CN110224385A - 一种主动配电网中超导故障限流器的优化配置方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种主动配电网中超导故障限流器的优化配置方法。本发明获取配电网络系统参数及分布式电源接入位置及容量，计算稳态潮流，得到稳态时各节点电压及相角，计算稳态时各支路电流；考虑分布式电源接入后短路电流计算方法，计算各节点短路电流，找出短路电流超标节点，并计算短路状态下各支路电流；根据超导故障限流器启动条件选择能够正常启动支路，基于支路灵敏度排序方法筛选候选支路；计及超导故障限流器的成本及限流效果，采用改进的多目标粒子群算法对超导故障限流器安装位置及安装阻抗进行多目标优化计算；得到不同安装数量下的Pareto解，用于配电网中选址定容。本发明减少了算法陷入局部最优的可能，提高了结果的准确性。
Description
技术领域
本发明属于电力系统及自动化领域，尤其是涉及一种主动配电网中超导故障限流器的优化配置方法。
背景技术
近年来，风能、太阳能等分布式能源的并网运行改变了单一电源网络供电的格局，使传统电网逐渐向微电网、主动配电网等方向转变。分布式电源(DistributedGeneration,DG)的接入在提高配电网灵活性和可靠性的同时，也改变了配电网的潮流分布、节点电压、支路电流、网络损耗等特性，其容量增大时会影响到配电网的安全稳定运行。特别是当系统发生短路故障时，短路电流超标问题突出。
目前，对于配电网短路电流超标问题，已有多种限流措施，主要分为调整电网结构和加装限流装置两类，调整电网结构主要方法包括提高电压等级、母线分裂运行、使电网结构分层分区运行等，但是电压等级提高存在约束，其仍受技术和环境条件以及发电机与发电厂规模等因素的制约；母线分列运行经济性好，但是会降低系统的电气联系，存在安全裕度减小的弊端；电网结构分层分区运行成本过高。传统的加装限流装置的方法主要通过加装限流电抗器(current-limiting reactor，CLR)实现，但是CLR是一种高耗能设备，增加系统网损，降低系统稳定性，且影响电网电磁环境。超导故障限流器(Superconducting faultcurrent limiter，SFCL)则以其正常情况下低阻抗、低损耗特性，故障状态下出色的短路电流抑制能力，以及不会对系统稳定性带来不良影响等突出优势，成为抑制故障电流的最佳选择之一。
当主动配电网的规模增大或分布式电源安装数量和容量增加时，短路电流幅值增加，短路电流超标节点数量随之增加，如何快速选择超导故障限流器在主动配电网中的安装位置及阻抗成为超导故障限流器应用的前提。在考虑安装超导故障限流器的经济性同时计及其带来的限流效果，这是一个多目标，非线性的优化问题，采用Pareto解集的方式可以有效解决多目标优化问题，实现超导故障限流器在主动配电网的优化配置结果。
发明内容
本发明涉及一种主动配电网中超导故障限流器的优化配置方法，考虑电机型分布式电源和逆变器型分布式电源在短路故障下不同等效电路模型，在含有分布式电源单元的主动配电网短路电流计算方法下实现电阻型超导故障限流器的优化配置。同时，采用多目标算法以避免不同目标函数之间权重选取问题，可根据实际问题在Pareto解集中进行决策。
本发明采用如下技术方案实现：
一种主动配电网中超导故障限流器的优化配置方法，包括如下步骤：
步骤1：获取配电网络系统参数及分布式电源接入位置及容量，计算稳态潮流，得到稳态时各节点电压及相角，计算稳态时各支路电流；
步骤2：考虑分布式电源接入后短路电流计算方法，计算各节点短路电流，找出短路电流超标节点，并计算短路状态下各支路电流；
步骤3：根据超导故障限流器启动条件选择能够正常启动支路，基于支路灵敏度排序方法筛选候选支路；
步骤4：计及超导故障限流器的成本及限流效果，采用改进的多目标粒子群算法对超导故障限流器安装位置及安装阻抗进行多目标优化计算；
步骤5：增加超导故障限流器安装数量，若仍满足超导故障限流器安装数量约束Nmin≤NSFCL≤Nmax，则返回步骤4；若不满足，得到不同安装数量下的Pareto解，用于配电网中选址定容。
作为优选，步骤1中所述计算稳态潮流通过配电网潮流算法实现，采用牛顿-拉夫逊法；计算得到稳态时节点i的电压幅值Ui_n和相角θi为：
