有源配电网动态无功优化解耦方法研究

作者：罗培; 孙吉浩^*

来源：高电压技术, 2021, 47(04): 1323-1333.

DOI：10.13336/j.1003-6520.hve.20200051

• 有源配电网
• 动态无功优化
• K-Means聚类
• 解耦策略
• 自适应学习粒子群算法

为了精准、高效求解动态无功优化这一强时空耦合的混合整数非线性规划问题,提出一种松弛–聚类–校正无功优化解耦策略。该策略首先松弛离散变量与电容器组全天投切次数约束,求得电容器组补偿节点24 h最优无功补偿值;其次,基于K-Means聚类划分时段并确定各时段电容器组实际补偿容量;最后,校正连续变量确定动态无功优化结果。该策略在求解动态无功优化过程中仅需求解非线性规划模型,降低求解规模的同时可获得满意度较高的无功调度结果。优化过程中,设计一种多机制自适应学习粒子群算法进行求解,该算法根据所建模型特点融合3种具有不同优势的粒子进化机制,迭代过程中动态调整3种机制的执行概率以充分发挥各机制的优势,从而克服传统粒子群算法收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷。算例采用IEEE-33节点系统验证所提解耦策略与求解算法的有效性。

• 单位
  湘潭大学