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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 |
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基于动态规划与最优流模式的微网孤岛重构 ( T6 ]0 X% M4 F' O) z2 F
; o2 T; x, x! F# J' i3 {% V L$ W; P' l5 M1 N* P/ g/ H
实时重构技术是维持孤岛微网稳定运行的有
( J) ?5 P; D* F1 g6 q& B基金项目:国家自然科学基金(61573155,51877085)。
# h, Z5 ^0 G3 v% Z( R* V# L; LProject Supported by National Natural Science Foundation of China
4 A, x4 p$ a, ]; P; I- C- R(61573155, 51877085).
. ?7 A) q s6 f# S8 c效手段[1]。失去了主网的支撑,作为一个低惯性系* t0 e: ]& Y" C5 _& U' W* A
统,微网在孤岛运行环境下,很容易因设备出力的; P- ^; [ q }0 q: M! ?. n. A
波动而失稳[2]。当系统发生变动时,通过实时调整
6 P! h$ y7 L. G0 K5 V" s5 Z设备连接开关与线路分段开关、联络开关的运行状
: e$ O1 P3 k+ j态,改变微网的所连设备数量与供电拓扑结构,微- i: b' h- i- [1 r8 K8 T
网得以在动态变化中控制系统的电压与频率,维持+ ^; K5 a2 ^+ P7 j) j, p& y/ M
网络的功率平衡。 [* {/ f R+ ]0 w4 H+ k
重构是通过改变网络各开关的运行状态来改
6 H8 J+ m) c0 C; l; J6 X变网络运行方式,在一定约束条件下,保证系统安2 P I9 t3 V y U) v' N2 o/ b
全稳定运行,并使系统的某项指标达到最优的过( E- O' e# s* O. n" f5 i
程。微网重构的本质是一个多目标、多约束的非线/ \% ~2 t, J4 x: w
性混合整数规划问题。针对微网的重构,目前多采
. \8 i+ _, A. n2 V; G用单一的寻优方法来解决,例如有枚举法[3]、传统% f8 x' V9 _* k3 ?) D+ D) Z! C
数学优化方法[4-5]或人工智能算法[1,6-9]。
* U4 W8 H, v' @' g; U: `9 U% m上述方法各有其优势所在,但也均存在有不
% k9 H3 @ {: H8 Z( O足:虽然枚举法与传统数学优化方法的寻优结果可
) R* g' o" D0 |& ~9 _4 J. N" F! e1 p4 z以稳定收敛到最优解,但是寻优效率低,运算耗时7 A1 G! z, E- e3 Q8 b& \+ |* K
长;人工智能算法通过在迭代中使用元启发式策略0 @, f! S, h/ r/ {5 ]
进行筛选使得寻优高效,但其固有的随机性在实时
* K+ t3 T! i3 g5 _重构时会导致重构结果难以稳定收敛到最优解甚
5 T" @- R6 q R# K5 T V7 Y, i至会有无法寻得有效解的情况出现。这些单一算法; N( r. p; v$ F. W( G
均很难实现微网孤岛重构的实时、寻优稳定与高效. @, ~( e/ S! C; ^
三者间的平衡。# f) i# H3 y; z% S$ z8 {
针对于此,本文采用混合算法来实现微网孤岛
[3 t/ r; }5 }/ Q. m重构。混合算法是指将模型分层或解耦后,对于不2 b& O, g2 |" B' w, J5 i$ M( M( u# ]
同的子问题所呈现出的不同特点而采用多种算法
. Z: K# z! a/ y: _3 r* u! Y2 {3 \联合求解。它是发挥算法优势,避免算法短板的有# c4 g' O9 E5 N9 \( r W2 n* w2 t2 M
效手段。目前在一些领域的研究中已有学者针对模
, X( M2 b7 m4 I4 A# h型特点提出了相应的混合算法,并取得了良好的效
" p! v$ O% [: Q网络首发时间:2020-07-29 15:03:50
. @5 W, V/ k1 [- V网络首发地址:https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2410.TM.20200729.1329.001.html1 b9 j- \. q. P2 t7 }0 \' z