其中，Pis为节点i的有功功率，Qis为节点i的无功功率，ΔPi为节点i的有功功率误差，ΔQi为节点i的无功功率误差，Ui_n为稳态时节点i电压，Uj_n为稳态时节点j电压，θi为节点i的相角，θj为节点j的相角，Gij为节点i和节点j之间的电导，Bij为节点i和节点j之间的电纳；
计算得到稳态时支路ij电流为：
其中，zij为支路ij阻抗；
作为优选，步骤2中所述考虑分布式电源接入后短路电流计算方法为：
故障状态下将电机型分布式电源等效为电流源和次暂态电抗的并联模型，将逆变器型分布式电源等效为恒定电流源模型；
采用故障分量法，当节点k发生三相短路故障时，计算得到节点k故障电流为：
其中，Uk.0为节点k的正常分量电压，Zkk为节点k的自阻抗；若短路电路Ik幅值超出最大允许短路电流Imax，则定义节点k为短路电流超标点。
由叠加定理计算得到各节点故障电压为：
其中，Ui.0为节点i的正常分量电压，ΔUi为节点i的故障分量电压，Zim为对应的节点阻抗矩阵元素，Im为接入节点m的电流源出力；
计算故障状态下支路ij的短路电流为：
作为优选，步骤3中所述超导故障限流器启动条件为：
Iij_f＞3.5Iij_n
其中，Iij_f为支路ij在故障状态下的短路电流幅值，Iij_n为支路ij在正常状态下的支路电流幅值；
所述超导故障限流器启动条件表示安装支路在故障状态下的短路电流水平超过其正常状态下的电流水平3.5倍，超导故障限流器启动；
步骤3中所述支路灵敏度的定义为：
其中，η为支路灵敏度，k为短路故障发生节点，zSFCL为在支路ij上安装的超导故障限流器阻抗，Zki，Zki为节点k与节点i，j之间的互阻抗，zij为支路ij的阻抗；
支路灵敏度η越大，则在该支路安装超导故障限流器对短路电流抑制越明显，对于每个短路电流超标点，取灵敏度最大的a条支路作为候选支路。
作为优选，步骤4中所述采用改进的多目标粒子群算法对超导故障限流器安装位置及安装阻抗进行多目标优化计算，具体方法为：
选择超导故障限流器安装数量为Nmin；
优化问题中超导故障限流器的成本子函数表示为：
其中，NSFCL为限流器安装台数，RSFCL(i)为第i台限流器阻抗值，a为单位台数的限流器成本系数，b为单位欧姆的限流器成本系数；
优化问题中超导故障限流器的限流效果表示为：
其中，I(0)为安装电阻型超导故障限流器前各节点三相短路电流幅值，I(1)为安装电阻型超导故障限流器后节点三相短路电流幅值，n为节点数；
约束条件表示为：
Zmin≤ZSFCL≤Zmax
Ij≤Imax
Nmin≤NSFCL≤Nmax
其中，Zmin为每台电阻型超导故障限流器的最小阻抗，Zmax为每台电阻型超导故障限流器的最大阻抗，Imax为允许的最大短路电流幅值，Nmin为最小安装台数，Nmax为最大安装台数；
步骤4中所述改进多目标粒子群算法包括如下步骤：
步骤4.1，考虑步骤3中候选支路和阻抗约束作为自变量范围，，产生一个初始种群P0；
步骤4.2，选取其中的Pareto解并存入外部档案；
步骤4.3，轮盘赌方式更新个体最优位置pbset和全局最优位置gbest；
步骤4.4，粒子群游，更新粒子速度和位置；
其中，vi、xi,分别表示粒子的速度和位置，xpbest表示粒子最佳位置，xgbest表示种群最佳位置，w表示惯性系数，c1，c2表示自我学习因子和种群学习因子；
步骤4.5，引入变异操作改进原有算法，根据种群变异概率以及迭代次数产生新的种群P1；
步骤4.6，检查粒子的边界条件并更新外部档案；
步骤4.7，判断迭代次数ger是否达到最大迭代次数，若达到，则执行步骤5，输出Pareto最优解集；若未达到，返回步骤4.3；
采用上述方法后，本发明具有以下改进：
考虑电机型分布式电源和逆变器型分布式电源在短路故障下输出电流的区别，采用不同的等效电路表示不同类型分布式电源故障状态下输出电流。更准确的计算主动配电网短路电流，所得的优化配置结果也更符合实际网络。
采用Pareto最优解集的方式求解多目标优化问题，避免了不同量纲目标函数间权重选择的问题，便于在配电网中对超导故障限流器选址定容。
优化算法采用改进多目标粒子群算法，在传统粒子群算法中引入变异操作。该操作在不降低种群寻优速度的同时，根据迭代次数和变量维度自适应选择变异概率，减少了算法陷入局部最优的可能，扩大了种群的搜索范围，提高了结果的准确性。
