CN108462184B - 一种电力***线路串补优化配置方法 - Google Patents
一种电力***线路串补优化配置方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种电力***线路串补优化配置方法,属于电力***运行技术领域。本发明首先建立了电力网络数学模型,然后确定电力***的潮流算法;其次在***线路中加入串联补偿,以串补数量、串补线路、串补度和发电机有功出力等作为约束条件,在潮流计算的基础上建立了以***网损最小和电压质量最优的多目标优化模型,并采用基于随机权重的改进粒子群算法对***中串补配置进行优化,达到潮流最优稳态下的串补配置数量、串补配置线路以及串补度的选择;最后在Matlab中进行了仿真与求解。本发明解决线路串补配置的问题,不仅降低了***网损,改善了***电压质量,且采用随机权重的改进粒子群算法保证***优化的最优解,避免陷入局部最优。
Description
技术领域
本发明涉及一种电力***线路串补优化配置方法,属于电力***运行技术领域。
背景技术
大容量高电压远距离输电模式是我国输电网的最大特点,而电压质量和网损成为限制输电能力和影响电能质量主要因素。经过科学研究,输电线路串补技术可以改善长距离输电线路的电抗特性,缩短输电走廊的电气距离,提高输电***的输电容量,提高输电***的稳定性,可以提高其输电能力,显著改善***电压和降低***网损,但是如果串联补偿的串补度和位置不合理,将会导致***的运行成本加大,电压质量也不理想。当线路的串补度很高时,为了使***的电压曲线尽量平滑,就会在线路末端并联大量的无功补偿,最后导致***电压过高,使电压质量得不到保证;当线路的串补度过低时,很有可能导致串补电容器的投入的效果不佳,不能有效提高***的输送容量,达不到加入串补的预期效果。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:提供了一种电力***线路串补优化配置方法,研究解决了***串补数量、串补选线路和选串补度的问题,改善***的静态电压稳定性,提高了输电能力、改善了***电压质量、降低了***网损、提高了***的稳定性。
本发明采用的技术方案是:一种电力***线路串补优化配置方法,包括如下步骤:
1)确定电力***潮流算法;
2)确定以电压质量最优和网损最小为优化串补配置的目标函数;
3)确定约束条件;
4)采用基于随机权重的改进粒子群算法求解***加入串补后的串补优化配置模型。
具体地,所述步骤1)包括如下步骤:
step1.1:用线路上功率与电压、电导与电纳的关系可建立具体的潮流网络方程:
式中:Pi为节点i有功功率;Qi为节点i无功功率;ei为节点i电压的实部,ej为节点j电压的实部;fi为节点i电压的虚部,fj为节点j电压的虚部;Gij为节点i与节点j之间的电导;Bij为节点i与节点j之间的电纳;n为节点数;
step1.2:结合牛顿拉夫逊算法和PQ分解法得到适用性较强的综合潮流计算法:
首先设置PQ分解法计算潮流次数,采用PQ分解法计算***潮流得到牛顿拉夫逊算法计算潮流的初值,然后利用牛顿拉夫逊算法对***进行潮流计算。
具体地,所述的步骤2)包括如下步骤:
首先,根据电压的偏差建立电压质量最优的目标函数:
式中:ΔU为***电压偏差;Ui为节点i电压;UN***电压额定值;
其次,根据线路的损耗建立网损最小的目标函数:
式中:P为***损耗;ΔPi为线路i的电压损耗;
最后,采取标幺值计算,统一两者,建立基于权重的多目标优化目标函数:
min f=λ1ΔU+λ2P (4)
式中:λ1,λ2为电压偏差和损耗权重系数。
具体地,所述的步骤3)中的约束条件包括:
串补度与串补数量以及串补线路约束条件:
kiminXi≤xi*kiXi≤kimaxXi (5)
式中:xi为第i条线路上的串补标记,只能取整数且只能为0或者1,0代表为第i条线路上没有串补,1代表为第i条线路上有串补;ki为线路上的串补度,Xi为电抗,kimax,kimin为其变化范围的上下限;N为***中加入的串补数量限制;
发电机有功出力的约束条件:
PGimin≤PGi≤PGimax (7)
