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最优数选择的新策略和电力系统中UPFC装置的定位
摘要
功率流的增加和环境的限制，迫使电力设施安装新设备，以提高网络运营。灵活交流输d电系统(FACTS)技术对现有的高压电力系统的一些应用证明使用FACTS技术是对增强电力传输系统的一种性价比高的选择。关于各种电力电子器件，统一潮流控制器（UPFC）装置因在对功率流的调节的同时将可以将功率损耗最小化引起了的研究人员的兴趣。因为对于FACTS技术的高效运用必须要求正确选择这些设备的数量和位置，本文的研究范围是提出一种基于多目标潮流与遗传算法的能够识别的多系统功能分配的电力系统网络的最佳数量和UPFC装置的位置的方法论，以带来社会福利并且满足公开市场权力的契约要求。
为了验证该方法的实用性，在此使用IEEE 30节点电力系统的案例研究和讨论。
索引词:FACTS，UPFC，传输系统，多目标优化，遗传算法。
一、命名
：总线i和j上分别的实际功率流；
：总线i和j上分别的无功功率流；
：总线i上的复电压；
：总线j上的复电压；
：和之前的差值；
：串联变压器电抗；
：池负载总线数；
：池发电机母线数；
：池负荷k有功功率；
：池负荷k投标价；
：池发电机i有功功率；
：池发电价i报价；
：池动力注入矢量；
：池功率提取矢量；
：双边合同向量；
：无功功率矢量；
：电压大小矢量；
？：电压角度矢量；
：约定处理关系和电压平衡方程；
：通常的系统运行约束，如总线电压电平和线路过载和池需求的大小的不等式约束；
：FACTS装置矢量控制参数；
：UPFC装置安装和维护的总成本；
：安装UPFC设备的总成本；
：正的常数值包括设备的资本和安装成本；
beta;：资本回收系数
：利率；
：资本回收计划；
：安装UPFC的总数；
：总线数；
：分配给i分支的额定负载值;
：分支i的分支加载；
二、介绍
电力工业正在世界范围内变得更加具有竞争力，在开放的电力市场情况下，在发电机、阻止传导感应方面的竞争对公司传输容量的提高有战略性影响。一种可能的解决办法是通过建立新的输电线路来加强网络。然而，由于环境问题和电场和磁场潜在的健康影响，今天的电力传输设施的扩张受到限制。
由于传输网络的加固特别是在人口密集的地区似乎有时是不可行的，并考虑到由于地理位置自由的变化造成负载模式产生的网络拓扑结构的突变，延缓新输电基础设施建设，安装柔性器件是利用和控制功率流的最可行的办法。
另一方面，增加电力输送系统的传输能力需要一种变化的经营理念，通过从预防性的操作程序，来纠正错误以此来获得足够的系统性能，因此灵活设备的使用不能被忽视。
如今，作为柔性交流输电系统（FACTS）的一部分开发的技术，可以用来帮助公用事业和运营商走向正确的方法，包括事故发生后的立即措施，以获取充足的系统性能。
FACTS装置，它允许在一个电力系统[1,2,3]实现很多目标，可以用来减轻重载线路流量和增加替代路径产能过剩的利用。这可以提高现有的传输和正常情况下的配电系统的传输能力，并且获得负载线接近其热极限的可能性。
但是，由于有时FACTS设备之间存在相互的不良影响，能够找出哪些位置是最有效的和在经济基础上安装多少设备是一个意义重大的问题。
通过在线路上插入FACTS，将解决这一研究通过进化算法在解决问题，改变系统的功率转移，以减少负载的临界线。
在本文中，基于遗传算法（GA）并用于找出最优数和特定类型的FACTS装置的位置的技术称为统一潮流控制器（UPFCs）。实施GA的目标函数包括发电成本，分支负载函数和安装和维护的UPFC设备的成本。
接下来，IEEE 30总线系统提出的GA测试的主要结果用来验证所提出的方法的有效性。
三、相关工作
已经提出了几种在垂直整合电力系统中寻找最佳位置或最佳FACTS元件的相关方案，但是致力于分类的电力系统却很少得到关注。
在含有FACTS器件的最优潮流系统中运用不同的函数参数。
对最佳FACTS分配和控制系统设计问题提出的其他方法，用来提高系统的动态性能和估计的事实设备的影响电力系统稳定性。