附图说明
图1：为发明实例应用中所选电机型分布式电源的等效电流源变换图；
图2：为发明实例应用中所选逆变器型分布式电源的等效电流源变换图；
图3：为本发明实例应用中包含分布式电源的主动配电网系统在短路故障下的等效电路图；
图4：为本发明实例应用中包含分布式电源的主动配电网故障时正常分量网络和故障分量网络图；
图5：为本发明实例应用中接入电阻型超导故障限流器后串联等效电路图；
图6：为本发明实例应用中接入电阻型超导故障限流器后并联等效电路图；
图7：为本发明实例应用中改进的多目标粒子群算法流程图；
图8：为本发明实例应用中包含电机型分布式电源和逆变器型分布式电源的IEEE33节点主动配电网系统图；
图9：为本发明实例应用中考虑灵敏度排序情景下电阻型超导故障限流器优化配置的Pareto解图；
图10：为本发明实例应用中是否考虑灵敏度排序情景下电阻型超导故障限流器优化配置的Pareto解对比图；
图11：为本发明实例应用中是否考虑灵敏度排序情景下阻型超导故障限流器优化配置的Pareto解迭代次数对比图；
图12：为安装台数为2、3、4台时的候选方案下各节点短路电流抑制效果对比图；
表1：候选方案下安装支路及安装阻抗参数。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合图1至图12介绍本发明的具体实施方式，一种主动配电网中超导故障限流器的优化配置方法，包括如下步骤：
步骤1：获取配电网络系统参数及分布式电源接入位置及容量，计算稳态潮流，得到稳态时各节点电压及相角，计算稳态时各支路电流；
步骤1中所述计算稳态潮流通过配电网潮流算法实现，采用牛顿-拉夫逊法；计算得到稳态时节点i的电压幅值Ui_n和相角θi为：
其中，Pis为节点i的有功功率，Qis为节点i的无功功率，ΔPi为节点i的有功功率误差，ΔQi为节点i的无功功率误差，Ui_n为稳态时节点i电压，Uj_n为稳态时节点j电压，θi为节点i的相角，θj为节点j的相角，Gij为节点i和节点j之间的电导，Bij为节点i和节点j之间的电纳；
计算得到稳态时支路ij电流为：
其中，zij为支路ij阻抗；
步骤2：考虑分布式电源接入后短路电流计算方法，计算各节点短路电流，找出短路电流超标节点，并计算短路状态下各支路电流；
步骤2中所述考虑分布式电源接入后短路电流计算方法为：
故障状态下将电机型分布式电源等效为电流源和次暂态电抗的并联模型，将逆变器型分布式电源等效为恒定电流源模型；
图1所示，为发明实例应用中所选电机型分布式电源的等效电流源变换图。其中，EDR”表示电机型分布式电源故障期间的电动势，XDR”表示电机型分布式电源的次暂态电抗，将电压源和次暂态电抗的串联形式表示为电流源和次暂态电抗的并联。
图2所示，为发明实例应用中所选逆变器型分布式电源的等效电流源变换图。逆变器型分布式电源对短路电流的影响取决于自身的控制特性，在逆变器型分布式电源正常运行时，主要采用恒功率控制方法，对外输出恒电流，等效为电流源模型。在故障条件下，逆变器型分布式电源对故障电流进行内环控制，对逆变器型分布式电源短路电流的限制。在发生三相短路故障时，逆变器型的分布式电源稳态短路电流被限制在设定值之内且三相短路电流对称。因此逆变器型分布式电源在短路时可等效为一个电流源，对外输出电流大小为正常运行下的Koc倍。图3所示，为本发明实例应用中包含分布式电源的主动配电网系统在节点k发生短路故障时的等效电路图。此主动配电网系统中含有1个发电机单元，m个分布式发电单元，均采用等效电流源的方式接入无源网络，节点k经故障电阻Zf发生三相接地短路故障。经叠加定理分析，将网络分解为图4所示的正常分量网络和故障分量网络。
当节点k发生三相短路故障时，计算得到节点k故障电流为：
其中，Uk.0为节点k的正常分量电压，Zkk为节点k的自阻抗；若短路电路Ik幅值超出最大允许短路电流Imax，则定义节点k为短路电流超标点。
由叠加定理计算得到各节点故障电压为：
其中，Ui.0为节点i的正常分量电压，ΔUi为节点i的故障分量电压，Zim为对应的节点阻抗矩阵元素，Im为接入节点m的电流源出力；
计算故障状态下支路ij的短路电流为：
