基于微细菌群体趋药性算法的电压稳定裕度计算
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基于BCC算法的HVDC系统PI控制器参数的优化
０ 引言
一
在 他 们 的工 作 上 进 一 步 综 合 提 出 了细 菌 趋 药 性 算 法 — Ｂ — 】 Ｃ算 法 。 叫 ） （） ３ 由于 该 算 法在 解 空 间 中探 索 许 多 不 同 的点 来模 拟和 修 正 它 形成 的 近 其 中 ， 为 系统 的调 节 时 间 。 取 ｌ 最 小值 所 对应 的 。 作 为 ， 的 ， 似梯度信息 ， 因此 会 出现 Ｂ 算 法 的 收敛 速度 慢于 群 体 优 化 的算 法 。 最优 Ｐ 参数。ｅ是电流 的参考值 与实际值之差。按此准则设计 的控 Ｃ ｌ Ｂ Ｃ算 法 的 具体 步骤 可参 见 文 献 】 。 制系统 ， 瞬态响应的振 荡性小 ， 对参数 的选择 良好 ， 工程 实用性强。 我 国学 者李威 武等人 对 Ｂ Ｃ算法加 以改进 提 出了 Ｂ Ｃ算 法。 Ｃ ３ 仿 真 分 析 ’
基 于 Ｂ Ｃ算 法的 Ｈ Ｄ Ｃ Ｖ Ｃ系统 Ｐ 控制器参数 的优化 ｌ
刘智铭 党震宇 许 洁 孔 海龙 （ 北电力大学自 东 动化工程学院 ）
摘要 ： 为了提高高压直流输 电系统 的抗 干扰 能力 ， 出了基于 细菌 群趋 提 药性算法（ａ ｔｒ ｌＣ ｌｎ ｅ ｔｘｓ Ｂ Ｃ 优化 Ｐ 控 制器 参数 的方法 。 Ｂ ｃｅｉ ｏｏ ｙ Ｃｈ ｍｏａ ｉ， Ｃ ） ａ １ 本 文 以整 流 侧 定 电流 控 制 为例 ， 先 分析 了其 数 学 模 型 ， 次 以 时 间 乘 误 差 首 其 积 分 ； （ ＡＥ作 为 目标 函数 确 定 Ｐ 控 制 器 参 数 。 真结 果 表 明 该 方 法 能够 隹则 Ｉ ） Ｔ Ｉ 仿 提 高 系 统 的 控 制性 能。 关 键 词 ：高 压 直 流 输 电系 统 细 菌 群 趋 药 性 算 法 Ｐ 控 制 器 参 数 目 Ｉ 标 函数
一
在 他 们 的工 作 上 进 一 步 综 合 提 出 了细 菌 趋 药 性 算 法 — Ｂ — 】 Ｃ算 法 。 叫 ） （） ３ 由于 该 算 法在 解 空 间 中探 索 许 多 不 同 的点 来模 拟和 修 正 它 形成 的 近 其 中 ， 为 系统 的调 节 时 间 。 取 ｌ 最 小值 所 对应 的 。 作 为 ， 的 ， 似梯度信息 ， 因此 会 出现 Ｂ 算 法 的 收敛 速度 慢于 群 体 优 化 的算 法 。 最优 Ｐ 参数。ｅ是电流 的参考值 与实际值之差。按此准则设计 的控 Ｃ ｌ Ｂ Ｃ算 法 的 具体 步骤 可参 见 文 献 】 。 制系统 ， 瞬态响应的振 荡性小 ， 对参数 的选择 良好 ， 工程 实用性强。 我 国学 者李威 武等人 对 Ｂ Ｃ算法加 以改进 提 出了 Ｂ Ｃ算 法。 Ｃ ３ 仿 真 分 析 ’
基 于 Ｂ Ｃ算 法的 Ｈ Ｄ Ｃ Ｖ Ｃ系统 Ｐ 控制器参数 的优化 ｌ
刘智铭 党震宇 许 洁 孔 海龙 （ 北电力大学自 东 动化工程学院 ）
