量(<一个href="#B1">1一个>,<一个href="#B2">2一个>]。目标函数主要是有功功率和无功优化调度。目前,安全及最优的系统操作同时治疗电力系统经济安全控制,从而增加更多的复杂的系统操作<一个href="#B3">3一个>,<一个href="#B4">4一个>]。
在实际电力系统操作中,控制变量在OPF (CC-OPF) contingency-constrained问题可以分为连续变量,如PV-bus发生器的输出功率(<年代vg height="14.375" id="M1" style="vertical-align:-3.24037pt;width:18.275px;" version="1.1" viewbox="0 0 18.275 14.375" width="18.275" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
根据经济安全趋势,OPF操作执行,系统和安全约束的preprotection策略应该考虑。安全约束包括传输容量限制和母线电压限制。预计将建立一个经济安全操作模型防御系统可能遭受意外事故的影响(<一个href="#B3">3一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -<一个href="#B5">5一个>]。在[<一个href="#B3">3一个>],CC- - - - - -OPF调度可以把系统转移到一个可接受的水平的安全由级别1或2。无论系统在正常运行或应急状态下,安全约束确保系统能够安全操作。因此,系统经济安全控制方面可以进行了。然而,为电力系统可由主体访问构造一个受安全机制约束的最优控制generation-transmission网络是一个非常艰巨的任务。此外,这种困难往往会增加系统规模的增长,互连,和其他操作问题。
先前的努力在OPF问题解决了各种优化技术,如遗传算法(GA) [<一个href="#B7">7一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -<一个href="#B13">11一个>),禁忌搜索(TS) [<一个href="#B8">12一个>,<一个href="#B9">13一个>),进化编程(EP) (<一个href="#B15">14一个>,<一个href="#B17">15一个>微分进化(),<一个href="#B15">14一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -<一个href="#B16">16一个>)和粒子群优化(PSO) (<一个href="#B5">5一个>,<一个href="#B18">17一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -<一个href="#B22">21一个>]。特别是,由于其简单的概念,容易实现,算法和快速收敛,现在得到了关注和OPF问题已被广泛用于解决<一个href="#B23">22一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -<一个href="#B28">27一个>]。然而,目标函数,不考虑应变约束不当可能导致系统经济安全控制的实现。此外,过早收敛算法获得的可能会导致当地的最适条件的解决方案(<一个href="#B28">27一个>]。东和Iba的研究<一个href="#B27">26一个>]表明,尽管标准PSO发现解决方案合理的质量远远超过其他进化算法,它并不具备的能力解决方案随着一代又一代的数量增加。因此,一定数量的迭代后的粒子变得停滞不前,这表明,一些粒子变得不活跃,无法进一步提高搜索性能。
混沌是一种非线性系统的特征。混沌运动可以遍历每个州在一定地区自身的规律,和每一个州只访问一次。由于独特的遍历性和特殊能力避免被困在当地的最适条件,混沌搜索远高于其他一些随机算法,虽然混沌搜索通常需要大量的迭代达到全局最优,而不是有效的在大搜索空间。最近,几次基于逻辑映射的算法使用混沌方法是克服PSO技术和过早收敛的缺点<一个href="#B28">27一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -<一个href="#B33">31日一个>]。
在这篇文章中,一个混乱的算法与单纯形算子(SCPSO)技术提出了解决CC-OPF问题。提出SCPSO方法,它涉及到混乱的地图和下山单纯形搜索,可以避免算法过早收敛和逃离局部最小值。CC-OPF的目的与发电机的随机性载荷效应考虑不仅是一代总成本降到最低,同时也减少传输损耗,提高母线电压概要文件在正常或postcontingent状态。演示了该方法的有效性在两个电力系统应急限制,26-bus和IEEE 57-bus系统,并与其他随机技术解决方案的质量和收敛速度。
本文的其余部分组织如下。部分<一个href="#sec2">2一个>提供了制定CC-OPF问题。部分<一个href="#sec3">3一个>描述SCPSO方法的基础。部分<一个href="#sec4">4一个>解释了该方法的发展。数值例子和比较提供了部分<一个href="#sec5">5一个>。最后,部分<一个href="#sec6">6一个>概述了结论和未来的研究。
2。Contingency-Constrained OPF问题
CC-OPF一般来说,是一个静态的、非线性、非凸优化问题,即确定一组最优变量从网络状态,加载数据和系统参数。最佳值计算以达到某一目标如最小生成成本或输电线路功率损耗等式和不等式约束的数量。
2.1。应急的约束
应急约束构成经济安全控制的基本要素。的contingency-constrained OPF公式可以表示为<年代pan class="equation" id="EEq1">
在哪里<年代vg height="7.1624999" id="M8" style="vertical-align:-0.11285pt;width:8.7250004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.7250004 7.1624999" width="8.7250004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
2.2。随机性发电机的负载效应
通常,随机性的影响,由于拉丝每个进汽阀开始开放,产生ripple-like耗热率曲线如图<一个href="//www.newsama.com/journals/acisc/2011/942672/fig1/" target="_blank">1一个>(<一个href="#B7">7一个>]。模拟这种效果,反复修正正弦信号的贡献被添加到二阶多项式函数来表示输入输出方程。因此,燃料成本函数表示为考虑随机性的影响<年代pan class="equation" id="EEq4">