图5所示为本发明实例应用中接入电阻型超导故障限流器后串联等效电路图，图6所示为本发明实例应用中接入电阻型超导故障限流器后并联等效电路图，假设在节点i和节点j所在支路加装了电阻型超导故障限流器，其在失超状态下阻抗值为zSFCL，假设原网络节点i与节点j间线路阻抗值为zij，则在电阻型超导故障限流器接入后，由电路定理，在节点i和节点j之间并联了一个阻抗为zp的支路，之后通过追加支路法修正节点导纳矩阵。相应的变化量如下所示：
修正后的节点导纳矩阵求逆，得到对应的节点阻抗矩阵以及接入超导故障限流器后的短路电流。
步骤3：根据超导故障限流器启动条件选择能够正常启动支路，基于支路灵敏度排序方法筛选候选支路；
步骤3中所述超导故障限流器启动条件为：
Iij_f＞3.5Iij_n
其中，Iij_f为支路ij在故障状态下的短路电流幅值，Iij_n为支路ij在正常状态下的支路电流幅值；
所述超导故障限流器启动条件表示安装支路在故障状态下的短路电流水平超过其正常状态下的电流水平3.5倍，超导故障限流器启动；步骤3中所述支路灵敏度的定义为：
其中，η为支路灵敏度，k为短路故障发生节点，zSFCL为在支路ij上安装的超导故障限流器阻抗，Zki，Zki为节点k与节点i，j之间的互阻抗，zij为支路ij的阻抗；
支路灵敏度η越大，则在该支路安装超导故障限流器对短路电流抑制越明显，对于每个短路电流超标点，取灵敏度最大的a条支路作为候选支路。
步骤4：计及超导故障限流器的成本及限流效果，采用改进的多目标粒子群算法对超导故障限流器安装位置及安装阻抗进行多目标优化计算；
步骤4中所述采用改进的多目标粒子群算法对超导故障限流器安装位置及安装阻抗进行多目标优化计算，具体方法为：
选择超导故障限流器安装数量为Nmin；
优化问题中超导故障限流器的成本子函数表示为：
其中，NSFCL为限流器安装台数，RSFCL(i)为第i台限流器阻抗值，a为单位台数的限流器成本系数，b为单位欧姆的限流器成本系数；
优化问题中超导故障限流器的限流效果表示为：
其中，I(0)为安装电阻型超导故障限流器前各节点三相短路电流幅值，I(1)为安装电阻型超导故障限流器后节点三相短路电流幅值，n为节点数；
约束条件表示为：
Zmin≤ZSFCL≤Zmax
Ij≤Imax
Nmin≤NSFCL≤Nmax
其中，Zmin为每台电阻型超导故障限流器的最小阻抗，Zmax为每台电阻型超导故障限流器的最大阻抗，Imax为允许的最大短路电流幅值，Nmin为最小安装台数，Nmax为最大安装台数；
步骤4中所述改进多目标粒子群算法如图7所示，包括如下步骤：
步骤4.1，考虑步骤3中候选支路和阻抗约束作为自变量范围，，产生一个初始种群P0；
步骤4.2，选取其中的Pareto解并存入外部档案；
步骤4.3，轮盘赌方式更新个体最优位置pbset和全局最优位置gbest；
步骤4.4，粒子群游，更新粒子速度和位置；
其中，vi、xi,分别表示粒子的速度和位置，xpbest表示粒子最佳位置，xgbest表示种群最佳位置，w表示惯性系数，c1，c2表示自我学习因子和种群学习因子；
步骤4.5，引入变异操作改进原有算法，根据种群变异概率以及迭代次数产生新的种群P1；
步骤4.6，检查粒子的边界条件并更新外部档案；
步骤4.7，判断迭代次数ger是否达到最大迭代次数，若达到，则执行步骤5，输出Pareto最优解集；若未达到，返回步骤4.3；
步骤5：增加超导故障限流器安装数量，若仍满足超导故障限流器安装数量约束Nmin≤NSFCL≤Nmax，则返回步骤4；若不满足，得到不同安装数量下的Pareto解，用于配电网中选址定容。
下面给出本发明的实施例：
图8所示，为本发明实例应用中包含电机型分布式电源和逆变器型分布式电源的IEEE 33节点主动配电网系统图。IEEE 33节点配网系统基准电压为12.66kV，总负荷为3715kW+j2300kvar。在节点6、20、23处安装了电机型分布式电源，在节点11、18、28处安装了逆变器型分布式电源，容量设定为0.5MW，取电机型分布式电源次暂态电抗值为0.3。设定允许的最大短路电流Imax＝17kA。
经步骤2中短路电流计算方法计算，找出短路电流超标节点。节点1、2、3、6、20、23发生三相短路时短路电流均超过Imax，分别为21.5162kA、21.6768kA、19.1320kA、17.3306kA、17.3309kA、19.8057kA。
