規(guī)�；姆植际诫娫唇尤肱潆娋W(wǎng)后造成了電壓高間歇性波動,影響了無功補償設備的調節(jié)效果。提出基于相似搜索與多開端重組的多目標無功優(yōu)化算法,考慮了非平滑補償設備的日投切次數(shù)限制,加入變化的次數(shù)成本約束,調節(jié)尺度為1 h;DG和SVG的實時平滑調節(jié)設備,調節(jié)尺度為5min,進行超短期預測反饋調節(jié),優(yōu)化目標為電壓偏差、網(wǎng)損和調控成本綜合最優(yōu)。求解算法采用改進的多目標粒子群算法,運用相似搜索技術,調用適用性最高的歷史無功方案作為方案粒子加快算法的初期收斂速度;引用Pareto熵協(xié)調多目標間的適應度,同時依托Pareto解集存優(yōu)能力,在算法收斂后期設計了多開端重組方法,進一步提高優(yōu)化效果。經(jīng)實際算例驗證了該方法的有效性。 

【文章來源】：電網(wǎng)與清潔能源. 2019年05期

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

本文算法流程圖Fig.3ThealgorithmflowchartofSSPSOinthepaper

??±2×2.5%；節(jié)點7、29、48、68、70、74和78分別接有總容量為30kvar并聯(lián)電容器組，28、43、60和76分別接有總容量為60kvar并聯(lián)電容器組，均分3組投切；節(jié)點11、30和41接有3臺SVG，無功調節(jié)范圍均為-100~100kvar，在節(jié)點39和節(jié)點45接有容量為0.15MW的光伏，無功范圍為0~30kvar；節(jié)點40接有容量0.32MW的光伏，無功范圍為0~70kvar。圖3本文算法流程圖Fig.3ThealgorithmflowchartofSSPSOinthepaper圖4某地區(qū)實際拓撲圖Fig.4Theactualtopologyofacertainregion設備的單次調節(jié)成本由設備售價除以設備設計次數(shù)得到，主變壓器c01為50元/次，日次數(shù)上限為15次；并聯(lián)電容器c02為3元/次，日次數(shù)上限為15次；SVG的di，j1為0.08元/kvar；DG的di，j1為0.02元/kvar，k1，k2分別為1.15和0.2。SSPSO的種群規(guī)模設為50[43]，方案粒子數(shù)量為10個，單次迭代上限為200次，多開端次數(shù)為2次，收斂判據(jù)次數(shù)Δs=30次，慣性權重的γ取值為3。3.2優(yōu)化模型對比分析本文根據(jù)配電網(wǎng)的某日的數(shù)據(jù)，對比了2種優(yōu)化模，最新相關模型1：變壓器分接頭、電容器組為日前固定方案，加日內(nèi)5min短尺度SVG和DG配合調節(jié)；本文模型：本文提出的變壓器分接頭和電容器組日內(nèi)1h短尺度的動態(tài)優(yōu)化，增加式（4）中次數(shù)-成本動態(tài)約束條件，并且DG和SVG以5min的尺度進行反饋調節(jié)。對比表1中2種模型的變壓器分接頭、電容器組的調節(jié)次數(shù)和調節(jié)量，模型1的部分補償設備的單日調節(jié)次

【參考文獻】：
期刊論文
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