式中:PGi为发电机i的有功出力;PGimin为发电机i的有功出力的最小值,PGimax为发电机i的有功出力的最大值;
发电机的节点电压、变压器变比、***补偿作为约束条件:
UGimin≤UGi≤UGimax (8)
Timin≤Ti≤Timax (9)
QCimin≤QCi≤QCimax (10)
式中:UGi为发电机i的电压值;Ti为变压器i的变比;QCi为无功补偿i的补偿容量;UGimax、UGimin为发电机i的电压值变化范围的上、下限;Timax、Timin为变压器i的变比变化范围的上、下限,QCimax、QCimin为无功补偿i的补偿容量变化范围的上下限;
发电机的无功出力和节点电压作为约束条件:
式中:QGj为***中发电机j的无功;Ui为节点i电压;QGjmax、QGjmin为***中发电机j的无功变化范围的上下限,Uimax、Uimin为节点i电压变化范围的上下限。
具体地,所述的步骤4)中确定加入串补后的串补优化配置模型的步骤具体如下:
step4.1:确定加入串补后的***的优化模型:
式中:f为目标函数;λ1,λ2为电压偏差和损耗权重系数,λ1=λ2=0.5;Ui为节点i电压;UN为***电压额定值;ΔPi为线路i的电压损耗;Uj为节点j电压;θij为节点i与节点j电压的相角差;xi为第i条线路上的串补标记,ki为第i条线路上的串补度,Xi为第i条线路上的电抗,kimax,kimin为第i条线路上的串补度变化范围的上下限;Pi为节点i有功功率;Qi为节点i无功功率;Gij为节点i与节点j之间的电导;Bij为节点i与节点j之间的电纳;PGi为发电机i的有功出力;PGimin为发电机i的有功出力的最小值,PGimax为发电机i的有功出力的最大值;UGi为发电机i的电压值;Ti为变压器i的变比;QCi为无功补偿i的补偿容量;UGimax、UGimin为发电机i的电压值变化范围的上、下限;Timax、Timin为变压器i的变比变化范围的上、下限,QCimax、QCimin为无功补偿i的补偿容量变化范围的上下限;QGj为***中发电机j的无功;Ui为***中节点i的电压;QGjmax、QGjmin为***中发电机j的无功变化范围的上下限,Uimax、Uimin为节点i电压变化范围的上下限;N为***中加入的串补数量限制;
step4.2:当线路中加入串补,对加入串补线路的节点等式潮流求解进行修正,含有串补的支路节点功率平衡如下式所示:
式中:Ui为节点i电压;Uj为节点j电压;θij为节点i与节点j电压的相角差;Pis为串补线路首端节点的有功功率;Qis为串补线路首端节点的无功功率;Gij为节点i与节点j之间的电导;Bij为节点i与节点j之间的电纳;XTCSC为串补电抗。
具体地,所述的步骤4)中基于随机权重的改进粒子群算法指的是指改变了随机权重因子ω:
ω=(μmin+(μmax-μmin)*rand(0,1))+σ*N(0,1) (14)
式中:μmin为随机权重平均值的最小值;μmax为随机权重平均值的最大值;rand(0,1)为0到1的随机数;σ为随机权重平均值的方差;N(0,1)为标准正态分布的随机数,
则加入随机权重的速度更新公式如下:
本发明的有益效果是:提供了一种有效的线路串补优化配置方法,能有效的解决云南电网及滇西北地区远距离输送电的困难,解决了滇西北地区由于环境因素引起的电压问题。并可广范应用于电力***中,可以用来改善***的特性,控制输电***中的各种***状态量如***母线电压,线路阻抗,***的有功功率和无功功率,以至于能够对电力***的性能进行改善,提高***输电线路的输电能力,增加***的稳定性。并且由于其具有良好的经济性,所以有较好的应用前景。
附图说明
图1为本发明整体的原理示意图;
图2为综合潮流算法框图;
图3为线路加入TCSC稳态等效模型;
图4为基于随机权重的粒子群网络优化框图;
图5为IEEE14节点输电***网络接线图模型图;
图6为IEEE14节点输电***优化节点电压对比分析图;
图7为IEEE30节点输电***网络接线图模型图;
图8为IEEE30节点输电***优化节点电压对比分析图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例,对本发明作进一步描述。
