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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 % n* j; V0 I2 T
7 |+ b/ b% ?0 e. G8 w# L+ q1 @- U9 Q' ~4 E
实时重构技术是维持孤岛微网稳定运行的有0 ^* {" J2 a# T: u" m, y
基金项目:国家自然科学基金(61573155,51877085)。
% m4 @& O# g' \# M$ s9 _ aProject Supported by National Natural Science Foundation of China ' P/ f( _4 Q8 j
(61573155, 51877085). c4 @, s# J3 X- j/ O+ l, I+ {
效手段[1]。失去了主网的支撑,作为一个低惯性系4 t4 E" }) l2 U* |8 G$ V& c' y! G* A
统,微网在孤岛运行环境下,很容易因设备出力的2 s5 E6 \1 u( r4 l3 r& q5 |& l
波动而失稳[2]。当系统发生变动时,通过实时调整
( Y* S C: E n1 g设备连接开关与线路分段开关、联络开关的运行状9 w0 s6 @: O2 E: ^% f* B
态,改变微网的所连设备数量与供电拓扑结构,微
. `& C3 k: ^0 ?( M: g, ^4 {网得以在动态变化中控制系统的电压与频率,维持4 [1 ^7 @; B& O) `* N- V( s/ H. c T
网络的功率平衡。
+ Q$ Y, S! m" k v1 \重构是通过改变网络各开关的运行状态来改- n$ Y# }; |( D" D6 `' `/ v
变网络运行方式,在一定约束条件下,保证系统安
' F- k# P0 g2 c F% p" i2 _! l" V3 Z全稳定运行,并使系统的某项指标达到最优的过
& l3 n* M. `0 r- M* B程。微网重构的本质是一个多目标、多约束的非线
% z( v; @# P, {+ T0 L2 S4 h性混合整数规划问题。针对微网的重构,目前多采
% g' c3 d" |! ]) y1 t _& }1 H% Z用单一的寻优方法来解决,例如有枚举法[3]、传统
. v% s* G$ c O数学优化方法[4-5]或人工智能算法[1,6-9]。
4 d. ~3 c `# ?. B上述方法各有其优势所在,但也均存在有不6 ~8 O0 C: _. \* B
足:虽然枚举法与传统数学优化方法的寻优结果可
: l4 b, a) ]/ s! I3 O* g; a# u$ C5 K以稳定收敛到最优解,但是寻优效率低,运算耗时
3 b7 Z8 \% `4 V2 j/ g3 c( A长;人工智能算法通过在迭代中使用元启发式策略* {0 e8 \& L; _8 ]6 |
进行筛选使得寻优高效,但其固有的随机性在实时
- E# ^' t3 V- z9 A8 [重构时会导致重构结果难以稳定收敛到最优解甚
0 C* f8 X. ]' q( l9 [6 c2 j至会有无法寻得有效解的情况出现。这些单一算法
3 \7 v, v7 e' l" d0 Y- X6 Z均很难实现微网孤岛重构的实时、寻优稳定与高效9 x% e. d; r5 _ C
三者间的平衡。5 e6 m: }, H& q& M5 ^1 o) P
针对于此,本文采用混合算法来实现微网孤岛! R0 P. r1 C K9 y" T
重构。混合算法是指将模型分层或解耦后,对于不
# ^6 S1 B4 V8 d/ x/ e2 Y同的子问题所呈现出的不同特点而采用多种算法# q) F# ^: a% r/ ^; u
联合求解。它是发挥算法优势,避免算法短板的有: K; ~6 R( b4 |! t/ n6 O' D
效手段。目前在一些领域的研究中已有学者针对模
' v; _' k# a1 E2 d9 v型特点提出了相应的混合算法,并取得了良好的效
5 o" D0 e% F8 }& R: ^6 @网络首发时间:2020-07-29 15:03:50 ]: H7 ]$ i4 E" i. y2 c# G
网络首发地址:https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2410.TM.20200729.1329.001.html1 b+ v2 o& G) z5 a# U
1
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, C+ h; |2 b; I7 V2 A! ]i
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2 : Z2 M+ w! p4 Z: H2 _+ O4 L1 D