另一种方法，以确定最佳数量的晶闸管控制移相器和它们的位置，以尽量减少线路的实际功率损耗，并增加电力系统的稳定性。在这个方法中，它不涉及到一个开放的市场力量，功率损耗的最小化是基于移相器的分布因子和移相器的数量和位置的选择和在分析各器件对实际线路功率损耗影响的基础上。但是，在所提出的方法中，它假定一旦给定设备的成本，则确定该算法的优点并添加设备，但安装成本之间的关系和维护设备和减少损失成本没有检查。
使用连续潮流技术来确定装置的大小和位置。本文提出了一种确定串联补偿的位置和数量，以提高在垂直集成电力系统的稳态功率传输能力的分析方法。
在基于设备投资回报和生产成本上，遗传算法已被用来确定最佳位置的一组给定的移相器。本文作者阐述移相器设备可以在弱线阻断潮流来保护或平衡平行路径之间的流动以提高其负载能力。但是，作者没有考虑选择最佳数量的移相器的问题，而是将1，2和3移相器进行比较研究。
FACTS设备的最佳位置是通过假设所有的线有这些设备，并加上这些设备的成本获得解决经济调度问题。在基于分解协调法的补偿装置分配策略位置算法中采用一二层递阶方法。在第一个层次上，对试算的赔偿值作出决定。在第二级，从第一级得到的试验值，来解决最优潮流问题。从二级到一级的反馈来形成一个敏感性因素，说明发电成本相对于在FACTS装置补偿变化的变化。所提出的方法表明，串联电容器或静态移相器的补偿可能降低运营总成本，可避免负荷削减的问题。
Gerbex等人利用遗传算法求电力系统中多FACTS装置的最佳位置。优化已执行三个参数：设备的位置，设备的类型，和设备的值。系统的负载能力作为衡量电力系统性能的标准。但是，在安装和维护设备的过程中没有考虑到成本，没有在安装设备之前优化数量。
对一个有前缀的FACTS元件的配置优化是通过一个有合作经营和合同派遣两步程序电力市场。首先，通过使用基于灵敏度的方法决定FACTS设备的几个位置，然后优化调度问题来选择最佳的位置和参数设置。
用以并行搜索为基础的方法，确定UPFC设备的优化分配。该方法通过考虑增量负荷率和有功功率损耗的性能指标的给定数量的UPFC设备的分配来实现有功功率损耗的最小化，并最大限度地提高网络的功率传输能力。
通过使用增强的拉格朗日乘子法的基础上务实的方法来确定UPFC的设备的最佳位置。提出的方法是基于目标函数考虑设备的投资成本和实际功率损耗。
最近，笔者提出了在采用进化计算的同时可以识别最佳数量和位置的晶闸管控制移相移相器变压器设备。在文章中，输电成本，传输损耗，线路过载和设备的安装和维护的成本都被用于确定设备的数量和位置。文献综述的工作表明，FACTS问题是提高传输系统的一个主要方面，它受到电力系统的研究人员了的巨大关注。同时，文献证据表明，在公开市场情况下，同时识别FACTS设备的最佳数量和位置的问题是相当前沿的。
四、统一潮流控制器的数学模型
正如前面所提到的，FACTS装置为当今电力系统需求提供竞争解决方案。至目前为止，许多研究已经证明，使用FACTS装置可以大大有助于解决新的问题，将电力市场自由化同时为新线路最小化昂贵的资本投资。虽然有FACTS设备可用于控制在系统的潮流和电压分布的几种类型，在本研究的注意力主要集中在UPFC装置。UPFC由两个电压源转换器，一个并联和一个串联连接。该系列转换器提供的UPFC的主要功能是通过串联连接的耦合与传输线串联的可控幅度和相位角的AC电压注入变压器。分流转换器的基本功能，相反，是提供或吸收的公共转换器的公共直流链路所需的实际功率。它也可以产生或吸收可控的无功功率，并提供独立的并联无功补偿的行。毕竟，UPFC可以提供有功功率，除去无功功率。这意味着在注入电压相对于线路电流的相对相位上不存在任何限制。
至于UPFC建模而言，等效电路和相应的相图示于图1和2。
图1：UPFC装置的等效电路图
图2 ：UPFC装置等效电路图的相量图
使用网络分析，相应的注入模型的设备可以得出如图3所示。
图3：UPFC装置的注射模型
，，， 的表达式如下:
（1）
（2）
（3）
（4）