实施例1:如图1-8所示,一种电力***线路串补优化配置方法,包括如下步骤:
1)确定电力***潮流算法;
2)确定以电压质量最优和网损最小为优化串补配置的目标函数;
3)确定约束条件;
4)采用基于随机权重的改进粒子群算法求解***加入串补后的串补优化配置模型。
具体实施过程如下:为了提高电力***的输电能力、改善***电压质量、减少***的网损,本发明在高压输电线路中加入串补,并通过基于随机权重的粒子群算法对线路模型进行优化配置。本发明首先提出电力网络数学等值模型,通过电力网络节点方程式推导出***潮流方程式,即潮流模型,在对***潮流进行分析,确定综合潮流法对***进行计算;其次以电压质量和网损最小为目标,以串补数量、发电机发电量、变压器变比、***补偿等作为约束条件,建立一种机网协调优化串补配置优化模型;最后通过改变随机权重因子进而改进粒子群算法,进而利用改进的粒子群算法求解优化配置模型。
进一步地,所述步骤1)包括如下步骤:
step1.1:用线路上功率与电压、电导与电纳的关系可建立具体的潮流网络方程:
式中:Pi为节点i有功功率;Qi为节点i无功功率;ei为节点i电压的实部,ej为节点j电压的实部;fi为节点i电压的虚部,fj为节点j电压的虚部;Gij为节点i与节点j之间的电导;Bij为节点i与节点j之间的电纳;n为节点数;
step1.2:结合牛顿拉夫逊算法和PQ分解法得到适用性较强的综合潮流计算法:
分别用牛拉法和PQ分解法对潮流进行分析。得出如果潮流计算的初值没有设置好,会导致牛顿拉夫逊算法的迭代求解进入死循环,偏离潮流求解迭代求导的正确的方向,从而一直找不到潮流收敛的最终值;而PQ分解法是在简化网络的情况下进行对牛顿拉夫逊算法的改进,但如果***网络参数不适合,PQ分解法将会崩溃得不到潮流收敛值。因此,本发明结合牛顿拉夫逊算法和PQ分解法得到适用性较强的综合潮流计算法,该算法有计算速度快,收敛性好的优点,适用于大型复杂的电力网络的潮流求解。首先设置PQ分解法计算潮流次数,采用PQ分解法计算***潮流得到牛顿拉夫逊算法计算潮流的初值,然后利用牛顿拉夫逊算法对***进行潮流计算。
进一步地,所述的步骤2)包括如下步骤:
首先,根据电压的偏差建立电压质量最优的目标函数:
式中:ΔU为***电压偏差;Ui为节点i电压;UN***电压额定值;
其次,根据线路的损耗建立网损最小的目标函数:
式中:P为***损耗;ΔPi为线路i的电压损耗;
最后,采取标幺值计算,统一两者,建立基于权重的多目标优化目标函数:
min f=λ1ΔU+λ2P (4)
式中:λ1,λ2为电压偏差和损耗权重系数。
进一步地,所述的步骤3)中的约束条件包括:
串补度与串补数量以及串补线路约束条件:
kiminXi≤xi*kiXi≤kimaxXi (5)
式中:xi为第i条线路上的串补标记,只能取整数且只能为0或者1,0代表为第i条线路上没有串补,1代表为第i条线路上有串补;ki为线路上的串补度,Xi为电抗,kimax,kimin为其变化范围的上下限;N为***中加入的串补数量限制;
发电机有功出力的约束条件:
PGimin≤PGi≤PGimax (7)
式中:PGi为发电机i的有功出力;PGimin为发电机i的有功出力的最小值,PGimax为发电机i的有功出力的最大值;
发电机的节点电压、变压器变比、***补偿作为约束条件:
UGimin≤UGi≤UGimax (8)
Timin≤Ti≤Timax (9)
QCimin≤QCi≤QCimax (10)
式中:UGi为发电机i的电压值;Ti为变压器i的变比;QCi为无功补偿i的补偿容量;UGimax、UGimin为发电机i的电压值变化范围的上、下限;Timax、Timin为变压器i的变比变化范围的上、下限,QCimax、QCimin为无功补偿i的补偿容量变化范围的上下限;
发电机的无功出力和节点电压作为约束条件:
式中:QGj为***中发电机j的无功;Ui为节点i电压;QGjmax、QGjmin为***中发电机j的无功变化范围的上下限,Uimax、Uimin为节点i电压变化范围的上下限。
