[发明专利]基于二人零和博弈的含智能软开关的配电网功率调控方法有效
申请号: | 202111198919.2 | 申请日: | 2021-10-14 |
公开(公告)号: | CN113949108B | 公开(公告)日: | 2022-12-06 |
发明(设计)人: | 吴红斌;何叶;姚艳;陈智华;傅洪韵;毕锐 | 申请(专利权)人: | 合肥工业大学 |
主分类号: | H02J3/48 | 分类号: | H02J3/48;H02J3/50;H02J3/06;H02J3/16;H02J3/26 |
代理公司: | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人: | 陆丽莉;何梅生 |
地址: | 230009 安*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 二人零 博弈 智能 开关 配电网 功率 调控 方法 | ||
1.一种基于二人零和博弈的含智能软开关的配电网功率调控方法,其特征是按如下步骤进行:
步骤一、建立SOP的运行时序优化模型和多目标运行指标:
步骤1.1、利用式(1)和式(2)建立智能软开关SOP的运行时序优化模型:
利用式(3)和式(4)得到智能软开关SOP的容量约束:
式(1)-式(4)中:分别为t时段智能软开关SOP中两个变流器p和q注入的有功功率;分别为t时段智能软开关SOP中两个变流器p和q注入的无功功率;为t时段智能软开关SOP中两个变流器p和q的传输损耗,ASOP,p和ASOP,q为变流器损耗系数;和分别为两个变流器p和q的接入容量,且并记为
步骤1.2、根据主动配电网功率调控的对象与目标,建立配电网多目标运行指标:
利用式(5)、式(6)和式(7)分别建立网络损耗指标f1、电压偏差指标f2、线路负载指标f3:
式(5)、式(6)和式(7)中:T为运行优化周期,Ωb为主动配电网中所有支路合集,rij为节点i和节点j之间支路的电阻值;和分别为时段t内的节点i和节点j之间支路流过的有功和无功功率;为时段t内节点i的电压幅值,为时段t内节点i和节点j之间支路的电流幅值;NN为主动配电网中节点总数;和Uthr分别为节点电压幅值的优化区间上、下限;为节点i和节点j之间支路的额定电流值;
步骤二、基于二人零和博弈确定权重系数,对配电网运行优化多目标函数与约束条件进行功率调控:
步骤2.1、根据主动配电网运行优化的实际需求,利用二人零和博弈求取加权系数,利用式(8)确定主动配电网正常运行状态下的综合目标函数minf:
minf=λ1f1+λ2f2+λ3f3 (8)
式(8)中:λ1、λ2、λ3为三个权重系数,且λ1+λ2+λ3=1,并有:
式(9)中:S为多目标运行指标的个数,当优化任意第s个单目标运行指标时,其最优解记作λs′表示参与者I选择第s种运行指标fs作为策略的概率,fss表示参与者I选择第s种运行指标fs且参与者II选择最优解时参与者I的期望支付;
步骤2.2、确定主动配电网正常运行状态下的约束条件:
利用式(10)-式(15)得到系统潮流约束:
利用式(16)-式(17)得到系统安全运行约束:
式(10)-式(17)中:Pit和分别表示时段t内节点i注入的有功、无功功率之和;和表示时段t内节点i上分布式电源注入的有功、无功功率;和表示时段t内节点i上负荷消耗的有功、无功功率;和分别为节点i上电压的上下限,Imax为支路电流的上限值;
步骤三、采用基于改进的模拟退火算法和锥优化的混合优化方法对主动配电网时序运行模型进行优化,实现对其功率的调控:
步骤3.1、设置主动配电网和算法参数,并生成初始网络拓扑结构;
步骤3.1.1、设置算法参数,包括:种群大小为M、变异分子为F、起始温度为T0、极限温度为Tend、温度递减系数为β以及当前迭代次数为N;并初始化N=1;
步骤3.1.2、获取主动配电网的初始数据,再对所有智能软开关SOP的开关状态进行编码,并将编码后的每组开关信息作为粒子所处的初始状态,从而生成初始网络拓扑结构;
步骤3.2、将所有约束进行锥转化,形成锥优化模型:
步骤3.2.1、通过变量替换的方式将式(10)-式(13)进行线性化处理,从而得到式(18)-式(21):
式(18)-式(21)中,和分别表示时段t内节点i电压幅值的平方和时段t内节点i和节点j之间支路电流幅值的平方;
步骤3.2.2、将式(3)-式(4)进行旋转锥约束转化,从而得到式(22)-式(23):
步骤3.2.3、将式(21)进行二阶锥约束松弛,得到式(24):
步骤3.3、利用差分进化算法中的变异、交叉策略和选择操作改进模拟退火算法,并获得当前优良个体即当前最优SOP开关信息:
步骤3.3.1、随机生成由M个目标个体组成初始种群,且每个目标个体由n维向量构成,并对应当前网络结构下的n组SOP开关信息,令任意第N次迭代的第m个目标个体为表示第N次迭代的第m个目标个体的第k维值;
步骤3.3.2、采用式(25)产生第N次迭代的第m个目标个体的变异个体
式(25)中:和为种群内随机产生的三个个体;F为变异分子;表示逻辑运算中二进制计算时的“异或”操作,表示逻辑运算中二进制计算时的“与”操作;
步骤3.3.3、将第m个目标个体和变异个体进行交叉,获得从而获得第m个实验个体
式(26)中:rand(0,1)为生成0~1之间的随机数;CR∈[0,1]为交叉分子;
步骤3.3.4、通过式(27)获得当前优良个体
步骤3.4、判断第N次迭代的网络拓扑结构是否满足式(18)-式(24)的网络约束条件,若满足,跳转步骤3.5;否则,恢复到初始网络拓扑结构并返回步骤3.3;
步骤3.5、采用锥优化方法求解第N次迭代的网络拓扑结构下的配电网运行优化多目标函数,得到第N次迭代SOP传输的有功功率和无功功率,并计算第N次迭代时SOP开关状态对应的目标函数值
步骤3.6、通过式(28)产生第N次迭代的模拟退火过程中的一个新解
步骤3.7、执行Metropolis准则,利用退火机制处理更新解:
步骤3.7.1、计算第N次迭代的更新后的适应度差值
步骤3.7.2、随机生成一个均匀分布数λ,λ∈[0,1],通过式(29)获得第N+1次迭代的初始解gN+1:
式(26)中:TN为第N次迭代时的温度;
步骤3.8、降温操作:将βTN赋值给第N+1次迭代时的温度TN+1,且β∈(0,1);
步骤3.9、判断温度是否稳定,若稳定,则输出当前最优SOP开关状态以及第N次迭代SOP传输的有功功率和无功功率,结束操作;否则,将N+1赋值给N,返回步骤3.3。
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