混合能源系統(tǒng)對電力線路線損的影響評估與優(yōu)化

［關(guān)鍵詞］混合能源；電力系統(tǒng)；線損優(yōu)化；粒子群優(yōu)化算法

混合能源系統(tǒng)（HybridEnergySystem，以下簡稱“HES”）通過整合多種能源技術(shù)，包括可再生能源和傳統(tǒng)能源，形成了高效的分布式發(fā)電配置。該系統(tǒng)使得電力用戶可以獨立地控制各自的能源設(shè)備，從而維持電力供應(yīng)的連續(xù)性和獨立性。因此，混合能源系統(tǒng)不僅增加了電網(wǎng)的彈性，而且提高了用戶在電力供應(yīng)中的自主性和安全性。與傳統(tǒng)的大規(guī)模發(fā)電相比，混合能源系統(tǒng)的運行依賴于用戶側(cè)安裝，基于地理位置的就近原則，能顯著減少因電網(wǎng)擴展而需的高額設(shè)備投資和維護成本。HES不僅優(yōu)化了資金的使用效率，也降低了長距離輸電過程中的能耗和損耗。HES通過優(yōu)化能源配置和使用策略提高能源利用率，理論上可以通過短距離傳輸和負載平衡減少線損，但這需要更精確的系統(tǒng)設(shè)計和實時的能源管理策略。

1 相關(guān)技術(shù)介紹

1.1 HES

HES是一種綜合多種能源技術(shù)的集成系統(tǒng)，旨在提高能源利用效率、優(yōu)化能源配置、減少環(huán)境影響，并增強能源供應(yīng)的可靠性和穩(wěn)定性。這些系統(tǒng)通常由多種能源生成單元、能量存儲系統(tǒng)及高級能源管理系統(tǒng)組成，后者負責(zé)監(jiān)控和控制能源的生成、存儲和消耗。HES的主要功能是通過結(jié)合不同能源形式的互補特性，在不同時間和條件下優(yōu)化能源的使用，從而提高能效，減少依賴化石燃料的環(huán)境影響，增加能源供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性，最終實現(xiàn)長期的成本降低。

1.2 粒子群優(yōu)化算法

粒子群優(yōu)化算法（ParticleSwarmOptimization，以下簡稱“PSO”）是一種模擬生物群體社會行為的元啟發(fā)式優(yōu)化算法。該算法通過模擬鳥群覓食行為來尋找問題的最優(yōu)解。PSO中，每個解決方案被視為粒子在多維空間中的位置。每個粒子具有兩個基本屬性：位置和速度。粒子通過跟蹤兩個極值來更新自己的位置和速度。其中個體最優(yōu)位置為每個粒子自問題開始以來所找到的最佳位置，全局最優(yōu)位置為整個群體中所有粒子所找到的最佳位置。PSO的基本流程如下。

（1）初始化。隨機生成一群粒子，每個粒子具有隨機的初始位置和速度。

（2）評估。計算每個粒子的適應(yīng)度，即它們當(dāng)前位置的函數(shù)值。

（3）更新個體最優(yōu)和全局最優(yōu)。對每個粒子，如果當(dāng)前位置的適應(yīng)度比之前記錄的個體最優(yōu)更好，則更新其個體最優(yōu)；對所有粒子，找出具有最佳適應(yīng)度的粒子，并更新全局最優(yōu)。

（4）調(diào)整速度和位置。對每個粒子，根據(jù)式（1）和式（2）更新其速度和位置。

（5）終止。如果達到最大迭代次數(shù)或其他終止條件（粒子最優(yōu)），算法停止。

（6）算法返回全局最優(yōu)位置作為問題的最優(yōu)解。

2 基于模擬退火的改進粒子群算法線損優(yōu)化

2.1 基于模擬退火的改進粒子群優(yōu)化算法

模擬退火（SimulatedAnnealing，以下簡稱“SA”）是一種啟發(fā)式隨機搜索算法，靈感來源于固體物理中的退火過程。基于模擬退火的改進粒子群優(yōu)化算法（以下簡稱“PSOSA”）是一種將粒子群優(yōu)化和模擬退火策略相結(jié)合的混合優(yōu)化方法。通過逐漸減少系統(tǒng)溫度的方式，允許在初始階段以一定的概率接受劣質(zhì)解，從而有可能跳出局部最優(yōu)，最終趨向全局最優(yōu)解。該算法流程如下。