图9所示，为本发明实例应用考虑灵敏度排序情景下电阻型超导故障限流器优化配置的Pareto解图。
图10所示，为本发明实例应用中是否考虑灵敏度排序情景下电阻型超导故障限流器优化配置的Pareto解对比图。图11所示，为本发明实例应用中是否考虑灵敏度排序情景下阻型超导故障限流器优化配置的Pareto解迭代次数对比图。从图10-11可以得出结论：使用灵敏度排序方法在不改变Pareto解的基础上减少了所需的迭代次数，提高了运算效率。
从上述优化配置结果中选择安装台数为2、3、4台时的某一Pareto解，附表1说明了各候选方案的安装支路及安装阻抗参数。图12所示，为附表一中各候选方案下各节点短路电流抑制效果对比图，从图12可以得出结论：安装电阻型超导故障限流器能有效的抑制节点短路电流水平，特别是多分布式电源供电节点的短路电流水平。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (5)
1.一种主动配电网中超导故障限流器的优化配置方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：获取配电网络系统参数及分布式电源接入位置及容量，计算稳态潮流，得到稳态时各节点电压及相角，计算稳态时各支路电流；
步骤2：考虑分布式电源接入后短路电流计算方法，计算各节点短路电流，找出短路电流超标节点，并计算短路状态下各支路电流；
步骤3：根据超导故障限流器启动条件选择能够正常启动支路，基于支路灵敏度排序方法筛选候选支路；
步骤4：计及超导故障限流器的成本及限流效果，采用改进的多目标粒子群算法对超导故障限流器安装位置及安装阻抗进行多目标优化计算；
步骤5：增加超导故障限流器安装数量，若仍满足超导故障限流器安装数量约束Nmin≤NSFCL≤Nmax，则返回步骤4；若不满足，得到不同安装数量下的Pareto解，用于配电网中选址定容。
2.根据权利要求1所述的主动配电网中超导故障限流器的优化配置方法，其特征在于：步骤1中所述计算稳态潮流通过配电网潮流算法实现，采用牛顿-拉夫逊法；计算得到稳态时节点i的电压幅值Ui_n和相角θi为：
其中，Pis为节点i的有功功率，Qis为节点i的无功功率，ΔPi为节点i的有功功率误差，ΔQi为节点i的无功功率误差，Ui_n为稳态时节点i电压，Uj_n为稳态时节点j电压，θi为节点i的相角，θj为节点j的相角，Gij为节点i和节点j之间的电导，Bij为节点i和节点j之间的电纳；
计算得到稳态时支路ij电流为：
其中，zij为支路ij阻抗。
3.根据权利要求1所述的主动配电网中超导故障限流器的优化配置方法，其特征在于：步骤2中所述考虑分布式电源接入后短路电流计算方法为：
故障状态下将电机型分布式电源等效为电流源和次暂态电抗的并联模型，将逆变器型分布式电源等效为恒定电流源模型；
采用故障分量法，当节点k发生三相短路故障时，计算得到节点k故障电流为：
其中，Uk.0为节点k的正常分量电压，Zkk为节点k的自阻抗；若短路电路Ik幅值超出最大允许短路电流Imax，则定义节点k为短路电流超标点；
由叠加定理计算得到各节点故障电压为：
其中，Ui.0为节点i的正常分量电压，ΔUi为节点i的故障分量电压，Zim为对应的节点阻抗矩阵元素，Im为接入节点m的电流源出力；
计算故障状态下支路ij的短路电流为：
4.根据权利要求1所述的主动配电网中超导故障限流器的优化配置方法，其特征在于：步骤3中所述超导故障限流器启动条件为：
Iij_f＞3.5Iij_n
其中，Iij_f为支路ij在故障状态下的短路电流幅值，Iij_n为支路ij在正常状态下的支路电流幅值；
所述超导故障限流器启动条件表示安装支路在故障状态下的短路电流水平超过其正常状态下的电流水平3.5倍，超导故障限流器启动；
步骤3中所述支路灵敏度的定义为：
其中，η为支路灵敏度，k为短路故障发生节点，zSFCL为在支路ij上安装的超导故障限流器阻抗，Zki，Zki为节点k与节点i，j之间的互阻抗，zij为支路ij的阻抗；
支路灵敏度η越大，则在该支路安装超导故障限流器对短路电流抑制越明显，对于每个短路电流超标点，取灵敏度最大的a条支路作为候选支路。