摘要 ： 为了提高高压直流输 电系统 的抗 干扰 能力 ， 出了基于 细菌 群趋 提 药性算法（ａ ｔｒ ｌＣ ｌｎ ｅ ｔｘｓ Ｂ Ｃ 优化 Ｐ 控 制器 参数 的方法 。 Ｂ ｃｅｉ ｏｏ ｙ Ｃｈ ｍｏａ ｉ， Ｃ ） ａ １ 本 文 以整 流 侧 定 电流 控 制 为例 ， 先 分析 了其 数 学 模 型 ， 次 以 时 间 乘 误 差 首 其 积 分 ； （ ＡＥ作 为 目标 函数 确 定 Ｐ 控 制 器 参 数 。 真结 果 表 明 该 方 法 能够 隹则 Ｉ ） Ｔ Ｉ 仿 提 高 系 统 的 控 制性 能。 关 键 词 ：高 压 直 流 输 电系 统 细 菌 群 趋 药 性 算 法 Ｐ 控 制 器 参 数 目 Ｉ 标 函数
基于细菌群体趋药性算法的暂态稳定预防控制
基于细菌群体趋药性算法的暂态稳定预防控制
余建国;肖文龙;李潘;吴可梦;张鹏宇;马波
【期刊名称】《宁夏电力》
【年(卷),期】2016(000)002
【摘要】针对电力系统安全运行中的暂态稳定性预防控制问题,以预防控制中的总调整费用最小为目标函数,建立了预防控制数学模型.将一种新型的群体智能优化算法——细菌群体趋药性算法应用于该模型的优化求解.该算法通过优化参数,加快了收敛速度,解决了暂态稳定预防控制中鲁棒性和快速性问题.仿真结果表明:该方法符合IEEE 39节点测试系统的要求,估计精度能够满足实际工程需要.
【总页数】5页(P5-9)
【作者】余建国;肖文龙;李潘;吴可梦;张鹏宇;马波
【作者单位】西华大学电气与电子信息学院, 四川成都 610039;西华大学电气与电子信息学院, 四川成都 610039;西华大学电气与电子信息学院, 四川成都 610039;西华大学电气与电子信息学院, 四川成都 610039;西华大学机械工程学院, 四川成都 610039;西华大学电气与电子信息学院, 四川成都 610039
【正文语种】中文
【中图分类】TM712
【相关文献】
1.基于局部学习机和细菌群体趋药性算法的电力系统暂态稳定评估 [J], 顾雪平;李扬;吴献吉
2.基于微细菌群体趋药性算法的电压稳定裕度计算 [J], 孙守鑫;张超
3.基于改进细菌群体趋药性算法的风 -蓄 -火联合调度的研究 [J], 付伟
4.基于细菌群体趋药性算法的家用电器优化调度 [J], 马锴;胡淑兵;陈静;杨婕
5.基于细菌群体趋药性算法的T-S模糊模型辨识 [J], 明飞
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基于细菌群体趋药性算法的可用输电能力计算
ｐ Ｘ ＝丁 １ 手 （ ）＝
，
（） ７
参数 Ｔ由下式 决定 ：
幺≥ ， ０
ｎ
Ｔ ＝
（） ８
幺 ＜， ０
ｌｒ ｐ
其中， 为最小平均移动时间 ； 为与维数无关的参数。 ｂ
一
旦 确定 后 ， 以得 到一个 新 的单位 矢量 ｎ ， 可 为了获 得这个 矢量 ， 我们 把新 确定 的角 （ 。 ， ， 妒， …
在 自然界中， 细菌以群体的形式存在， 细菌之间通过各种方式交换食物信息。 使用同伴提供的信息 ，