进一步地,所述的步骤4)中确定加入串补后的串补优化配置模型的步骤具体如下:
step4.1:确定加入串补后的***的优化模型:
式中:f为目标函数;λ1,λ2为电压偏差和损耗权重系数,λ1=λ2=0.5;Ui为节点i电压;UN为***电压额定值;ΔPi为线路i的电压损耗;Uj为节点j电压;θij为节点i与节点j电压的相角差;xi为第i条线路上的串补标记,ki为第i条线路上的串补度,Xi为第i条线路上的电抗,kimax,kimin为第i条线路上的串补度变化范围的上下限;Pi为节点i有功功率;Qi为节点i无功功率;Gij为节点i与节点j之间的电导;Bij为节点i与节点j之间的电纳;PGi为发电机i的有功出力;PGimin为发电机i的有功出力的最小值,PGimax为发电机i的有功出力的最大值;UGi为发电机i的电压值;Ti为变压器i的变比;QCi为无功补偿i的补偿容量;UGimax、UGimin为发电机i的电压值变化范围的上、下限;Timax、Timin为变压器i的变比变化范围的上、下限,QCimax、QCimin为无功补偿i的补偿容量变化范围的上下限;QGj为***中发电机j的无功;Ui为***中节点i的电压;QGjmax、QGjmin为***中发电机j的无功变化范围的上下限,Uimax、Uimin为节点i电压变化范围的上下限;N为***中加入的串补数量限制;
step4.2:当线路中加入串补,对加入串补线路的节点等式潮流求解进行修正,建立如图4所示的线路加入TCSC稳态等效模型图,含有串补的支路节点功率平衡如下式所示:
式中:Ui为节点i电压;Uj为节点j电压;θij为节点i与节点j电压的相角差;Pis为串补线路首端节点的有功功率;Qis为串补线路首端节点的无功功率;Gij为节点i与节点j之间的电导;Bij为节点i与节点j之间的电纳;XTCSC为串补电抗。
进一步地,所述的步骤4)中基于随机权重的改进粒子群算法指的是指改变了随机权重因子ω:
ω=(μmin+(μmax-μmin)*rand(0,1))+σ*N(0,1) (14)
式中:μmin为随机权重平均值的最小值;μmax为随机权重平均值的最大值;rand(0,1)为0到1的随机数;σ为随机权重平均值的方差;N(0,1)为标准正态分布的随机数,
则加入随机权重的速度更新公式如下:
进一步地,所述的步骤4)中基于随机权重的改进粒子群算法求解***加入串补后的串补优化配置模型如图4所示的流程图。首先对潮流计算的初始确定量进行初始粒子化。然后利用基于随机权重的粒子群算法进行寻优,如果潮流解不符合要求,则抛弃这组粒子。本次仿真实验中,将发电机节点中选取一个作为平衡节点,其它发电机作为PU节点,将负荷节点以及其他节点作为PQ节点。具体算法步骤如下:
1)初始化数据:设置潮流计算的控制变量参数,如串补度,串补数量,发电机有功,等作为粒子群算法的粒子,设置种群的大小以及进化的次数。
2)潮流计算:通过粒子控制量得到潮流计算的节点矩阵以及支路矩阵。通过综合潮流计算电力网络中相应的网损和电压偏移量,得到适应度函数也就是最优潮流控制的目标函数,以及状态变量,如电压幅值的限制。
3)初始最优解:设置潮流运行的状态变量,控制状态变量的约束范围,在合理的约束范围内的适应度函数中寻找个体最优以及群体最优,如果运行状态不在合理的范围内,进行粒子替换寻优。
4)速度更新和位置更新:根据速度更新公式对粒子进行数值更新,根据新的粒子数值进行潮流计算得到新的适应度函数值。
5)迭代循环寻优:经每次进化的种群的粒子求得的适应度函数进行比较,根据进化次数进行循环,求得每次的适应度函数值。
6)得到最优解:当达到程序设定的循环进化数值,程序输出收敛到的全局最优解,否则,程序继续进行循环寻优。
案例:
为了进一步说明本发明方法的准确性和可靠性,通过Matlab对IEEE14节点和IEEE30节点输电***进行仿真分析,模型如图5、图7所示,图5中的数字1-14,图7中的数字1-30都表示节点。