5.根据权利要求1所述的主动配电网中超导故障限流器的优化配置方法，其特征在于：步骤4中所述采用改进的多目标粒子群算法对超导故障限流器安装位置及安装阻抗进行多目标优化计算，具体方法为：
选择超导故障限流器安装数量为Nmin；
优化问题中超导故障限流器的成本子函数表示为：
其中，NSFCL为限流器安装台数，RSFCL(i)为第i台限流器阻抗值，a为单位台数的限流器成本系数，b为单位欧姆的限流器成本系数；
优化问题中超导故障限流器的限流效果表示为：
其中，I(0)为安装电阻型超导故障限流器前各节点三相短路电流幅值，I(1)为安装电阻型超导故障限流器后节点三相短路电流幅值，n为节点数；
约束条件表示为：
Zmin≤ZSFCL≤Zmax
Ij≤Imax
Nmin≤NSFCL≤Nmax
其中，Zmin为每台电阻型超导故障限流器的最小阻抗，Zmax为每台电阻型超导故障限流器的最大阻抗，Imax为允许的最大短路电流幅值，Nmin为最小安装台数，Nmax为最大安装台数；
步骤4中所述改进多目标粒子群算法包括如下步骤：
步骤4.1，考虑步骤3中候选支路和阻抗约束作为自变量范围，，产生一个初始种群P0；
步骤4.2，选取其中的Pareto解并存入外部档案；
步骤4.3，轮盘赌方式更新个体最优位置pbset和全局最优位置gbest；
步骤4.4，粒子群游，更新粒子速度和位置；
其中，vi、xi,分别表示粒子的速度和位置，xpbest表示粒子最佳位置，xgbest表示种群最佳位置，w表示惯性系数，c1，c2表示自我学习因子和种群学习因子；
步骤4.5，引入变异操作改进原有算法，根据种群变异概率以及迭代次数产生新的种群P1；
步骤4.6，检查粒子的边界条件并更新外部档案；
步骤4.7，判断迭代次数ger是否达到最大迭代次数，若达到，则执行步骤5，输出Pareto最优解集；若未达到，返回步骤4.3。
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112260243A (zh) * | 2019-12-18 | 2021-01-22 | 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 | 一种利用故障限流器降低变电站短路电流的方法 |
| CN112347317A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-02-09 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于粒子群算法改进的否定选择算法的设备故障诊断方法 |
| CN112491017A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-03-12 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 直流输电系统限流器最优参数获取方法及装置 |
| CN112751338A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-05-04 | 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 | 一种限制电网短路电流的电抗布置方法及相关装置 |
| CN113204889A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-08-03 | 福州大学 | 一种柔性限流器优化配置方法 |
| CN114530822A (zh) * | 2022-03-17 | 2022-05-24 | 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 | 一种含新能源的电网短路电流限流方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102738780A (zh) * | 2012-06-28 | 2012-10-17 | 河海大学 | 基于灵敏度技术的超导故障限流器优化配置的方法 |
| CN104156531A (zh) * | 2014-08-15 | 2014-11-19 | 贵州电力试验研究院 | 考虑运行损耗的故障限流器布点优化和容量选择方法 |