细菌 能大 大扩 展对 于环境 的 了解 从而 能增 加存活 的几 率 。 定细 菌个体 间进 行联 系的方 式如 下： 假 （ ）每 个细 菌有一定 的感 知范 围 ， 文假定 每个 细菌 都有 全局 的感 知 范 围 ； １ 本
优 化问题 ， 出理论最 优解 ， 于这类 最 优 化 问题 ， 利 用 多 种优 化 算 法 求 解 ， ： 点法 、 续 二 次 求 对 可 如 内 连
规划法 和 Ｂ ｎｅｓ＿算法 等传统 经典算 法 ， ｅｄｒｌ 以及遗 传算 法 ｊ改 进粒 子群 算法 等 人工 智能算 法 。 、 然而， 经典 优 化算法 要求 Ａ Ｃ 目标 函数连续 可 微且采 用单一 搜 索机制 ， 难跳 出局 部最 优 ； 能算 Ｔ 很 智
（） ２ 每个细菌都可根据它感知范 围内其他细菌的信息来调整移动方式。
重负荷系统 中会出现无法接受的误差 ；） ２ 连续潮流法 ， Ｊ该方法考虑了系统非线性和电压无功特性 ， 具
有较 强实 用价 值 ， 过 由于该法 在计算 中未 进行发 电机 和 负荷 功 率 的优化 ， 算结 果 偏保 守 ；） 优潮 不 计 ３最 流法 ， 方法综合 考虑 包括 潮 流方程 、 电线 路容 量极 限和 电压 限值等 系统 约束 ， Ａ Ｃ问题 转 化 为最 该 输 将 Ｔ
，
（） ７
参数 Ｔ由下式 决定 ：
幺≥ ， ０
ｎ
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（） ８
幺 ＜， ０
ｌｒ ｐ
其中， 为最小平均移动时间 ； 为与维数无关的参数。 ｂ
一
旦 确定 后 ， 以得 到一个 新 的单位 矢量 ｎ ， 可 为了获 得这个 矢量 ， 我们 把新 确定 的角 （ 。 ， ， 妒， …
在 自然界中， 细菌以群体的形式存在， 细菌之间通过各种方式交换食物信息。 使用同伴提供的信息 ，
细菌 能大 大扩 展对 于环境 的 了解 从而 能增 加存活 的几 率 。 定细 菌个体 间进 行联 系的方 式如 下： 假 （ ）每 个细 菌有一定 的感 知范 围 ， 文假定 每个 细菌 都有 全局 的感 知 范 围 ； １ 本
优 化问题 ， 出理论最 优解 ， 于这类 最 优 化 问题 ， 利 用 多 种优 化 算 法 求 解 ， ： 点法 、 续 二 次 求 对 可 如 内 连
规划法 和 Ｂ ｎｅｓ＿算法 等传统 经典算 法 ， ｅｄｒｌ 以及遗 传算 法 ｊ改 进粒 子群 算法 等 人工 智能算 法 。 、 然而， 经典 优 化算法 要求 Ａ Ｃ 目标 函数连续 可 微且采 用单一 搜 索机制 ， 难跳 出局 部最 优 ； 能算 Ｔ 很 智
（） ２ 每个细菌都可根据它感知范 围内其他细菌的信息来调整移动方式。
重负荷系统 中会出现无法接受的误差 ；） ２ 连续潮流法 ， Ｊ该方法考虑了系统非线性和电压无功特性 ， 具
有较 强实 用价 值 ， 过 由于该法 在计算 中未 进行发 电机 和 负荷 功 率 的优化 ， 算结 果 偏保 守 ；） 优潮 不 计 ３最 流法 ， 方法综合 考虑 包括 潮 流方程 、 电线 路容 量极 限和 电压 限值等 系统 约束 ， Ａ Ｃ问题 转 化 为最 该 输 将 Ｔ
