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电力和能源系统
考虑非线性负荷的自适应细菌觅食优化方法的无源滤波器和分布式发电同时规划
摘要
本文提出了自适应细菌觅食优化（ABFO）算法，以优化同时存在重非线性负载的配电系统中无源电力滤波器（PPF）和分布式发电（DGs）的规划。假设非线性负载量很严重，这迫使系统规划人员使用PPFS。此外，功率损耗最小化，可靠性和电压曲线改进以及其他益处也促使规划人员使用DG。一些DG技术，例如风力发电机和太阳能电池，基于电力电子设备和逆变器实施。将这种类型的DG连接到系统会产生谐波。因此，在现有电容器总线之间利用PPF进行谐波补偿是不可避免的。目标是同时最小化PPF和DG的功率损耗，总谐波失真（THD）和投资成本。约束包括PPF和DG安装的电压限制和极限候选总线。系统的谐波水平通过电流注入法获得，负载流量通过功率和的迭代方法求解，适合于此类研究的精度要求。结果表明，通过PPF和DG的经济规划，可以同时最小化总电压谐波失真和有功功率损耗。
介绍
随着电力系统中电力电子设备的广泛使用，谐波污染变得越来越严重。这对电力系统的质量造成很大的危害。无源电力滤波器（PPF）和有源电力滤波器（APF）是抑制谐波的有效设备。目前，PPF由于成本低，结构简单，维护方便，原理简单等特点，在许多领域得到广泛应用。但其参数的设计是一个具有许多约束的非线性混合整数规划问题。传统上，PPF的关键参数是根据单一技术指标或经济指标的经验决定的。这些方法过分依赖主观经验，因此难以满足一系列要求。结果受电源阻抗的影响。同时，很容易引起串联谐振和与电源阻抗的并联谐振。考虑到PPF的缺点，APF作为一种能够动态抑制谐波的电力电子技术得到了广泛的关注。由于APF直接承载功率基波电压和电流，需要更大容量的转换器，APF在大容量场谐波抑制中的应用受到限制。为了克服这些缺点，提出了一种由PPF和APF组成的混合电力滤波器。然而，PPF参数的合理设计对于仅使用无源电力滤波器或混合电力滤波器的整个滤波器系统非常重要。参考文献中提出的基于工程经验的滤波器设计方法非常简单。但是，无法实现优化设计的目标。为了达到这样的目标，许多研究人员做了大量的相关研究。遗传算法[2–9] 和模拟退火[10] 介绍确定无源滤波器的参数。作者在[11] 已经解决了使用Fortran可行顺序二次规划的无源谐波滤波器设计，以寻找用于非线性负载功率因数校正的最佳固定分流电感 - 电容补偿器，其中考虑了源电压和负载电流谐波。优化最小化传输线损耗，并最大化负载功率因数。
利用线性规划技术作为传统技术和模糊线性规划技术，在不同负载条件下，对配电系统单调谐滤波器进行了优化设计。[12]基于模糊逻辑的神经遗传算法优化钢铁制造厂的无源谐波滤波器，最大限度地降低滤波器的成本，功率损耗，谐波电流的总需求失真以及每条总线电压的总谐波失真，同时讨论和解决[13]作者[14]提出了一种基于神经网络的非线性时变演化粒子群优化算法，在大量谐波电流源下设计大规模无源谐波滤波器。它们旨在最大限度地降低滤波器的成本，滤波器损耗以及电流和电压的总谐波失真。在[15]提出了一种新的基于免疫的方法来研究最优无源滤波器规划。考虑了多馈线和多总线结构，时变谐波源，分立电容器尺寸，位置，成本，谐波标准，调谐谐振频率和时变线性负载等重要因素。在[16]配电系统中优化无源滤波器的位置，大小和设置谐波调谐指令，考虑目标函数包括降低功率损耗和无源滤波器的投资成本，并进行了考虑和分析。同时，约束包括电压限制，安装的无源滤波器的数量/尺寸，用于无源滤波器安装的极限候选总线以及所有总线中的电压总谐波失真。系统的谐波水平通过电流注入法获得，负载流量通过功率和的迭代方法求解。结果表明，通过无源滤波器的经济放置和尺寸调整，可以同时最小化总电压谐波失真和有功功率损耗。在[17] 提出了一种基于遗传算法的非对称系统无源滤波器的优化设计方案。作者提出了一种基于遗传算法的优化设计方法，该方法包括两个目标：电流最小总谐波失真和最小设备成本，无功补偿作为约束条件。