基于改进ABC算法的含分布式电源配电网无功优化研究

摘要

配电网的无功优化是增强网络电压水平、降低网络损耗、保障电力网安全稳定运行的一项重要手段。采用在配电网中安装DG(Distributed Generation，分布式能源)可在一定程度上缓解目前所面临的能源危机，达到节能减排，环保低碳的目标。但是DG加入配电网使网络中的潮流分布发生变化，从而使配电网的规划、运行以及控制方式发生改变。本文研究含DG的配电网的无功优化问题，所做的主要工作如下:
　　(1)本文构建含DG配电网的无功优化模型，其以减少系统的网损为目标，且考虑系统电压的稳定性指标以及DG的无功调节的能力。同时基于无功裕度值的计算，确定无功补偿点。模型以DG的无功出力以及电容器组投切组数作为无功优化模型的控制变量，以网络中负荷节点电压作为其状态变量，经过优化并网DG的无功出力大小以及所配置的电容器组的无功补偿量达到对含DG配电网无功优化的目的。
　　(2)对含不同DG的潮流算法进行改进。首先将DG分别等效为不同的节点类型，通过前推回代法求解含不同DG的潮流计算。在处理PV节点时，通过无功分摊原理设定无功初值，采用无功补偿的方法进行功率修正。在IEEE33节点配电系统上，对含不同DG的配电网进行潮流计算。仿真结果表明，DG的接入能提升系统节点电压。
　　(3)提出一种MABC(Modified Artificial Bee Colony，改进的人工蜂群)算法。通过借鉴DE(Differential Evolution，差分进化)算法的突变算子，使跟随蜂的搜索策略受个体目前所获得的最优值的引导，并加入扰动项，使算法的全局探索与局部开采能力得以平衡。此外，根据标准ABC算法中侦察蜂搜寻机制的不足，本文融合一般反向学习策略的思想，生成之前遗弃蜜源的反向解，加强了侦察蜂的搜寻经验，进一步提高算法的搜索效率。在仿真实验中可以发现，改进的算法保持了ABC算法简单容易实现的特点，增强了全局收敛性，有效提高了算法的收敛速度和收敛精度。
　　(4)本文采用IEEE33以及美国PG&E69节点系统进行MATLAB仿真测试，分别使用本文提出的MABC算法、标准ABC算法和文献中的IABC算法进行优化计算并比较，测试结果验证了本文所搭建的含DG配电网无功优化数学模型和提出的MABC算法的有效性，其能够使配电系统中的无功功率分布得以合理的优化。此优化方案可有效提高配电网的电压水平和电力系统运行的稳定性。