基于细菌群体趋药性的有序盲信号分离算法
摘
要 ：提 出 了一 种 基 于 细 菌 趋 药 性 的细 菌 群 优 化算 法 。将 探 测 判 断 策 略 和 优 势 细 菌 随 机 扰 动 策 略 引 入细 菌群 体
的进 化 过程 ，解 决 了细 菌个 体 在进 化 后 期 处 于 随 机 摄 动 状 态 而 难 以定 位 于 全 局 最 优 位 置 的 问 题 。通 过 使 用 测 试 函 数 对 算 法 性 能 进 行 测 试 以及 同其 他 算 法 的 比 较 表 明 ，所 提 出 的算 法在 收 敛 速 度 和 求 解 质 量 方 面 均 有 很 好 的 性 能 。 进 ～ 步将 细 菌 群 优 化 算 法 应 用 于 解 决盲 信 号 分 离 问题 ，实 现 了对 源 信 号 的 逐 一 有 序 盲 分 离 。仿 真 实 验 表 明 ，基 于
Ｃ ｛ Ｎ Ｌ ｉ Ｚ ＮＧ Ｌ —ｉ Ｇ ａ － Ｚ ＡＯ Ｊ ｎｑｎ Ｌ ｉｎ ｝ ｅ Ｉ ， ＨＡ ｉ ， Ｕｏ Ｙ ｎｊ ， Ｈ —ｉｇ， Ｉ ａ ｇ ｙ ｕ ｕ Ｑ
（ ． ｃ ｏ ｌ ｆｎ ｏｍａｉｎ ｎ ｉ ｅｉｇ Ｔ ａｊ ｎｖ ｒｉ ｆ ｏ １ Ｓ ｈ ｏ Ｉｆ ｒ ｔ ｇｎ ｒ ， ｉｎｉ Ｕ ｉ ｅｓ ｙ Ｃ ｍｍｅｃ ， ｉ ｊ ０ ３ ， ｈｎ ； ｏ ｏＥ ｅ ｎ ｎ ｔｏ ｒｅ Ｔ ａ ｉ ３ １ ４ Ｃ ｉ ａ ｎｎ ０
陈雷 一 ， ，张立毅 一 ， ，郭艳 菊 ，赵俊青 ，李锵
（ ． 津商 业 大学 信 息 工程 学 院，天 津 ３ ０ ３ ；２ 天 津大 学 电子信 息 工程 学院 ，天 津 ３ ０ ７ １天 ０ １４ ． ００２
３ 河 北 工业 大学 信 息 工程 学 院 ，天津 ３００ ） ． ０４ １
ｔｏｎ ｓ ａ ｅ ｎ ｒ ｄｏ ￣ｕ ｂａｉ ｎ ｓｒ ｔｇｙ ｗａ ｅ ｎ ｔｅ ｐｒ ｃ ｓｏｆｂａ ｅ ｉ ｏ ｏｎ ｅｖ ｕｔｏ ｏ ｏｌ ｉ ｇ ｔｅ ｄｆｉ ｉ ｔ ｔ ｇｙ ａ ｄ ａ ｒ ｎ ｍ ｐｅ ｒ ｔｏ ｔａｅ ｓｌ ｄ ｉ ｈ ｏ ｅｓ ｃｔｒａｌｃ ｌ ｙ ｏｌ ｉ ｎ ｆ ｒｓ ｖ ｎ ｉｆ— ｈ ｃ ｔ ｏ ａ ｉ ｎ ｌ ｂａ ｐｔｍ ａ ｕｌｙ ｏｆｌ ｃ ｔｎｇ ｏ ｇ ｏ ｌｏ ｉ ｌｐｏｓｔｏ ｂｅ ａ ｅ ｏ ａ ｄｏ ｏｖ ｔｔ ｈ ｃｅ ａｉ ａｅ ｒｏ ｏｌｔｏ ｉｉ ｎ ｃ ｕｓ ｆｔ ｒ ｎ ｍ ｍ ｈｅ ｅ ｓａ ｅｏｆｔ ｅ ｂａ ｔｒ ｎ ｌｔ ｒｐｅ ｄ ｏｆｅｖ ｕ ｎ ｉ ｉ ｉ ｐｒ ｃｅ ｓ Ｔｈ ａ ｔ ｒａｌ ｌ ｎｙ ｏ ｉ ｉ ｔｏ ｌ ｏｒｔ ｍ ｒ ｐｏ ｅ ａ ｘｃ ｌｅ ｔｐ ｒｏ ｍ ａ ｃ ｎ ｏｎ ｒ ｅ ｅｓ ｅ ａ ｄ ｓ ｕ— ｏ ｓ． ｅｂ ｃｅ ｉ ｏ ｐｔｍ ｚａｉ ｎ ａ ｇ ｉｈ ｃｏ ｐ ｏ ｓ ｄ ｈ ｓｅ ｅｌ ｎ ｆ ｒ ｎ ｅ ｉ ｃ ｖｅ ｇ ｎｃ ｐｅ ｄ ｏｌ ｅ ｎ ｔｏｎ ｑｕ ｌｔ ｏｍｐａ ｉ ｇ ｔ ｔ ｅ ｇ ｉｔ ｍ ｉ ｇ ｅｓ ｕｎ ｉ ｎ．Ｆｕ ｔ ｅｒ ｏ ｅ ｈ ｃｅ ａ ｏｌ ｙ ｏ ｔｍ ｉａ ｉ ｇ ｉ ａ ｉｙ ｂｙ ｃ ｒｎ ｗｉ ｏ ｈ ｒａ ｏｒ ｈ ｕｓｎ ｔ ｔｆ ｃｔｏ ｈ ｌ ｒｈ ｍ ｒ ，ｔ ｅ ｂａ ｔｒｌ ｃ ｏｎ ｐ ｉ ｚ ｔｏｎ ａ ｏ— ｉ ｌ
