[发明专利]一种适合于在线应用的无功优化方法

摘要

本发明提供了一种基于原对偶内点法和禁忌搜索方法的无功优化方法。这种方法将原对偶内点法和禁忌搜索方法结合起来，利用原对偶内点法收敛性好、计算速度快和禁忌搜索方法处理离散变量方便的特点，可以快速方便地处理具有离散变量的大规模电网的无功优化计算。该综合方法也适用于自动电压控制系统。

主权项

1、一种适合于在线应用的无功优化方法，其特征在于包括以下步骤：1)输入包括相关负荷，发电机、线路、变压器的相关电网参数，运用潮流计算工具进行潮流计算；2)建立两种无功优化数学模型：一是原对偶内点法无功优化数学模型，即min f(x1，x2，x3) (1)s.t. h(x1，x2，x3) (2)x1min≤x1≤x1maxx2min≤x2≤x2max (3)式(1)为系统有功损耗，式(2)为等式约束，为每个节点的功率平衡方程，式中的x1和x2为有约束的优化变量，x1为离散变量，包括有载调压变压器分解头和电容器或电抗器组投入容量，数量为p；x2是连续变量，包括发电机、可连续无功调节的无功设备数和节点电压，数量为q，式(3)为不等式约束，分别为x1和x2的约束，x3为无约束的优化变量，由平衡机的有功出力和除平衡节点外的其它节点电压相角构成；二是禁忌搜索计算方法无功优化数学模型，在原来目标函数的基础上，加上以电压越界和发电机无功出力越界为罚函数，$\min f^{\′}(x_1,x_2,x_3)=f(x_1,x_2,x_3)+{\mathrm{\λ}}_1\underset{i=1}{\overset{\mathrm{Nd}}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\frac{\mathrm{\Δ}{V}_i}{V_{i\max }-V_{i\min }}\right)}^2+{\mathrm{\λ}}_2\underset{i=1}{\overset{\mathrm{Nq}}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\frac{\mathrm{\Δ}{Q}_j}{Q_{j\max }-Q_{j\min }}\right)}^2$$\mathrm{\Δ}{V}_i=\left\{\begin{array}{cc}{V}_i-V_{i\max }& V_i>V_{i\max }\\ 0& V_{i\min }\<V_i\<V_{i\max }\\ V_{i\min }-V_i& V_i\<V_{i\min }\end{array}\right.$$\mathrm{\Δ}{Q}_j=\left\{\begin{array}{cc}{Q}_j-Q_{j\max }& Q_j>Q_{j\max }\\ 0& Q_{j\min }\<Q_j\<Q_{j\max }\\ Q_{j\min }-Q_j& Q_j\<Q_{j\min }\end{array}\right.$式中f(x1，x2，x3)为有功损耗，Nd，Nq分别为负荷节点数和发电机节点数；λ1为负荷节点电压越界惩罚系数；λ2为发电机无功出力越界惩罚系数；Vi为负荷节点i的电压幅值；Qj为发电机j的无功出力；下标max，min分别表示对应变量的上下限，将变量约束分为控制变量约束和状态变量约束：控制变量的约束为：$\left\{\begin{array}{c}{V}_{\mathrm{Gi}\min }\≤V_{\mathrm{Gi}}\≤V_{\mathrm{Gi}\max }\\ T_{i\min }\≤T_i\≤T_{i\max }\\ Q_{\mathrm{Ci}\min }\≤Q_{\mathrm{Ci}}\≤Q_{\mathrm{Ci}\max }\end{array}\right.$状态变量的约束为：$\left\{\begin{array}{c}{Q}_{\mathrm{Gi}\min }\≤Q_{\mathrm{Gi}}\≤Q_{\mathrm{Gi}\max }\\ V_{\mathrm{Di}\min }\≤V_{\mathrm{Di}}\≤V_{\mathrm{Di}\max }\end{array}\right.$式中VGi，Ti，VDi分别为发电机节点电压、有载调压变压器变比、负荷节点电压；下标max，min分别对应变量的上、下限。3)对所述原对偶内点法进行无功优化计算；4)若所述原对偶内点法计算方法不收敛，设无功优化方法中的禁忌搜索计算方法迭代次数为100，转步骤7；若所述无功优化方法中的原对偶内点法计算方法收敛，则进行归整离散化处理5)再次用权利要求1所述的无功优化方法中的原对偶内点法进行无功优化计算；6)若所述无功优化方法中的原对偶内点法计算方法不收敛，设所述无功优化方法中的禁忌搜索计算方法迭代次数为10；若所述原对偶内点法计算方法收敛，则综合方法结束；7)采用所述禁忌搜索计算方法进行无功优化计算，综合优化方法结束。