（1）初始化粒子群。生成初始粒子群，為每個粒子設(shè)定初始位置和速度。

（2）評估適應(yīng)度。對每個粒子進行適應(yīng)度評估，即計算每個粒子當(dāng)前位置的函數(shù)值，并設(shè)置初始溫度值。

（3）更新粒子位置和速度。依據(jù)粒子群優(yōu)化算法的規(guī)則更新粒子的速度和位置。

（4）更新個體和全局最優(yōu)解。根據(jù)適應(yīng)度評估結(jié)果，更新每個粒子的個體最優(yōu)解。同時，更新整個粒子群的全局最優(yōu)解。

（5）模擬退火降溫。按照指數(shù)衰減冷卻計劃，減少系統(tǒng)溫度。溫度的降低導(dǎo)致接受劣質(zhì)解的概率逐漸減小，使搜索行為逐漸從探索轉(zhuǎn)向開發(fā)。

（6）最優(yōu)解。如果滿足終止條件（達到全局最優(yōu)解），算法終止。

PSOSA流程如圖1所示。

2.2 模擬電力系統(tǒng)模型

文章采用IEEE33節(jié)點測試饋線系統(tǒng)的電力網(wǎng)絡(luò)布局作為電力系統(tǒng)模擬環(huán)境，這是一種廣泛用于電力系統(tǒng)分析和算法測試的標(biāo)準(zhǔn)測試配置。系統(tǒng)包括33個節(jié)點，其中節(jié)點0～節(jié)點32依次連接，形成主干線和多條支線。從節(jié)點0～節(jié)點17形成主干線，而從節(jié)點4～節(jié)點24及從節(jié)點6經(jīng)節(jié)點26～節(jié)點32則形成支線，圖2中實線連接表示電纜或輸電線的物理連接，虛線連接表示規(guī)劃中的連接或系統(tǒng)的備用供電線路IEEE33配電系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示，其中IEEE33節(jié)點系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)部分參數(shù)見表1。

3 試驗結(jié)果分析

混合能源系統(tǒng)接入前后線損對比見表2。試驗結(jié)果表明，通過模擬鳥群的社交行為來尋找解決方案，PSO能有效減少線損，能夠有效地調(diào)整能源分配和管理，實現(xiàn)線損顯著降低；結(jié)合模擬退火的全局搜索優(yōu)勢，模擬退火進一步優(yōu)化了粒子群算法，顯示出比傳統(tǒng)PSO更優(yōu)的性能。

從圖3可以看出，在迭代的初期階段，PSOSA顯示出較快的收斂速度。在進入迭代的后期，PSOSA找到的最優(yōu)解明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的PSO。PSOSA在第67次迭代時已經(jīng)達到收斂，而PSO則因陷入局部最優(yōu)而需要更多的選代次數(shù)才能達到收斂，結(jié)果證明PSOSA在局部搜索和全局搜索方面的優(yōu)越性。

4 結(jié)束語

文章通過PSO和PSOSA對混合能源系統(tǒng)接入配電網(wǎng)后進行線損優(yōu)化，證明了PSO本身就能顯著降低線損，而將模擬退火機制集成進粒子群優(yōu)化算法后，能進一步提升優(yōu)化效果，實現(xiàn)更高比例的線損減少。這不僅驗證了PSOSA算法在處理此類優(yōu)化問題上的可行性，而且表明了該算法無論在局部搜索還是全局搜索方面都優(yōu)于PSO。在收斂性和適應(yīng)性方面，PSOSA能更有效、更迅速地找到最優(yōu)的接入容量。此外，通過合理規(guī)劃混合能源接入，可以有效降低系統(tǒng)的有功損耗。未來，采用先進的優(yōu)化算法在能源系統(tǒng)規(guī)劃中相當(dāng)重要，尤其是在提高能源效率和優(yōu)化資源配置方面的應(yīng)用。