【国家自然科学基金】_可用输电能力(atc)_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730
推荐指数 5 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5
2013年 科研热词 连续潮流法(cpf) 海上风电场 可用输电能力(atc) 发电机日前调度 vsc-hvdc 推荐指数 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
推荐指数 11 3 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
科研热词 可用输电能力 交直流系统 阻尼比 重复潮流法 自适应变步长 直流调制 电压稳定 模拟植物生长算法 最优配置 最优潮流 暂态稳定 大型互联电网 可控串联电容器 功率增长方向 全局优化 免疫算法
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
科研热词 可用输电能力 风电场 长线 耗散功率 线性规划 电力系统稳定 概率评估 序贯蒙特卡罗仿真 关键约束
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
科研热词 可用输电能力 最优潮流 交直流系统 动态调整罚函数 内点法 风电场 非序贯蒙特卡罗仿真 静态稳定 静态电压稳定 重复潮流 连续潮流 评估指标 细菌群体趋药性算法 电压源换流器 电力系统 熵权 混合变异策略 模态分析 枚举法 最大熵原理 最优潮流法 暂态稳定 思维进化算法 微分进化算法 序列二次规划法 参数动态调整 免疫遗传算法 交直流混合系统 主从迭代连续潮流法
基于细菌群体趋药性算法的家用电器优化调度
中。家 用 电 器 分 为 3 类 ， 第一类是不可调度的电 器a， 第二类是在用户设定的工作时间内， 功率可 在连续范围内变化的电器 6 ,第三类是开始工作时 间可调， 而一旦开始工作就不能间断的电器£。本 文设计的调度模型具有良好的交互性， 用户可以 根据自己的需要设置所期望各电器完成工作的时 间段， 如 [ a 6， 凡 ]表 示 的 是用户期望电器 6 能够在 第 a 6 小 时 到 第 凡 小 时 之 间 完 成 工 作 。家用电器 的运行功率、 时间以及相关的约束条件如表1 所示。
D Q I:10.3969/j.issn.1007-791X .2017.02.007
的电价策略’ 用户通过调节各用Fra bibliotek器的负荷以减0
引言
智能电网就是电网的智能化’ 需求侧管理[ | ]