在哪里<年代vg height="11.05" id="M20" style="vertical-align:-3.2316pt;width:12px;" version="1.1" viewbox="0 0 12 11.05" width="12" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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5.2。选择应急事件
表<一个href="//www.newsama.com/journals/acisc/2011/942672/tab3/" target="_blank">3一个>显示了两个国家的研究系统。一种是正常运行(pre-contingency),另一个是post-contingency选定的意外事故发生。在26-bus系统中,输电线路的功率流<年代vg height="14.4625" id="M200" style="vertical-align:-3.20526pt;width:21.237499px;" version="1.1" viewbox="0 0 21.237499 14.4625" width="21.237499" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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5.3。参数的算法
通过反复实验,提出SCPSO方法的合适参数表<一个href="//www.newsama.com/journals/acisc/2011/942672/tab4/" target="_blank">4一个>可以使用。人口大小设置为50,迭代次数设置为100。这些系数的反射<年代vg height="7.1750002" id="M211" style="vertical-align:-0.1254pt;width:8.9375px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.9375 7.1750002" width="8.9375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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5.4。实验结果
在每一个学习系统,共有30个试验进行。总结了仿真结果表<一个href="//www.newsama.com/journals/acisc/2011/942672/tab5/" target="_blank">5一个>。控制变量的最优设置了四个建议方法如表所示<一个href="//www.newsama.com/journals/acisc/2011/942672/tab6/" target="_blank">6一个>。
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| (一)最佳设置26-bus控制变量的系统 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| (b)在IEEE 57-bus最佳设置控制变量系统 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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在表<一个href="//www.newsama.com/journals/acisc/2011/942672/tab5/" target="_blank">5一个>,三个性能指标,即分布区域(<年代vg height="13.575" id="M231" style="vertical-align:-2.34499pt;width:21.9625px;" version="1.1" viewbox="0 0 21.9625 13.575" width="21.9625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
见表<一个href="//www.newsama.com/journals/acisc/2011/942672/tab6/" target="_blank">6一个>26-bus系统,与其他随机获得的方法相比,提出的性能指标获得SCPSO方法,<年代vg height="13.8" id="M239" style="vertical-align:-2.34499pt;width:55.099998px;" version="1.1" viewbox="0 0 55.099998 13.8" width="55.099998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
此外,如表所示<一个href="//www.newsama.com/journals/acisc/2011/942672/tab5/" target="_blank">5一个>提出SCPSO方法仍然是最优秀的健身方法,生成成本、传输损耗,母线电压偏移。例如,26-bus系统,15812年SCPSO方法最好的健身,因此这意味着发电总成本为15487美元,11.6166兆瓦的传输损耗,母线电压偏差0.3432 pu的总和。在IEEE 57-bus系统中,15426年SCPSO方法最好的健身,因此这意味着发电总成本为15407美元,17.1611兆瓦的传输损耗,母线电压偏差2.3280 pu的总和。这些结果表明,该SCPSO方法可以获得更好的解决方案的质量。
5.5。讨论
数据<一个href="//www.newsama.com/journals/acisc/2011/942672/fig6/" target="_blank">6(一)一个>- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -- - - - - -<一个href="//www.newsama.com/journals/acisc/2011/942672/fig6/" target="_blank">6 (b)一个>呈现趋同的倾向使用不同的随机方法显示进一步提出SCPSO方法的优点。每一个被提议的方法的收敛趋势平均健身可以找到在30试验。见这两种数据,提出SCPSO方法收敛行为能逃离当地的最适条件。特别,SCPSO法优于复形法因为前有单纯形算子,可以避免陷入局部最小值。
(一)年代trong>
(b)年代trong>