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5 k5 b8 f. q$ u3 f5 vi i' A- C2 V, U0 Z# Q# e- R
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2 # `) Y- L& y7 f7 l4 _* h
张熙等:基于动态规划与最优流模式的微网孤岛重构8 `2 u- |3 ~) \: m" A
果。如文献[10]在对基于电网络理论所建立的大型. y" i6 M# d" W$ n
接地网故障诊断模型进行分层后,先采用确定性算
) K* @+ f* i3 ?# \( e/ B' J- D/ ^法(L−M 法)快速锁定真实解的范围,之后再用随机/ o3 i8 n9 W5 a; R, p; _6 ~% U& V
性算法(粒子群算法)进一步深入优化。仿真结果表
8 m9 ]) X, Z) x% S! D, E( a明,该混合算法在收敛性与结果准确度上均优于单0 X& v# J* u2 B: |6 O" I& m3 V# I" @
纯的确定性算法与随机性算法。文献[11]为了进行, w" q" P( P0 [& p
更有效的变电站负荷聚类分析,提出了综合考虑负
- N+ C+ N, i' y0 c8 c! J4 J! Z! U荷曲线和构成的变电站双层聚类模型。将该模型解
! G# ~* l- \4 c) J+ b0 ?, H. {- F耦为上层与下层变电站聚类分析 2 个子问题后,文
1 \. ^' ~; M( h8 T% b, w章根据上下层各自特点分别采用了 K−means 算法. F; z/ U/ h/ I+ ^. Y; V' L2 r8 f" }& \) ~
与分裂式 FCM 算法予以求解。在对实际变电站聚
& ? f) ]1 v' H- p) q类分析后的结果表明,该混合算法可以有效补充传, B. s8 D( L+ R# ?/ d
统算法的不足。文献[12]采用了一种混合智能算法
b" M3 x2 ]/ G% F$ h解决配网重构问题。在寻优过程中,部分个体用粒
! p8 p; i" s. M1 x0 G( e子群优化算法(PSO)进行迭代,其它个体进行遗传
' r" J7 g9 ?5 u算法(GA)中的交叉和变异操作,整个群体信息共7 z& P4 [/ r- l3 |2 _
享,同时采用自适应参数机制与优胜劣汰的进化思3 F) Y4 Q h( f. h4 U8 b% @
想。仿真结果表明,与单一的 GA 法和 PSO 法相比,0 L& C7 O8 z* W* w8 ^
该混合算法具有更高的搜索效率和寻优性能。
d0 A6 u& Y5 E6 x5 t- d* y' K- Y与传统的配网重构不同,微网孤岛作为一个出$ E# M* R( n% w
力有限的供电系统,重构不仅要对线路分段开关、' }# W1 r& g N6 k7 J
联络开关进行调整,还需根据实时变化的外部环
& K' {; Y K1 N9 K境,对设备连接开关进行调整[3,13]。这两类开关的
; W# a9 M( H/ _9 d3 U; Q调整有着各自不同的特点:对设备连接开关状态的
+ i' `5 M2 y7 K. }% t1 E1 M调整本质上为设备再分配问题;而对线路分段开4 \; j, E0 k, c8 N0 E
关、联络开关状态的调整本质上为供电拓扑优化问
$ c- y+ }; B3 N, z1 A5 U题。二者有着不同的目标与约束条件,适合采用混
6 s& m4 L7 ]6 `合算法进行求解。- ]. Y$ E& c0 \: m. b/ Z1 Q3 U
因此,为保证重构的实时性以及寻优的高效性
0 o! e6 o# O+ o与稳定性,在建立了微网孤岛重构的数学模型后,: t/ D( K# d' T- L% m3 ?8 s+ O7 J
本文将模型解耦为设备连接开关重构与线路分段
- l6 u* g# ^; u2 m开关、联络开关重构两个子问题,并采用了动态规0 \, h' B' q g5 |
划法与改进的最优流模式法相结合的混合算法寻) n0 m) ?+ Y# F; p6 u( n) }) T
找最优重构方案。MATLAB 仿真结果表明,本文所, ?# Y. x0 I* n6 I. I0 r/ G
提算法可以有效地同时保证重构实时、高效与寻优
8 N, u8 Y% g3 x稳定性,在处理微网孤岛重构问题上有着较为明显; F! Z- s J; g% ?% _. V
的优势。
0 B) _6 ?2 B5 s; e' y( L% d! [1 U- a$ s' f6 u
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