少总负荷。文 献 [7]以最小化用电花费和用户的不 满意度为目标’ 针对家用电器的三类负荷设计了 优化调度方案。文 献 [8]将需求侧响应规划成一个 凸优化问题’ 通过调节用户家用电器的负荷达到 削峰填谷的目的。但是 文 献 [5-8]忽略了电动汽车 充放电的情况’ 电动汽车充放电的引人不但可以 节省用户的用电花费’ 还可以起到削峰填谷的作 用 。因此’ 在家用电器的调度问题中’ 需要考虑电 动汽车的充放电约束。本文考虑了家庭用户的用 电调度问题’ 结合用户对用电器功率和工作时间 的需求以及电动汽车充放电的约束’ 建立了用户 用电花费和不满意度的模型。假设用户有两类可 调度用电器’ 分别为运行时间可以被调度的用电 器和运行功率可以被调度的用电器。用户一方面 希望减少用电量或者推迟用电器的工作时间使其 工作在低电价时间段’ 从而减少用电花费’ 另一方 面’ 又希望使用较多的电能或者使用电器按计划 完成工作’ 从而获得较好的满意度。 本文以最小化家庭用户一天的用电花费和不 满意度的总和为目标’ 对两类用电器的用电进行 调度’ 在满足用户需求的同时’ 使用户的用电花费
我国可再生能源发展迅猛
性 。ＭＢ Ｃ算 法 在 优化 效 果 、冗余 细 菌 控 制上 都 Ｃ 要 优 于 Ｂ Ｃ算 法 ，是较 Ｂ Ｃ算法 更具竞争 力 的优 Ｃ Ｃ 化算法 。算例 分析 表 明 了 ＭＢ Ｃ 算 法应 用 于 电压 Ｃ
稳 定裕度 计算是 可行 的 。
参 考文 献 ：
［］ ＭＵＬ ＥＲ ＳＤ，ＭＡＲ １ Ｌ ＣＨＥ Ｔ Ｊ Ｔ Ｏ ，ＡＩ ＧＨＩＳ ｔ ｌ ＲＡ ．ｅ Ｏｐｉ ａ ｔ －
Ｕ ｎ ｖ ｒ ｉ ｙ Ｐｒ ｓ ，１ ８ ． ｉ ｅ ｓｔ ｅ ｓ ９ ８
４ 结束语
ＭＢ Ｃ算法 采 用 了 ２个 菌 群 进 行 寻 优 ，寻 优 Ｃ 菌群 规模 小 ，提 高 了寻优 的速度 ；库存 菌群规模 相
作者 简 介 ：孙 守 鑫 （９ ３一 ） 男 ， 吉 林 桦 甸人 。工 学硕 士 ， 主 要 １８ ， 从 事 电力 系统 无 功优 化 研 究 。
２ Ｔ ，同比增长 ｌ．８ ｗｈ １５％。发 电权交易 完成 １４２７ ４．６
Ｔ ，同比增长 ６ ． ８ ，实现节 约标准煤 １２７ ５ × ｗｈ １９ ％ ３．１ １ ，二氧 化 硫 和二 氧化 碳 排 放量 分 别 减少 ３ ．９ｘ ０ｔ ６０
２２ ｗ。２０ 年甘肃敦煌 １ 太阳能光伏特许权项 ： ．Ｔ ０９ ０ ＭＷ
尔 滨 工业 大学 出版 社 ，１８ ９８
Ｌ Ｕ ｕ ． Ｏ ｔ ｚｔ ｎ ｒｎｉｌ ｎ ＩｓＡｐ ｌ ａｉｎ ｎ Ｉ Ｚｈ ｏ ｐ ｉ ａｉ Ｐｉｃｐｅ ｄ ｔ ｍｉ ｏ ａ ｐｉ ｔ ｉ ｃ ｏ
Ｅｅ ｔｃ ｏ ｒ ｙｔｍＥ ． Ｈａｂｎ Ｈａｂｎ Ｉｄ ｓ ｉｌ ｌｃｒ Ｐ ｗｅ Ｓ ｓｅ Ｍ］ ｉ ｒ ｉ： ｒｉ ｎ ｕｔａ ｒ
表 ３ 不 同 系统 无 功功 率 的 计 算 结 果
基于一致性算法的微网电压控制及延时优化
第 ９期 朱艳祥，等：基于一致性算法的微网电压控制及延时优化
４３
Ｕｉ＝Ｕｎ －ｎｉＱｉ＋δＶｉ
（２）
式中 δＶｉ为二次控制得到的电压补偿值。
在二次控制中引入分布式一致性算法。由相邻的 ＤＧ
