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TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
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签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
基于动态规划与最优流模式的微网孤岛重构 2 B1 `( M2 n+ O2 L+ k6 _
5 F7 y" |/ b9 _3 D' q O2 k( Q8 D# u+ u' p
实时重构技术是维持孤岛微网稳定运行的有- N7 I. v& y7 T2 c
基金项目:国家自然科学基金(61573155,51877085)。* N8 A* q# \8 W
Project Supported by National Natural Science Foundation of China $ @$ j4 e8 I# {& ]
(61573155, 51877085).: D: ]* M U+ [# K" `: G2 g, w
效手段[1]。失去了主网的支撑,作为一个低惯性系' e5 O& z- |. |4 B2 X# b0 B5 X0 k! ^
统,微网在孤岛运行环境下,很容易因设备出力的
' ?5 G5 R- j: t$ z" K6 @波动而失稳[2]。当系统发生变动时,通过实时调整
8 E7 Z- W$ c0 H, C% ~9 L( h设备连接开关与线路分段开关、联络开关的运行状; X3 u; `' K" z" W9 q2 ], i
态,改变微网的所连设备数量与供电拓扑结构,微
/ X/ L5 I, {! M8 m8 [: {网得以在动态变化中控制系统的电压与频率,维持
& T5 @/ \; q1 T5 y. _网络的功率平衡。
( d8 K0 ~, O: K' {: o重构是通过改变网络各开关的运行状态来改+ X; B; V9 C h6 Z; F4 G1 x3 a
变网络运行方式,在一定约束条件下,保证系统安
- j0 j( ^( r+ B( n( k2 ]全稳定运行,并使系统的某项指标达到最优的过
8 x* V) W2 p. ~7 h/ f3 h6 f' {% b程。微网重构的本质是一个多目标、多约束的非线
% p: f4 r* U6 [1 `+ p2 d9 m性混合整数规划问题。针对微网的重构,目前多采) ^5 o, I0 c7 A9 P
用单一的寻优方法来解决,例如有枚举法[3]、传统
; ~: i* R6 w8 I数学优化方法[4-5]或人工智能算法[1,6-9]。
Z( | r% y( r$ b+ f# q3 ?上述方法各有其优势所在,但也均存在有不. l' F+ J. I R. {
足:虽然枚举法与传统数学优化方法的寻优结果可% k: A2 S& ^7 a* j
以稳定收敛到最优解,但是寻优效率低,运算耗时' Q: D; U2 g( I$ ?# w3 u4 R5 Z; v+ c* V
长;人工智能算法通过在迭代中使用元启发式策略
$ l* Q5 ]! c9 A( k! ?进行筛选使得寻优高效,但其固有的随机性在实时9 x4 ~* R/ h, l( Z' h8 E
重构时会导致重构结果难以稳定收敛到最优解甚* [6 a4 f7 Z" q. Q
至会有无法寻得有效解的情况出现。这些单一算法9 Z* [8 f1 r- z) e6 y9 U
均很难实现微网孤岛重构的实时、寻优稳定与高效
$ s$ X- Y3 V) {) R7 M2 J- z三者间的平衡。
( ^4 x( x! Q; c0 e- Q针对于此,本文采用混合算法来实现微网孤岛 r% N3 W! @# ]6 o4 y: F) Q8 ~3 ~
重构。混合算法是指将模型分层或解耦后,对于不3 @7 @( W; P! S' t) g4 ^
同的子问题所呈现出的不同特点而采用多种算法
) R& P ^) i7 g2 t" i, X联合求解。它是发挥算法优势,避免算法短板的有
" `) e) ]( i! m" O/ R效手段。目前在一些领域的研究中已有学者针对模& q; ]/ {3 o/ {. \! s' S% d
型特点提出了相应的混合算法,并取得了良好的效7 P; a* w% b+ Y G0 ]) w6 P' A& R
网络首发时间:2020-07-29 15:03:50$ G4 e _7 K, k6 J* G' G& O
网络首发地址:https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2410.TM.20200729.1329.001.html1 b" V# Y& |9 l# V: Y& _+ u
1
