[发明专利]一种基于多目标聚类鱼群算法配电网无功优化方法

说明书

技术领域

本发明属于配电网无功规划领域，涉及基于多目标聚类鱼群算法配电网无功优化方法技术领域。

背景技术

配电网直接面向客户，影响广泛。在实际系统中配电网的传输损耗占到总发电量的10%左右，通过无功规划能够明显降低配电网的电能损耗、提高系统电压质量，保证电网安全稳定运行。因此，配电网无功规划具有重要的意义。而确定无功补偿设备的位置及补偿容量是解决该问题的关键。

配电网中电能损耗及电压质量与电容器的补偿容量相关，若补偿容量多则效果明显，但是投资成本就高。所以，在规划过程中不但要保证系统电压质量，而且需要考虑投资效益。因此，研究一种多目标配电网无功规划方法，合理考虑系统电能损耗和电容器的补偿容量两个相矛盾的子目标，具有重要意义。

目前，传统的无功规划方法主要灵敏度法、功率矩法、人工智能算法。可是这些方法存在计算量大，存在维数灾的问题或者容易陷入局部最优解。现有的配电网无功其模型主要以系统电能损耗最小为目标，但没有考虑经济效益，可能造成投资浪费。另外有文献将电能质量与经济性两个目标函数整合成一个单目标，但是相关系数难以确定。

发明内容

本发明目的在于，针对以上问题，提出基于多目标聚类鱼群算法配电网无功规划，以实现有效处理灵敏度数据、收敛性好及多目标的优点。

本发明的目的是通过如下技术方案来实现的。

一种基于多目标聚类鱼群算法配电网无功优化方法，本发明特征在于，步骤为：

a、往程序中导入相关网架原始数据信息；该原始数据信息应包括网架结构中线路的电阻、电抗等电网静态参数及各节点全天最大有功、无功负荷；

b、进行潮流计算，以获得全部网架的有效数据集；

c、采用k-均值聚类法，对灵敏度数据进行聚类分析，以便能够快速找到待补偿点的范围；

d、调用两个不同目标的鱼群，分别对两个目标函数进行优化，以获得不同目标条件下的最优解；

e、不同目标鱼群之间相互交换食物浓度，并转入运行b步骤，直至获得多个全局最优解；

建立包含无功补偿容量最少、电能损耗损耗最小为目标函数的优化模型，即建立多目标聚类鱼群算法配电网无功优化算法目标函数：

F=min(P_loss(V,Q),Q_ci)；

上述目标函数的约束条件为：

PGi-PLi-UiΣi=1nUj(Gijcosδij+Bijsinδij)=0]]>