含高比例風光新能源電網的多目標無功優化算法研究

王宇

摘? 要：在當下的社會發展中，伴隨著化石能源的逐漸枯竭，同時加上人們在生活生產當中對于能源物質的需求量不斷提升，就使得人們越發的關注起新能源的發展。對于這種新能源接入電網方面的研究已經取得了一定的成果，本文就基于含高比例風光新能源電網的多目標無功優化算法角度出發，進行深入的研究，為相關領域的研究人員提供一定的技術性參考。

關鍵詞：新能源;高比例風光;多目標無功優化;無功調控模型

前言：為了能夠在當下的電力網絡系統的發展中，可以很好的獲取到變壓器分接頭單位調節，以及無功補償設備的投切處理效果，就需要積極的進行相關電力網絡設計的分析，以此保障其實現無功優化的求解。在本文的分析中，就需要基于這樣的設計方式，實現針對性的分析，找到最優化的處理方式。

1 含高比例風光新能源電網

在當下電力系統的整體運行中，其核心工作就是需要對其電力系統進行全面的調控，以此保障實現無功的優化處理。其無功優化的過程中，主要涉及到對其無功補償裝置的出力、電壓輸出、檔位控制以及等多方面的操作進行優化 調整。這樣就可以保障在電網系統的運行中，可以很好的應對各種情況下的問題，充分的保障電網系統的穩定性以及安全性。其次，伴隨著新能源的高速發展，也使得電網已經逐漸進行了全面的創新發展，例如采用了含高比例風光新能源的電網系統。但是，這樣的電網系統在運行的過程中，直接提升了電網所需要開展的無功調控壓力，并提升電網的運行程度。但是，這樣的電網新能源開展的過程中，不僅僅可以滿足當下電網的有功負荷實際需求，同時，針對一些特殊的電力設備，也可以進行針對性的高效率調節。為此，為了保障在未來電力系統的運行中，可以創造出更多的經濟效益以及社會效益，就需要對其風管新能源接入到電網系統進行深入的研究與分析，并進行無功調控處理，以此提升新能源的調控能力。

相比較這樣的傳統的電網系統，這樣進行無功優化的過程中，往往會呈現出非線性的問題，例如呈現出離散型、復雜多目標的特征。同時，受到電網當中的線損、電壓偏差等方面的影響，就會導致在研究的過程中，呈現出較大的復雜性。在過去的研究過程中，主要是基于線性的加權方式，對其轉變成單一性的分析目標。但是對于這種計算方式而言，往往無法很好的對其目標進行分析。相比較帕累托的計算方式，可以很好的進行復雜多目標的分析，進而保障在實際的分析過程中，可以很好的進行進化算法求解分析。

2 風光新能源下的無功優化模型構建

2.1 風電無功調控模型構建

在對其進行分析的工程中，為了實現無功優化的效果，就需要積極的對其采用雙饋感應分級的方式，以此很好的對其風電機組進行調控模型的構建。在設計的分析中，需要結合起機械功率，以及注入到電網當中的實際風速，以此就可以計算出風輪機在運行的過程中，所能夠產生的真實機械功率。而在分析中，需要假設在有功功率的分析中，需要基于最大的功率出發，對其功率點進行跟蹤式的分析以及控制，這樣就可以保障基于不同的功率大小，進行相應的風速計算分析。

2.2 光伏無功調控模型

在光伏電站的運行中，其有功輸出的功率上，主要受到光照強度，以及運行過程中的氣候溫度的影響，因此就需要在分析的過程中，對其實際的功率點進行建設，以此就可以實現功率點的跟蹤分析。在分析的過程中，其光伏電站的無功輸出功率上，其產生的可調范圍，則是受到當下電站的整體運行功率輸出影響，也同樣受到其逆變器容量方面的限制。

2.3 目標函數

在本文的分析體系當中，就是一種基于無功優化的方式下，使得電網吸納路在實際的運行過程中，可以很好的降低線損的最小值，同時在電壓排查最小化的過程中，需要充分的保障其靜態電壓可以有著較高的穩定性。其次，需要注意的是在最大化靜態電壓穩定裕度的分析中，還需要將其轉變成最小化系統當中的數值，以此進行針對性的分析以及預估。

2.4 約束條件

在進行分析的過程中，出于風光新能源方面的影響因素，會對其整個電網的無功優化產生一定的影響，因此就需要在分析的過程中，進行約束條件方面的分析以及研究。

3 多目標樽海鞘群算法

3.1 樽海鞘群算法

對于這種算法而言，就是一種受到海洋當中樽海鞘集群運動的基本規律，以及具體覓食的鏈式結構為基礎，所形成的一種數學模型構建分析方式。對于每一個單獨的樽海鞘而言，運行的過程中，不同的個體所形成的運行結構，就可以構成一種鏈式的結構類型。在樽海鞘當中的領導者，可以成為每一個單獨個體的追隨者，以此就在進行問題的優化處理過程中，其領導者的運動發生變化，其追隨者也會相應的發生變化。以此，這樣的計算分析下，就可以很好的形成最優解的分析邏輯。

在進行計算分析的過程中，伴隨著不同迭代計算的分析，就需要掌握其樽海鞘群的算法運行中，可以更新食物源，同時可以很好的對其具體的位置進行分析，以此成為高質量的最優解處理方式。

3.2 帕累托解集存儲與篩選

在進行計算分析的過程中，基于MSSA的方式進行最優化處理中，其會呈現出帕累托解集的積累，同時還需要將其求解放入到特定的存儲池當中，這樣就可以實現對其針對性的分析。

伴隨著算法的演進，在出現了非支配解之后，就需要對其存儲池當中的一些非支配解集進行相應的分析。相比較傳統的最優化分析，這樣的分析方式與可以很好的實現多目標的優化分析目標。

首先，需要進行新解支配的分析，并將其中一些新解進行替換處理。而在存儲池當中存在著一個以上的支配新解的時候，就需要進行新解的去除。需要注意的是，在新解與其所有解都呈現出較大差異性的時候，就證明內部比并不存在著支配關系。

因此，為了進一步的保障在計算分析的過程中，有著較高的計算效率，就要保障存儲池當中，保持著動態非支配接的處理方式。另外，在進行計算中，還要針對對一些非支配解進行合理的去除，以此避免對其計算結果造成不良的影響。

根據計算分析后可以發現，在進行計算的過程中，可以有效的利用輪盤的方式，對其中一些超出限值的個數進行去除，并且需要保障一些非支配解的臨解釋數量可觀的情況下，就可以明確被剔除的可能性越高。

3.3 無功優化應用設計

在本文所提出的MSSA算法的分析中，是一種基于對目標智能的優化算法，因此就需要在對其進行無功優化的分析過程中，需要積極的進行優化變量的處理，同時還要進行相應的連續變量的分析。同時，需要注意的是，還要進行實用度函數的合理性評估。在進行分析的過程中，需要讓個體可以找到相應的潮流，這樣就可以很好的進行計算以及分析，保障對每一個函數都可以找尋到相應的適應度函數，最終提高無功優化應用設計水平，提高算法的準確性。

總結：綜上所述，在本文的所提出的計算方式來看，是一種很好的基于實際的新能源接入到電網系統當中的實際情況，并實現針對性的分析以及計算，以此充分保障在計算之后，可以及時的發現一些最優解，讓我國電力網絡系統可以穩定的進行運行下去，創造出更多的經濟效益和社會效益。

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