[发明专利]基于改进粒子群算法的光伏电站站内多目标无功优化方法

权利要求书

1.一种基于改进粒子群算法的光伏电站站内多目标无功优化方法，其特征在于：在该方法中，在建立大型光伏电站的模型的基础上，对光伏电站内部进行基于改进的粒子群算法的多目标无功优化，达到均衡光伏电站站内节点电压，提高其稳定裕度，并且降低有功网损的目的；所述改进的粒子群算法是指在标准粒子群算法中加入粒子判据，距离最优粒子较近的粒子按照标准粒子群算法进化，距离最优粒子较远的粒子则将其混沌映射，增加算法的粒子多样性，保证算法达到全局最优的目标；

该方法具体包括以下步骤：

S1：建立大型光伏电站的拓扑结构模型；

S2：建立多目标无功优化的数学模型；

S3：利用改进的粒子群算法对数学模型进行无功优化；

在步骤S3中，所述改进的粒子群算法具体包括以下步骤：

1)输入算法参数，光伏电站站内节点信息；

2)通过混沌初始化产生初始化序列：

21)在区间(0,1)中随机产生一个1×D维度的随机矩阵作为P₁；

22)对P₁中每个数采用以下公式产生混沌序列，得到n个初始化粒子：

其中，c₁，c₂，c₃分别表示各个目标的权重值；

23)通过以下公式将混沌空间映射到解空间：

3)通过潮流计算得到每个粒子的适应值，并得到个体最优粒子P_best和全局最优粒子G_best；

4)计算n个初始化粒子中的一个粒子P_i距离最优粒子G_best的空间距离d_i和除全局最优粒子外的全部粒子距离全局最优粒子的平均距离d；

5)以最优粒子G_best的位置作为球心，d作为半径，在球内的粒子按照粒子群算法的以下公式进行进化：

其中，dv_min，P_{loss_min}，λ_{min_max}分别表示在经过优化处理过后电压偏差、有功损耗、最小特征值的最优值；dv，P_loss，λ_min分别表示光伏电站电压偏差、有功损耗、最小特征值；dv^*，分别表示归一化后的电压偏差、有功损耗、最小特征值；

在球外的粒子采用以下公式进行混沌优化：

6)判断是否达到迭代次数，若达到迭代次数，则进行步骤7)，若没达到迭代次数，则返回步骤3)；

7)迭代结束，输出结果。