推导了非对称幂系统的目标函数，确定了适应度函数，采用遗传算法实现了无源电力滤波器的参数。在[18]作者的目的是采用无源滤波器来有效利用非正弦系统中的电缆和变压器。因此，提供了一种最佳无源滤波器设计方法，以最大化功率因数表达，其考虑了在非正弦背景电压和线电流条件下的频率相关线路损耗。IEEE519中的个别和总谐波失真限制被考虑作为所提出方法的约束。相关调查结果显示，大部分伏特 -分布网络中的年龄和当前的扭曲产生于第三，第五和第七阶的谐波[19]因此，在这种情况下，三个单调谐无源滤波器的植入可以解决这个问题，因此滤波器的坐姿和尺寸非常简单。然而，由于配电系统中分布的线性和非线性负载，无源滤波器规划非常困难。DG的技术优势包括减少损耗，改善电压曲线，减少环境污染，提高能源效率，提高电能质量，提高系统可靠性和安全性。另一方面，安装DG的经济优势包括各种投资，用于改善设施，降低运营成本，优化生产，降低节能成本，以及增加对关键负荷的保护。使用DG源的一个关键点是找到适当的安装站点。适当的问题在配电系统中现有的并联电容器组上定位和选择DG和无源电力滤波器对电力系统研究人员和规划人员来说是一个挑战。一些DG技术，例如风力发电机和太阳能电池，基于电力电子设备和逆变器实施。将这种类型的DG连接到系统会产生谐波。因此，在现有电容器总线之间利用PPF进行谐波补偿是不可避免的。目标是同时最小化PPF和DG的功率损耗，总谐波失真和投资成本。约束包括PPF和DG安装的电压限制和极限候选总线。在这项研究中，分析了使用Mario等人提出的自适应细菌觅食优化（ABFO）算法的34-bus测试分配系统中谐波无源滤波器的坐姿和尺寸以及分布式发电的优化设计。该算法在保持其核心元素的同时简化了BFO。这包括算法架构的简化，Ns参数的消除，步长的明确适应规则，运动方程中位置初始化的均匀分布的使用以及单元间通信的消除[20]。在这个例子中，问题包括分布式发电机组的同步优化规划以及三个无源谐波滤波器的规划，其谐波调谐阶数为4.7（对于5次谐波），6.7（对于7次谐波）和10.7次（对于11次谐波）。本研究针对三种目标函数，研究了考虑非线性负荷和自适应细菌觅食优化方法的无源滤波器和分布式发电的多准则同时规划。为了使谐波处于理想水平，其中一个目标函数是总谐波失真（THD）最小化，第二个目标函数是谐波失真环境下的功率损耗最小化，第三个目标函数是分布式发电的投资成本和谐波过滤器。
无源谐波滤波器预防性解决方案通常不足以消除电力系统中的谐波，因此我们应该使用谐波滤波器来消除或减少一个或多个谐波分量的影响。在一般情况下，我们可以将谐波滤波器称为无源滤波器和有源滤波器。无源滤波器是电感，电容和电阻元件，配置和调谐以控制谐波，可分为调谐滤波器和高通滤波器[21]。它们与非线性负载并联连接，如二极管/晶闸管整流器，交流电弧炉等。其中，两个或三个单调谐滤波器的组合在第5,7,11之间用于高压非线性配电系统中的功率三相晶闸管整流器。无源滤波器是电感和电容的串联组合。实际上，在没有物理设计的电阻器的情况下，总会存在串联电阻，这是串联电抗器的固有电阻，有时用作避免过滤器过热的手段。所有谐波电流的频率与调谐滤波器的频率一致，将找到通过滤波器的低阻抗路径。无源滤波器设计必须考虑谐波电流源或负载重新配置的预期增长，因为它可能会暴露于过载，这可能迅速发展成极端过热和热击穿。无源滤波器的设计需要精确了解产生谐波的负载和电力系统[22]。
问题的表述
分布式系统（DGs）在配电系统中的应用降低了系统的功率损耗;提高电压文件和系统可靠性。然而，由于分布的非线性负载使用无源谐波滤波器进行谐波补偿是不可避免的。另一方面，诸如风力发电机和太阳能电池的一些DG技术基于电力电子设备，这种类型的DG与系统的连接产生谐波。因此，在由于非线性负载和基于DG的电力电子设备的谐波注入的研究中，无源滤波器用于谐波补偿是不可避免的。在本研究中，为了优化PPF和DGs的位置和尺寸，考虑了三个目标函数。目标是同时最小化PPF和DG的功率损耗，总谐波失真和投资成本。约束包括PPF和DG安装的电压限制和极限候选总线。