进行通信，获得微网全局信息，经过比例—积分（ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ
Ｍｉｃｒｏｇｒｉｄｖｏｌｔａｇｅｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｄｅｌａｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＺＨＵＹａｎｘｉａｎｇ１，ＬＯＮＧＹｉｎｇｗｅｎ２，ＹＵＳｕ２
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１６２０， Ｃｈｉｎａ；２．ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＴｒａｉｎｉｎｇＣｅｎｔｅｒ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ）
压快速收敛至平均值
１．１ 下垂控制策略
微网中传统的电压下垂控制表达式为
Ｕｉ＝Ｕｎ －ｎｉＱｉ
（１）
式中 Ｕｉ为 ＤＧ输出电压值，Ｕｎ 为电网额定电压，ｎｉ分别
为无功功率的下垂系数。
１．２ 二次控制
由于各 ＤＧ线路阻抗差异，传统下垂控制不能将电压
稳 定在额定值，二次控制可以对ＤＧ输出电压值进行修正
０ 引 言 微网是由分布 式 电 源 （ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｏｒ，ＤＧ）、储 能
装置、负荷、变流器及监测、控制、保护装置结合而成的小型 发配电系统［１］。微网凭借供电可靠、安全、污染率低、可控 性高等特点 引 起 了 社 会 的 广 泛 关 注 ［２］。 目 前 多 采 用 分 层 控制对微网电压进行调节，分层控制包括初级控制和次级 控制。初级控制多为下垂控制，通过对微网的频率和电压 的控制实现功率的调整［３，４］。次级控制可以减小下垂控制 产生的电压偏差［５］。传统二次控制，由于集中控制通信实 现成本高、限制性强、可靠性低等特点，当单点出现通信故 障可能导致全局的通信失败［６］。近年来，微网中分布一致 性算法被广泛关注［１，２］。文献［７］中提出动态一致性算法， 可以实现 ＤＧ的即插即用性，但动态性能的收敛时间稍长。 文献［８］中提出一致性算法优化控制提高了的算法收敛速 度，但在通信过程中的通信延时未能进一步考虑。
基于细菌群体趋药性优化的k-means算法
基于细菌群体趋药性优化的k-means算法
于来行;张敏;葛斌
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2009(030)007
【摘要】细茵趋药性算法是一种新的仿生进化算法,针对细菌趋药性算法,介绍了其基本原理,讨论了一种改进的算法--细菌群体趋药性(BCC)算法.将细菌群体趋药性优化方法应用在k-means聚类分析中,以类内离散度和为目标函数,建立了BCC优化的k-means算法模型,利用BCC算法的全局搜索能力,很大程度上避免了k-means 算法易陷入局部极小的缺陷,同时也降低了算法对初始值的敏感度,并给出了一些实验,结果令人满意.
