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🔥 内容介绍
摘要: 主动配电网（ADNs）的兴起为提升电力系统效率和可靠性提供了新的途径。然而，大规模光伏发电的接入给配电网运行带来了新的挑战，其间歇性和波动性使得有功无功协调优化变得更为复杂。本文针对计及光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化问题，提出了一种基于多目标粒子群优化（MOPSO）算法的优化策略。该策略考虑了电压偏差、线路损耗、无功补偿设备运行成本等多个目标函数，并通过改进的MOPSO算法有效地寻找到帕累托最优解集，最终实现主动配电网在光伏波动情况下的稳定可靠运行和经济效益最大化。
关键词: 主动配电网；光伏波动性；有功无功协调优化；多目标粒子群优化；帕累托最优解
1 引言
随着全球能源结构的转型和可再生能源的快速发展，光伏发电在配电网中的渗透率日益提高。然而，光伏发电的间歇性和波动性给配电网的运行和控制带来了巨大的挑战。传统被动配电网难以应对光伏发电的随机性，容易导致电压波动、线路损耗增加以及系统稳定性下降。为此，主动配电网（ADNs）应运而生，其通过灵活的控制策略和先进的设备，能够有效地适应光伏发电的波动性，并实现配电网的优化运行。
有功无功协调优化是主动配电网的关键技术之一。它旨在通过协调控制有功功率和无功功率的分配，以达到降低线路损耗、提高电压质量、减少无功补偿设备运行成本等目标。然而，在考虑光伏波动性的情况下，有功无功协调优化问题变得更加复杂，因为它需要考虑光伏发电功率的随机性和不确定性。传统的单目标优化算法难以有效地解决多目标优化问题，因此需要采用更先进的多目标优化算法。
本文提出了一种基于多目标粒子群优化（MOPSO）算法的主动配电网有功无功协调优化策略，该策略能够有效地处理光伏波动性，并实现多个优化目标的平衡。通过对MOPSO算法进行改进，提高了其搜索效率和收敛速度，最终得到一组帕累托最优解，为配电网调度人员提供决策支持。
2 模型建立
2.1 主动配电网模型: 本文采用改进的潮流计算模型，考虑光伏发电的随机性和不确定性。该模型基于节点导纳矩阵，能够精确地计算出各个节点的电压和功率流。光伏发电功率采用概率分布模型进行描述，例如正态分布或贝塔分布，以模拟其波动性。
2.2 目标函数: 本文考虑以下三个目标函数：
最小化线路损耗: 线路损耗是配电网运行的重要指标，其大小直接关系到经济效益。
最小化电压偏差: 电压偏差过大将会影响用户的供电质量，甚至危及电气设备的安全。
最小化无功补偿设备运行成本: 无功补偿设备的运行成本是配电网运行成本的重要组成部分。
这三个目标函数之间存在冲突，需要采用多目标优化算法进行协调优化。
3 基于改进MOPSO算法的优化策略
传统的粒子群优化算法 (PSO) 只能解决单目标优化问题。为了解决多目标优化问题，本文采用多目标粒子群优化算法 (MOPSO)。为了提高MOPSO算法的效率和收敛速度，本文进行了以下改进：
改进的非支配排序: 采用改进的快速非支配排序方法，提高了排序效率。
改进的拥挤距离计算: 采用改进的拥挤距离计算方法，能够更好地保持种群的多样性。
自适应参数调整: 根据迭代次数自适应调整惯性权重和学习因子，提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力。
光伏功率预测: 集成短期光伏功率预测模型，提高优化结果的准确性。
4 算例分析
本文采用IEEE 33节点配电网作为算例，模拟了不同光伏渗透率下的主动配电网有功无功协调优化问题。结果表明，改进的MOPSO算法能够有效地找到帕累托最优解集，并且能够在考虑光伏波动性的情况下，有效地降低线路损耗、提高电压质量、降低无功补偿设备运行成本。与传统的单目标优化算法和未改进的MOPSO算法相比，本文提出的算法具有更好的性能。
5 结论
本文提出了一种基于改进MOPSO算法的主动配电网有功无功协调优化策略，该策略有效地解决了计及光伏波动性的多目标优化问题。通过改进的MOPSO算法，能够高效地寻找到帕累托最优解集，为配电网调度人员提供多种优化方案，最终实现主动配电网在光伏波动情况下的稳定可靠运行和经济效益最大化。未来的研究将着重于考虑更复杂的配电网模型和更广泛的优化目标，进一步提高算法的鲁棒性和适应性。
⛳️ 运行结果
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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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