AFSA在电力系统无功优化中的应用

技术应用ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＭＡＲＫＥＴ
Ｖｏｌ．２８，Ｎｏ．４，２０２１
ＡＦＳＡ在电力系统无功优化中的应用
侯　阳，韩超杰
（华北水利水电大学，河南郑州４５００４５）
摘　要：采用人工鱼群算法ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＦｉｓｈＳｗａｒｍｓＡｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＡＦＳＡ）求解电力系统的无功优化问题。

为了尽量减少系统有功网损，建立了电力系统无功优化的数学模型，并对标准ＡＦＳＡ算法进行了分析。

利用标准ＡＦＳＡ算法，对ＩＥＥＥ３３节点系统进行无功优化，
Ｍａｔｌａｂ仿真得出结果。

关键词：人工鱼群算法；ＡＦＳＡ；数学模型；无功优化ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－８５５４．２０２１．０４．０４６
　引言
电力系统无功优化问题一直是人们研究的问题，维持系统中的无功平衡不仅可以保持电压稳定，同时可以使系统更安
全、经济地运行［１］。

满足系统负荷要求和系统各种运行条件是
电力系统无功优化的前提，然后通过优化计算使得发电机的端电压处于限制内、有载变压器的分接头档位调至最佳处以及无功补偿设备投切合适的容量等，最终实现系统的有功功率损耗和节点电压偏离额定值最小等目标。

传统的无功优化算法包括有线性规划法、非线性规划法等。

近年来，一些例如遗传算法［２］
、蚁群算法
［３］
、差分算法
［４］
、
粒子群算法
［５］
等新型优化算法发展迅速。

这些新的优化算法
具有强大的全局搜索能力，使电力系统的无功优化方面得以更新。

人工鱼群算法［３－４］
主要通过模拟鱼的觅食、聚群和追尾行
为，使得鱼群中每条人工鱼从局部寻优最终达到全局最优值。

文献［３－４］证实了该算法具有很好的克服局部极值从而获得全局极值的能力，是一种较为新颖的优化算法。

本文通过研究建立了基于该算法的无功优化模型，并在ＩＥＥＥ－３３节点系统进行了仿真，使该算法的稳定性和可靠性得到验证。

无功优化数学模型１ １　目标函数
选取目标函数为系统有功损耗最少：
Ｆ＝Ｐｌｏｓｓ
（１）
针对状态变量在优化过程中可能产生越限的情况，采用罚函数进行处理。

总的目标函数的表达式为：
ｍｉｎＦ＝Ｐｌｏｓｓ＋α１∑
Ｎｍ＝１
Ｕｍ
－Ｕ
ｍｍａｘ
Ｕｍｍａｘ
－Ｕｍ()
ｍｉｎ
２
＋
α２∑
Ｎｎ＝１
ＱＧｎ－ＱＧｎｍａｘ
ＱＧｎｍａｘ－ＱＧｎ()
ｍｉｎ２
（２）
式中：α１、α２为惩罚系数。

１．２　约束条件１．２．１　等式约束条件
ＰＧｍ－ＰＬｍ＝Ｕｍ∑Ｎ
ｎ＝１
Ｕｎ（Ｇｍｎｃｏｓθｍｎ＋Ｂｍｎｓｉｎθｍｎ
）ｍ∈Ｎ
ＱＧｍ＋ＱＣｍ－ＱＬｍ＝Ｕｍ∑Ｎ
ｎ＝１
Ｕｊ（Ｇｍｎｓｉｎθｍｎ－Ｂｍｎｃｏｓθｍｎ
）ｍ∈{
Ｎ（３）
１．２．２　不等式约束条件
１）控制变量约束条件：
ＵＧｍ，ｍｉｎ≤ＵＧｍ≤ＵＧｍ，ｍａｘｍ∈ＮＧＱＣｎ，ｍｉｎ≤ＱＣｎ≤ＱＣｎ，ｍａｘｎ∈ＮＣＴｔｋ，ｍｉｎ≤Ｑｔｋ≤Ｑｔｋ，ｍａｘ
ｋ∈Ｎ{
Ｔ
（４）
２）状态变量约束条件：
ＱＧｍ．ｍｉｎ≤ＱＧｍ≤ＱＧｍ．ｍａｘｍ∈ＮＧＵＤｎ．ｍｉｎ≤ＵＤｎ≤ＵＤｎ．ｍａｘ
ｎ∈Ｎ{
Ｄ
（５）
　人工鱼群算法２．１　人工鱼群算法简介
在水里，鱼通过自己或跟随其他鱼发现有更多营养物质的地方，因此，在鱼能存活下来的地方，通常是营养含量最高的地方。

人工鱼群算法的寻优包括以下３种经典行为。

１）觅食行为：一般来说，鱼在水中随意地游动，当它们发现食物时，就会迅速游向食物增多的方向。

２）聚群行为：鱼在游动过程中会聚集在一起。

鱼聚群时所遵守的规则：尽量避免与邻近伙伴过于拥挤；在可能的情况下，方向与邻近伙伴平行；尽量朝邻近伙伴的中心移动。

３）追尾行为：附近的鱼会尾随鱼群中的一条或多条找到食物的鱼快速到达食物点。

２．２　人工鱼群算法的电力系统无功优化
输入原始数据得到各参数，随机生成的Ｎ条人工鱼个体的控制变量取值为Ｘ＝［Ｔｔ１，Ｔｔ２，…，ＴｔＮｔ，ＵＧ１，ＵＧ２，…，ＵＧＮｇ，ＱＣ１
，ＱＣ２，…，ＱＣＮｃ
］，控制变量值由式（６）求得：ｘｋ＝Ｒａｎｄｏｍ（ｘｋｍａｘ－ｘｋｍｉｎ）＋ｘｋｍｉｎ
（６）
图１为标准Ａ
ＦＳＡ算法无功优化流程图。