当中，r从0到，并且从0到2。值得注意的是，假设无损电路，由于UPFC不产生或吸收的有功功率。
五、多目标最优潮流
多目标最优潮流问题（MO-OPF）同时最小化目标函数P 和X，一套可行的解决方案可制定如下：
减少
从属于 （5）
向量X由一组可控量组成和因变量，可控量可假设包括发电机组输出，公司交易，FACTS控制变量，发电机母线电压大小。目标函数的包括相关的多个目标，例如，与社会福利和分支负荷。众所周知，在开放的市场环境中，假设是作为一个相互合作和双边交易结构，几个分支必须互动：生产者，买家，调度员和合格的客户。由于市场结构，相互合作和双边/多边交易并存。在这样一个环境独立系统操作员（ISO）目标包括在供应 成本最低，没有任何安全违反所有合作的需求，并提供所有双边和
多边交易全面化，社会化最大化福利：。（6）
假设生成模式和UPFC装置完全缓解拥堵，正常调度问题可以写成： （7）
从属于 （8）
（9）
此外，ISO，同时最大限度地提高社会福利，旨在提高系统的负载能力的限制，避免的情况
其中传输线路过载。为了防止在未来的负载期望拥挤增量，在提出的MO-OPF支路过载功能，F2为目标函数是与F1最小的联合。
函数F2定义为：
（10）
(11)
是第i支加载相关，lambda;IL系数调整斜率指数。
是我公司分公司的额定装载值，按最大载限百分率表示这是最佳的约束电力调度。分支负载表示载重线最大载重限额的百分比条款。函数是通过计算每一行网络的术语，而不是乘以所有的线，每一个术语等于1，而分支加载较少比通讯分支标称负载值，比它随电流呈指数下降。在该MO-OPF具有不同的特性和权衡关系两目标函数F2，必须最小化。
求解多目标问题意味着找到一个非劣解决方案，为任何一个目标进一步改进会导致另一个目标的退化。具体优化问题的特点建议使用目标规划法解决理论，追求目标的满意度，而不是追求优化。
在本文中，对Gembicki达到目标的方法用于计算非劣解。这样的一个方法，因为它可以很容易地证明，最好的妥协解决方案是帕累托最优解问题。此外，该方法不遭受任何凸限制，它使用的参数有一个方便直观的意义。目标达成方法包括表达一组设计目标，，这是一组目标函数，。这些程度达到目标是调整使用向量加权系数，，与优化使用下列公式表示问题：
这样， （12）
在以前的公式标量gamma;是衡量如何远离解决点是从目标，加权向量W，使设计人员选择权衡目标之间的平衡。通过改变重量，生成一组问题的非劣解（帕累托最优）。在本研究中的权衡分析和决策问题的“最佳”妥协的解决方案通过应用Bellman和扎德的最大化决策。最大化决策的本质在于性能指标的最小值，并找到这样的最低性能指标的最大值代表最佳选择 r决定。此外，由于决策者的不精确性的判断，它是假定决策者已经模糊目标函数的每个目标。模糊目标进行量化，通过定义相应的隶属函数。这些功能代表程度在某些模糊集的成员使用值从0到1。成员值0表示与集合不兼容，1意味着完全兼容。考虑到每个目标函数的最小值和最大值加上速率 会员满意度增加，决策者必须确定在一个主观态度的隶属函数。在本研究中，假定是一个严格单调递减连续函数定义为： (13)
其中和期望解的一个目标函数。这个隶属函数的值表示存在（从0到1）的解满足目标。
在非劣化中寻找最优权重模式域进化优化技术，提出[ 28 ]和已经使用的作者[ 3 ]使用。这样的优化技术开始定义一个超立方体的重量围绕初始搜索点的组合， 超立方体，（其中L是目标的多少）。然后重组合，在超立方体的边缘生成如下所示：
；， （14）
； （15）
在Gamma;是超立方体的角距离生成超立方体的点。这个每个目标的隶属函数和隶属函数的交集。然后计算每个重组合。关于“最佳”解决方案的决定由隶属函数的极大极小选下面的定义：
(16) 其中L是一些目标，是（L-1）维超立方体角点的数量。 然后继续迭代过程，另一个超立方体是
形成的组合最大满意度隶属函数相比，前一
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