1: }7 V% W$ A* v
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& @! S& W) v* }2 n2 21 G% n6 M% `6 V; w+ P
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r6 B: m) ?, e# m! |& E
2 - V/ B4 S; V4 Q$ b3 B2 u
张熙等:基于动态规划与最优流模式的微网孤岛重构
3 j1 |" e m1 c( h, }0 M6 ? [! s, p果。如文献[10]在对基于电网络理论所建立的大型1 c7 }2 ^% S1 O+ S
接地网故障诊断模型进行分层后,先采用确定性算9 p- M! l# h _6 e4 `
法(L−M 法)快速锁定真实解的范围,之后再用随机8 Q0 B% q0 @9 h: T
性算法(粒子群算法)进一步深入优化。仿真结果表
# e8 ^3 f" p# i5 k/ f明,该混合算法在收敛性与结果准确度上均优于单' o. e, ?1 N) b! ]1 Q
纯的确定性算法与随机性算法。文献[11]为了进行
! C7 i7 u* V6 R& D/ p. N4 P8 L更有效的变电站负荷聚类分析,提出了综合考虑负
7 |: e# P5 E6 p/ b4 a荷曲线和构成的变电站双层聚类模型。将该模型解
! e8 C7 J% g$ ^耦为上层与下层变电站聚类分析 2 个子问题后,文" x) v- {7 {# J& g$ B% @
章根据上下层各自特点分别采用了 K−means 算法0 E/ _6 b" ^9 C5 U# N5 z$ G% A
与分裂式 FCM 算法予以求解。在对实际变电站聚
9 i& c4 U7 K- Y& |* [ o类分析后的结果表明,该混合算法可以有效补充传
# w. x+ }" u- x统算法的不足。文献[12]采用了一种混合智能算法
; E( w& u+ y: Y6 l6 @5 k解决配网重构问题。在寻优过程中,部分个体用粒
8 T# @6 m8 F, R% S# \1 S) S5 I& @子群优化算法(PSO)进行迭代,其它个体进行遗传
! _. w7 {7 K. b算法(GA)中的交叉和变异操作,整个群体信息共
3 O v3 z9 N; x s) u0 E享,同时采用自适应参数机制与优胜劣汰的进化思* k: c! W: v, u$ o
想。仿真结果表明,与单一的 GA 法和 PSO 法相比,
/ y Z8 |4 M; G6 R该混合算法具有更高的搜索效率和寻优性能。
, K# y7 P) U7 S% p/ H与传统的配网重构不同,微网孤岛作为一个出
, \4 y4 f B' ~4 Z7 S% u5 b9 d* I力有限的供电系统,重构不仅要对线路分段开关、, X9 \, g! j5 _
联络开关进行调整,还需根据实时变化的外部环. G, V1 M# y$ n- W' V
境,对设备连接开关进行调整[3,13]。这两类开关的
. a; T2 Q% y# w# E9 ~0 k+ ?. D调整有着各自不同的特点:对设备连接开关状态的' u5 m b, u3 [
调整本质上为设备再分配问题;而对线路分段开
: d. Q' X/ W+ `& Y, W关、联络开关状态的调整本质上为供电拓扑优化问
4 ?% B1 Q0 F8 _ B" h" g7 I: B* u, c题。二者有着不同的目标与约束条件,适合采用混* t9 \" r$ }: c6 P2 P" ?
合算法进行求解。 x+ s/ a& A* W
因此,为保证重构的实时性以及寻优的高效性2 W! L2 n7 A9 V
与稳定性,在建立了微网孤岛重构的数学模型后," X7 W+ l! b2 l& s* X7 D, C
本文将模型解耦为设备连接开关重构与线路分段
) j7 P8 ?0 n7 J7 [ K7 i" ~* Q i开关、联络开关重构两个子问题,并采用了动态规 O: Y& ]& X) o) O
划法与改进的最优流模式法相结合的混合算法寻" Y6 b* N; X4 y- t; T; A4 h$ i6 F8 ^
找最优重构方案。MATLAB 仿真结果表明,本文所
6 q: q( }1 h7 q提算法可以有效地同时保证重构实时、高效与寻优1 q( |) V( H$ T+ T
稳定性,在处理微网孤岛重构问题上有着较为明显
F0 P$ H$ S n的优势。
7 d! L, z- z1 e. F; S' [2 w1 q" d$ ~: o& m4 l8 u, u. s- L! y/ i
& N& P! N1 w/ n& M |
zan
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