" w3 @: h, T2 g5 Lm in (1 )1 Z' `. g6 V' l) f% J
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7 a& k# B" U" a+ p1 n- k' Y% `2 2
9 E2 C( F# ]+ u& `2 1 P% Y. ]: ~) l+ S' ?6 t( Q
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4 _. w3 v8 J! G# a, j2 - v" }! D& E5 u7 d
张熙等:基于动态规划与最优流模式的微网孤岛重构' n% m8 s9 x" W, s: z H
果。如文献[10]在对基于电网络理论所建立的大型
# [7 J. A8 X' A% v- k# e接地网故障诊断模型进行分层后,先采用确定性算9 s6 }/ d- G+ {. o6 g
法(L−M 法)快速锁定真实解的范围,之后再用随机, \3 p: R5 q- w$ Y* w1 E
性算法(粒子群算法)进一步深入优化。仿真结果表3 \- m3 O# ~; l" c9 s: g
明,该混合算法在收敛性与结果准确度上均优于单
6 J( c4 W5 t- a* t% P纯的确定性算法与随机性算法。文献[11]为了进行4 k: G' o* g1 _, z4 ]) R+ s
更有效的变电站负荷聚类分析,提出了综合考虑负
( W9 d% O2 G# m' t) i; J荷曲线和构成的变电站双层聚类模型。将该模型解
* A( ?( I8 Z% s* q4 I2 c耦为上层与下层变电站聚类分析 2 个子问题后,文
9 U" C; t8 F- D章根据上下层各自特点分别采用了 K−means 算法
7 v1 t& h3 P6 B, X与分裂式 FCM 算法予以求解。在对实际变电站聚
% u- f& q: |3 V# P" d* C: h类分析后的结果表明,该混合算法可以有效补充传
1 a: E4 ^( U1 ]. v! f5 W- t7 S) w统算法的不足。文献[12]采用了一种混合智能算法
! N+ H; }% [# C0 U解决配网重构问题。在寻优过程中,部分个体用粒
6 c/ O$ a" q) h! p$ q子群优化算法(PSO)进行迭代,其它个体进行遗传
: h7 F; q; T9 A) H6 e1 v算法(GA)中的交叉和变异操作,整个群体信息共
+ }7 z, l8 B' y2 _享,同时采用自适应参数机制与优胜劣汰的进化思) M* R7 e. d+ A
想。仿真结果表明,与单一的 GA 法和 PSO 法相比,
4 L( B, {, p1 \' \+ Y! E该混合算法具有更高的搜索效率和寻优性能。
$ E* i* R, }; b4 J- i8 U% E与传统的配网重构不同,微网孤岛作为一个出
: x1 g) v! b J' ^ {力有限的供电系统,重构不仅要对线路分段开关、
/ E* r M. @& J& Q联络开关进行调整,还需根据实时变化的外部环7 T2 a. r' b% N7 [8 r* g! j, R
境,对设备连接开关进行调整[3,13]。这两类开关的* e$ H0 c; o, b3 n0 r' j+ n# i
调整有着各自不同的特点:对设备连接开关状态的
" \# k5 y& w) I1 b6 J0 E调整本质上为设备再分配问题;而对线路分段开5 z: v, d5 K- d# z$ a
关、联络开关状态的调整本质上为供电拓扑优化问2 \6 c+ |8 B; A+ U: y
题。二者有着不同的目标与约束条件,适合采用混0 ]) o( m$ }+ B; ]% |; x% {
合算法进行求解。" |8 u. L: _5 v0 N
因此,为保证重构的实时性以及寻优的高效性
. f6 O+ B* _1 d: {2 K与稳定性,在建立了微网孤岛重构的数学模型后,' [5 s% K( j6 r
本文将模型解耦为设备连接开关重构与线路分段
) c5 @/ O0 {/ E开关、联络开关重构两个子问题,并采用了动态规
( r# v }) @4 ^" b% Z划法与改进的最优流模式法相结合的混合算法寻
/ B/ m, l0 U$ u: Q. P5 T- F找最优重构方案。MATLAB 仿真结果表明,本文所
5 z3 r/ ~/ t r2 a6 o9 Y提算法可以有效地同时保证重构实时、高效与寻优' R, c m2 w& s/ ]6 u! b# l
稳定性,在处理微网孤岛重构问题上有着较为明显" t8 q4 o# c' T4 T- k
的优势。 % M/ y* b, o8 q& Y/ z
. J$ V j. s% [
4 k0 n( k6 q0 g9 X# ?1 E/ a |
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