案例一:IEEE14节点输电***考虑发电机有功出力,改变原有发电机出力,将网络串补位置和串补度以及9号节点无功补偿和机端电压作为网络优化的参数,变压器支路设为1,保证串补能够加在变压器支路。应用基于随机权重的粒子群算法进行优化求解,控制参数设置为串补位置为20条线路支路都可以加入串补,串补数量最大为3,串补度控制在0.1-0.8,9号节点无功补偿容量范围为0-0.5,机端电压控制在0.95-1.05,发电机出力控制在0-0.8,粒子群算法参数为,种群规模为200,进化次数为200,速度更新中的参数为,c1=c2=1.49445,μmax=0.8,μmin=0.5,σ=0.2。
从图6中可以看出经过优化的节点电压分布更加合理,电压幅值标幺值分布在0.98-1.02。网损、电压对比如下表1所示:
表1
潮流优化结果如下表2所示。
表2
从表中可以看出,IEEE14节点考虑串补位置和串补度的配置后,经过优化串补后,节点最低电压进行了提升,网络电压偏差更小,网络损耗也更小,电压分布的更加合理,电压平均值有所增加,电压标准差有所下降。考虑串补配置优化对IEEE14节点输电***优化效果明显。
案例二:考虑发电机的有功出力,改变原有发电机出力,将网络串补位置和串补度以及10号和24号节点无功补偿和机端电压作为网络优化的参数,变压器支路设为1,保证串补能够加在变压器支路。应用基于随机权重的粒子群算法进行优化求解,控制参数设置为串补位置为41条线路支路都可以加入串补,串补数量最多为6,串补度控制在0.1-0.8,9号节点无功补偿容量范围为0-0.5,机端电压控制在0.95-1.05,发电机出力控制在0-0.8,粒子群算法参数为,种群规模为200,进化次数为200,速度更新中的参数为,c1=c2=1.49445,μmax=0.8,μmin=0.5,σ=0.2。
从图8可以看出经粒子群算法后电压分布更加合理,电压偏差更小,电压幅值标幺值分布在0.97-1.03。网损、电压对比如下表3所示:
表3
潮流优化结果如下表4所示。
表4
原始潮流 | 优化串补配置潮流 | |
最低电压 | 0.9159 | 0.9702 |
电压偏差 | 1.1556 | 0.1988 |
网络损耗 | 6.16MW | 0.496MW |
电压平均值 | 0.9615 | 0.9996 |
电压标准差 | 0.02852 | 0.00958 |
从上表可以看出,IEEE30节点考虑串补位置和串补度的配置后,经过优化后,节点最低电压进行了提升,网络电压偏差相比原始网络减小,但是电压平均值有所增加,电压标准差有所下降,串补配置优化潮流的网络损耗结果最好。
本发明针对***的串补位置、串补度选择进行综合优化选择,以降低网损,改善电力***电压质量为优化目标,对串补的配置进行研究,对电力***中线路的串补配置进行了优化。本发明以***网损最小和电压质量最优为目标,以串补数量、串补线路、串补度和发电机有功出力、变压器比、***补偿等作为约束条件,采用随机权重因子改进了粒子群算法,对***的串补线路模型进行了串补配置优化设计,科学合理的配置串补位置,准确计算出应加入线路中的串补容量。
以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明,但是本发明并不限于上述实施方式,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (1)
1.一种电力***线路串补优化配置方法,其特征在于:包括如下步骤:
1)确定电力***潮流算法;
2)确定以电压质量最优和网损最小为优化串补配置的目标函数;
3)确定约束条件;
4)采用基于随机权重的改进粒子群算法求解***加入串补后的串补优化配置模型;
所述步骤1)包括如下步骤:
step1.1:用线路上功率与电压、电导与电纳的关系可建立具体的潮流网络方程:
式中:Pi为节点i有功功率;Qi为节点i无功功率;ei为节点i电压的实部,ej为节点j电压的实部;fi为节点i电压的虚部,fj为节点j电压的虚部;Gij为节点i与节点j之间的电导;Bij为节点i与节点j之间的电纳;n为节点数;
step1.2:结合牛顿拉夫逊算法和PQ分解法得到适用性较强的综合潮流计算法:
首先设置PQ分解法计算潮流次数,采用PQ分解法计算***潮流得到牛顿拉夫逊算法计算潮流的初值,然后利用牛顿拉夫逊算法对***进行潮流计算;
所述的步骤2)包括如下步骤:
首先,根据电压的偏差建立电压质量最优的目标函数:
式中:ΔU为***电压偏差;Ui为节点i电压;UN***电压额定值;
其次,根据线路的损耗建立网损最小的目标函数:
式中:P为***损耗;ΔPi为线路i的电压损耗;
最后,采取标幺值计算,统一两者,建立基于权重的多目标优化目标函数:
min f=λ1ΔU+λ2P (4)
式中:λ1,λ2为电压偏差和损耗权重系数;
所述的步骤3)中的约束条件包括:
串补度与串补数量以及串补线路约束条件:
kiminXi≤xi*kiXi≤kimaxXi (5)
式中:xi为第i条线路上的串补标记,只能取整数且只能为0或者1,0代表为第i条线路上没有串补,1代表为第i条线路上有串补;ki为线路上的串补度,Xi为电抗,kimax,kimin为其变化范围的上下限;N为***中加入的串补数量限制;
发电机有功出力的约束条件:
PGimin≤PGi≤PGimax (7)
式中:PGi为发电机i的有功出力;PGimin为发电机i的有功出力的最小值,PGimax为发电机i的有功出力的最大值;
发电机的节点电压、变压器变比、***补偿作为约束条件:
UGimin≤UGi≤UGimax (8)
Timin≤Ti≤Timax (9)
QCimin≤QCi≤QCimax (10)
式中:UGi为发电机i的电压值;Ti为变压器i的变比;QCi为无功补偿i的补偿容量;UGimax、UGimin为发电机i的电压值变化范围的上、下限;Timax、Timin为变压器i的变比变化范围的上、下限,QCimax、QCimin为无功补偿i的补偿容量变化范围的上下限;
发电机的无功出力和节点电压作为约束条件:
式中:QGj为***中发电机j的无功;Ui为节点i电压;QGjmax、QGjmin为***中发电机j的无功变化范围的上下限,Uimax、Uimin为节点i电压变化范围的上下限;
所述的步骤4)中确定加入串补后的串补优化配置模型的步骤具体如下:
step4.1:确定加入串补后的***的优化模型:
式中:f为目标函数;λ1,λ2为电压偏差和损耗权重系数,λ1=λ2=0.5;Ui为节点i电压;UN为***电压额定值;ΔPi为线路i的电压损耗;Uj为节点j电压;θij为节点i与节点j电压的相角差;xi为第i条线路上的串补标记,ki为第i条线路上的串补度,Xi为第i条线路上的电抗,kimax,kimin为第i条线路上的串补度变化范围的上下限;Pi为节点i有功功率;Qi为节点i无功功率;Gij为节点i与节点j之间的电导;Bij为节点i与节点j之间的电纳;PGi为发电机i的有功出力;PGimin为发电机i的有功出力的最小值,PGimax为发电机i的有功出力的最大值;UGi为发电机i的电压值;Ti为变压器i的变比;QCi为无功补偿i的补偿容量;UGimax、UGimin为发电机i的电压值变化范围的上、下限;Timax、Timin为变压器i的变比变化范围的上、下限,QCimax、QCimin为无功补偿i的补偿容量变化范围的上下限;QGj为***中发电机j的无功;Ui为***中节点i的电压;QGjmax、QGjmin为***中发电机j的无功变化范围的上下限,Uimax、Uimin为节点i电压变化范围的上下限;N为***中加入的串补数量限制;
step4.2:当线路中加入串补,对加入串补线路的节点等式潮流求解进行修正,含有串补的支路节点功率平衡如下式所示:
式中:Ui为节点i电压;Uj为节点j电压;θij为节点i与节点j电压的相角差;Pis为串补线路首端节点的有功功率;Qis为串补线路首端节点的无功功率;Gij为节点i与节点j之间的电导;Bij为节点i与节点j之间的电纳;XTCSC为串补电抗;
所述的步骤4)中基于随机权重的改进粒子群算法指的是指改变了随机权重因子ω:
ω=(μmin+(μmax-μmin)*rand(0,1))+σ*N(0,1) (14)
式中:μmin为随机权重平均值的最小值;μmax为随机权重平均值的最大值;rand(0,1)为0到1的随机数;σ为随机权重平均值的方差;N(0,1)为标准正态分布的随机数,
则加入随机权重的速度更新公式如下:
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