４
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技术与市场技术应用２０２１年第２８卷第４期
图１　流程图
　仿真算例分析
采用标准ＡＦＳＡ算法对ＩＥＥＥ３３节点系统进行仿真计算，节点１７增加无功补偿装置对系统节点电压进行调节。

设该系统的基准功率为１０ＭＷ，基准电压为１２．６６ｋＶ。

人工鱼群参数如下设置：鱼群总数Ｎ＝２０，最大迭代次数Ｇｍａｘ＝１００，人工鱼视野ｖｉｓｕａｌ＝０．０２５，迭代步长ｓｔｅｐ＝０．００５，拥挤因子α＝１ ６１８。

优化结果如表１所示。

表１　优化前后网损
网损／ＭＷ
优化前２．０２
标准ＡＦＳＡ１．６５ 从表１中可以看出，优化后有功网损较优化前有功网损降低了１８．３％。

　结语
本文无功优化目标函数采用的是系统有功功率损耗最小，利用标准ＡＦＳＡ算法通过ＩＥＥＥ３３节点系统进行仿真计算，结果表明标准ＡＦＳＡ算法来求解电力系统无功优化问题是可行的。

参考文献：
［１］　王宝昊．浅析配电网的无功优化［Ｊ］．科技展望，２０１６，２６（５）：８２－８３．
［２］　马晋 ，杨以涵．遗传算法在电力系统无功优化中的应用［Ｊ］．中国电机工程学报，１９９５（５）：３４７－３５３．
［３］　林昭华，侯云鹤，熊信艮，等．广义蚁群算法用于电力系统无功优化［Ｊ］．华北电力大学学报，２００３（２）：６－９．
［４］　肖冰，陈国伟，安国军，等．基于改进差分进化算法的配电网无功优化［Ｊ］．电测与仪表，２０１５，５２（１７）：６３－６７．［５］　袁晓辉，王乘，张勇传，等．粒子群优化算法在电力系统中的应用［Ｊ］．电网技术，２００４（１９）：１４－１９．
［６］　李晓磊，邵之江，钱积新．一种基于动物自治体的寻优模式：鱼群算法［Ｊ］．系统工程理论与实践，２００２（２２）：３２－３８．［７］　彭鹏，张铁岩．人工鱼群算法在无功优化中的应用［Ｊ］．沈阳工程学院学报（自然科学版），２０１５，１１（１）：５８－６２．［８］　张伯明，陈寿孙．高等电力网络分析［Ｍ］．北京：清华大学出版社，１９９４．
作者简介：
侯阳（１９９５—），男，河南开封人，硕士，研究方向：电力系统安全运行与保护。

（上接第１１３页）
５）排风罩的阻力测定计算：
ＰＺ＝｜Ｐｑ｜－Ｐｍ（２）式中：ＰＺ为排风罩的阻力Ｐａ；Ｐｑ为测定断面各测点的平均全压Ｐａ；Ｐｍ为排风罩连接口到测定断面处的摩擦阻力Ｐａ。

６）排风罩的阻力系数计算：
ξ＝ＰＺＰｄ（３）式中：Ｐｄ为测定断面各测点的平均动压Ｐａ。

７）控制风速的测定。

①测定条件：测定应在生产和通风系统运行正常时进行，在测点处尽量避免干扰气流。

②测定仪器：标定有效期内的热球式电风速计。

③测定方法：将热球式电风速计的探头置于控制点处，测出此点的风速。

④吹吸式排风罩的影响因素：射流速度、吸气速度、射流尺寸、射流角度等。

⑤吹吸式排风罩的优点：对污染物的控制能力较强，能够有效防止污染物的散发。

　传统排风罩和新型吹吸式排风罩的比较
传统排风罩只有吸气口，没有吹风口，污染物容易扩散，不能有效控制污染物的散发，可以改善厨房空气品质，创造了健康的生活空间，新型吹吸式排风罩拥有吹风口和吸风口的共同作用，较普通排风罩和吹吸式排风罩的速度场、压力场和对污染物的控制能力，得出吹吸式排风罩比普通排风罩节能。

　结语
与普通排风罩比较，在条件相同的前提下，吹吸式排风罩的工作效率要高于普通排风罩，且占地面积小，控制污染物能力强，比较节能，可以有效解决厨房油烟多的困扰和气味难闻的问题，有效保障了家人的健康生活。

参考文献：
［１］　林豹，于广荣．射流作用下的吸气流动特性研究［Ｊ］．通风除尘，１９９０（３）：１－７．
［２］　林豹，李振门，冯国会，等．圆形射流作用下的吸气流动临界射流速度的实验研究［Ｃ］／／全国暖通空调制冷２０００
年学术年会论文集．２０００．
［３］　董立国，林豹．环形射流作用下的吸气流动的研究［Ｊ］．暖通空调，２００３（３）：２７－２９．
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