[发明专利]一种基于改进离散粒子群算法的PMU配置方法

权利要求书

1.一种基于改进离散粒子群算法的PMU配置方法，其特征在于：首先，获得对应于待布置电力网络的拓扑结构矩阵；然后，根据拓扑结构矩阵，采用如下模型：

v_ij(k+1)＝wv_ij(k)+c₂*rand()[Gbest-x_ij(k)]

xij(k+1)=1,rand()≤sig(vij(k))0,other]]>

进行离散粒子群迭代计算，获得离散粒子群搜索到的全局最优解Gbest，即为对应于待布置电力网络的最优PMU配置方案；最后，根据最优PMU配置方案在待布置电力网络中布置PMU；其中，v_ij(k)表示第i个粒子于第k次迭代在第j维的移动速度，1≤i≤I，I为预设粒子数量，1≤j≤J，J为预设迭代次数，w为预设惯性权重，rand()表示[0,1]之间产生的随机数，C₂为预设学习因子，x_ij(k+1)表示第i个粒子于第(k+1)次迭代在第j维的位置，sig()为Sigmoid函数。

2.根据权利要求1所述一种基于改进离散粒子群算法的PMU配置方法，其特征在于：所述获得对应于待布置电力网络的拓扑结构矩阵的过程为：根据待布置电力网络的节点数量N，获得对应于待布置电力网络的N×N拓扑结构矩阵，N×N拓扑结构矩阵中的元素为a_mg，a_mg表示待布置电力网络中第m个节点与第g个节点之间的位置关系，1≤m≤N，1≤g≤N，其中，若第m个节点与第g个节点相邻，则a_mg＝1，若第m个节点与第g个节点不相邻或者m＝g，则a_mg＝0。

3.根据权利要求1所述一种基于改进离散粒子群算法的PMU配置方法，其特征在于：所述根据最优PMU配置方案在待布置电力网络中布置PMU之后，还包括如下操作：首先，获得对应于待布置电力网络的节点互导纳矩阵；然后，通过布置的PMU检测获得PMU布置节点位置的电压、带时标的相角值，以及与该节点相连接的支路电流；最后，根据PMU布置节点位置的电压、带时标的相角，以及与该节点相连接的支路电流和对应待布置电力网络的节点互导纳矩阵，通过线性估计计算法则，计算获得待布置电力网络中所有节点位置的电压值和带时标的相角值。

4.根据权利要求3所述一种基于改进离散粒子群算法的PMU配置方法，其特征在于：所述获得对应于待布置电力网络的节点互导纳矩阵的过程为：根据待布置电力网络的节点数量N，获得对应于待布置电力网络的N×N节点互导纳矩阵，N×N节点互导纳矩阵中的元素为b_mg，b_mg表示待布置电力网络中第m个节点与第g个节点之间的互导纳值，1≤m≤N，1≤g≤N，其中，若m＝g，则b_mg＝0。

5.根据权利要求3所述一种基于改进离散粒子群算法的PMU配置方法，其特征在于：采用布置的PMU，通过过零检测法检测获得PMU布置节点位置的电压、带时标的相角值，以及与该节点相连接的支路电流。

6.根据权利要求3所述一种基于改进离散粒子群算法的PMU配置方法，其特征在于：采用布置的PMU，通过傅里叶法检测获得PMU布置节点位置的电压、带时标的相角值，以及与该节点相连接的支路电流。