| CN104881709A (zh) * | 2015-05-12 | 2015-09-02 | 国家电网公司 | 一种电力系统综合短路限流电抗优化配置算法 |
-
2019
- 2019-06-21 CN CN201910540144.9A patent/CN110224385A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102738780A (zh) * | 2012-06-28 | 2012-10-17 | 河海大学 | 基于灵敏度技术的超导故障限流器优化配置的方法 |
| CN104156531A (zh) * | 2014-08-15 | 2014-11-19 | 贵州电力试验研究院 | 考虑运行损耗的故障限流器布点优化和容量选择方法 |
| CN104881709A (zh) * | 2015-05-12 | 2015-09-02 | 国家电网公司 | 一种电力系统综合短路限流电抗优化配置算法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 杨杉等: "含分布式电源配电网的短路电流计算方法研究", 《电网技术》 * |
| 郭雨涵: "特高压混联电网短路电流的优化与控制", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑》 * |
| 陈柏超等: "基于免疫算法的高温超导故障限流器Pareto多目标优化配置", 《电网技术》 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112260243A (zh) * | 2019-12-18 | 2021-01-22 | 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 | 一种利用故障限流器降低变电站短路电流的方法 |
| CN112260243B (zh) * | 2019-12-18 | 2023-04-18 | 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 | 一种利用故障限流器降低变电站短路电流的方法 |
| CN112347317A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-02-09 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于粒子群算法改进的否定选择算法的设备故障诊断方法 |
| CN112347317B (zh) * | 2020-10-23 | 2022-07-12 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于粒子群算法改进的否定选择算法的设备故障诊断方法 |
| CN112491017A (zh) * | 2020-11-18 | 2021-03-12 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 直流输电系统限流器最优参数获取方法及装置 |
| CN112751338A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-05-04 | 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 | 一种限制电网短路电流的电抗布置方法及相关装置 |
| CN113204889A (zh) * | 2021-05-19 | 2021-08-03 | 福州大学 | 一种柔性限流器优化配置方法 |
| CN114530822A (zh) * | 2022-03-17 | 2022-05-24 | 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 | 一种含新能源的电网短路电流限流方法 |
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