系统的谐波水平通过电流注入法获得，负载流量通过功率和的迭代方法求解，适合于此类研究的精度要求。结果表明，通过PPF的经济放置和尺寸调整，可以同时最小化总电压谐波失真和有功功率损耗。
目标功能
为了使谐波处于理想水平，其中一个目标函数是：
（1）
其中h是谐波次数，U1i是母线i的基波有效电压，Uhi是谐波有效电压。巴士我 THDu，i是总线i的总谐波电压失真。U1i的和Uhi是通过潮流计算得到的。
第二个目标函数是功率损耗最小化在谐波扭曲的环境下制定如下[23]：
（2）
其中和是高斯和谐的幅度和相位,总线j的电压分别为。 和 也是量级的,和总线j之间的hth谐波导纳的相位是j和m。
第三个目标函数是分布式发电机和谐波无源滤波器的投资成本，计算方法如下：
（3）
其中N是公交车的总数，和决定是否安装过滤器和分布式生成，= 1表示在总线i，= 1处连接PPF意味着没有安装公交车; vi = 1表示总线i上的DG连接，vi = 0意味着没有安装在公交车上。 是PPF的大小公交车;是总线i的DG的大小。 还安装了，是PPF和DG的成本分别和，是PPF的单位成本和DG分别。
是滤波器与KVA的无功功率容量，它是超过单个电容器和一个电容器的无功功率容量无源滤波器计算如下[24]：
（4）
首先规范三个提到的目标函数，Eqs。（1） - （3）归一化如下：
（5）
（6）
（7）
其中， 和 分别表示f1，f2 和f3的归一化值，它们在（0-1）中减少。然后线性权重用于构建多目标函数。
（8）
其中，和是公式的权重(5)–(7), = 1.
约束
该优化问题包括一些约束，包括电压和稳定性限制，无源滤波器容量及其数量和谐波失真约束。
通过指定较低（例如，V分 = 0.9pu）和较高（例如，V最大 = 1.1pu）有效电压（例如，V）的界限来考虑电压约束，如下：
（9）
其中均方根电压是[17]：
（10）
所以i和h，是总线编号和谐波次序，分别。稳定性限制，对于总线n和总线之间的线路占主导地位m，表示如下，
（11）
LC无源滤波器的最大容量和数量限制为：
（12）
DGs约束的最大容量和数量表示为：
（13）
谐波潮流
大多数配电馈线都是径向的。 如图所示图1示出了该进料器的一个部分的细节
图1 径向分配进料器的截面i
通常，每条总线可以具有线性和非线性负载，并且可以分流电容器组。为了确定径向分配馈线中的谐波流量，可以使用电流注入方法。该方法的优点是可以直接获得解决方案，它能够同时处理多个谐波源，并且计算效率高。在这种方法中，网络谐波电压由频域矩阵计算
（14）
其中 是谐波电流注入矢量。 是要计算的谐波电压矢量，是系统的导纳矩阵。采用的表示法，上标b假定所有谐波次序值。上标1（h = 1）对应于基频中的参数。导纳矩阵的元素应使用参数与频率相关的模型。但是，对于哪种谐波模型最适合系统的每个组件存在一些分歧[25].每个部分末尾的每个线路馈线部分和电容器组的导纳是：
（15）
和
（16）
其中和是馈电部分i和的电阻和感抗1，它是基频中总线i中电容器组的并联导纳。线性负载由电阻和感抗的并联组合表示。这些参数是通过基频的负载数据获得的。这些载荷的谐波导纳由下式给出：
（17）
在和中，它们是总线i中线性负载的有功和无功功率。
非线性负载由谐波电流源表示，其基频的标称值为：
（18）
其中和是非线性的有功和无功加载到第i个总线。 在谐波频率中，电流源具有名义价值
（19）
其中是电流的百分位数值，以hth谐波次序表示。
假设谐波滤波器的电阻是卑鄙的，安装在总线i中的第j个谐波滤波器的导纳给出：
（20）
其中，是第j个调谐频率的绝对值谐波滤波器安装在总线i; kj是电容数第j个滤波器的模块，以及电容模块的大小可供安装。
由j次谐波滤波器提供的重新激活功率表示：
（21）
细菌觅食优化算法
BFOA算法最初由Pasino在20
资料编号：[4430]
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