【总页数】4页(P1725-1727,1737)
【作者】于来行;张敏;葛斌
【作者单位】大连大学,信息工程学院,辽宁,大连,116622;大连大学,信息工程学院,辽宁,大连,116622;大连大学,信息工程学院,辽宁,大连,116622
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于细菌群体趋药性算法的电力系统无功优化 [J], 许秀丽;王震宇;王洪军;孙毅;李欣
2.基于细菌群体趋药性算法的配电网无功补偿优化 [J], 李学福;胡高峰;冯光
3.基于细菌群体趋药性算法的家用电器优化调度 [J], 马锴;胡淑兵;陈静;杨婕
4.基于改进细菌群体趋药性算法的配电网无功优化 [J], 陈继明;王元元;高艳亮
5.基于改进细菌群体趋药性算法的无功优化 [J], 李秀卿;孙守鑫;张超;刘文祥;徐剑锋;倪晶
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基于细菌菌落算法的电力系统无功优化_简献忠
2014 年 11 月 第21 卷第6 期
7848 （ 2014 ） 06093504 文章编号： 1671-
控 制 工 程 Control Engineering of China
Nov . 2 0 1 4 Vol． 21 ， No. 6
基于细菌菌落算法的电力系统无功优化
简献忠，李 莹，周 海，乔静远，王 佳
1
引
言
近几年提出的求解无功优化问题的人工智能算 ［1 － 3 ］ ， 免疫算法［4 － 5］， 法很多， 主要包括遗传算法 ［6 － 9 ］ ， 混沌算法［10］ 以及以上几种算法 粒子群算法 ［11 － 14 ］ 。 人工智能算法在 互相取长补短的混合算法 电力系统无功优化领域已得到了广泛且积极的研 究，但搜索效率不高一直阻碍该类方法在电力系统 中的应用。 目前，基于细菌的群集智能算法的研究几乎都
P gi － P di = V i ∑ V j［ G ij cosδ ij + B ij sinδ ij ］
j =1 NB
（ 6） （ 7）
Qgi － Qdi + Qci = Vi ∑ Vj［ Gij sinδij － Bij cosδij ］
j =1
{
式中，P gi （ Q gi ） ， P di （ Q di ） 分别为节点 i 的发电 机注入有功 （ 无功 ） ， 负荷消耗有功 （ 无功 ） ； Q ci 为节点 i 的无功补偿容量； V i （ V j ） ， δ ij 分别为节点 i （ j） 的电压幅值和相角差； G ij （ B ij ） 表示节点 i 与节点 j 间的电导与电纳； N B 为系统总节点数。 2. 3 不等式约束 不等式约束条件指控制变量的约束条件与状态 变量的约束条件。 1 ） 控制变量约束 V gi， i ∈ Ng min ≤ V gi ≤ V gi， max ， （ 8） T i， i ∈ NT min ≤ T i ≤ T i， max ， Q ci， i ∈ NC min ≤ Q ci ≤ Q ci， max ， 式中，N g ，N T 和 N C 分别为可调发电机的节点数， 可调变 压 器 的 节 点 数 和 无 功 补 偿 装 置 的 节 点 数； V gi ，T i 和 Q ci 分别为发电机的机端电压， 可调变压 器变比和无功补偿装置容量。 2 ） 状态变量约束 Q gi， i ∈ Ng min ≤ Q gi ≤ Q gi， max ， （ 9） V di， i ∈ N PQ min ≤ V di ≤ V di， max ， 式中，Q gi ，V di 分别为发电机无功出力和 PQ 节点电 压。
7848 （ 2014 ） 06093504 文章编号： 1671-
控 制 工 程 Control Engineering of China
Nov . 2 0 1 4 Vol． 21 ， No. 6
基于细菌菌落算法的电力系统无功优化
简献忠，李 莹，周 海，乔静远，王 佳
1
引
言
近几年提出的求解无功优化问题的人工智能算 ［1 － 3 ］ ， 免疫算法［4 － 5］， 法很多， 主要包括遗传算法 ［6 － 9 ］ ， 混沌算法［10］ 以及以上几种算法 粒子群算法 ［11 － 14 ］ 。 人工智能算法在 互相取长补短的混合算法 电力系统无功优化领域已得到了广泛且积极的研 究，但搜索效率不高一直阻碍该类方法在电力系统 中的应用。 目前，基于细菌的群集智能算法的研究几乎都
P gi － P di = V i ∑ V j［ G ij cosδ ij + B ij sinδ ij ］
j =1 NB
（ 6） （ 7）
Qgi － Qdi + Qci = Vi ∑ Vj［ Gij sinδij － Bij cosδij ］
j =1
{
式中，P gi （ Q gi ） ， P di （ Q di ） 分别为节点 i 的发电 机注入有功 （ 无功 ） ， 负荷消耗有功 （ 无功 ） ； Q ci 为节点 i 的无功补偿容量； V i （ V j ） ， δ ij 分别为节点 i （ j） 的电压幅值和相角差； G ij （ B ij ） 表示节点 i 与节点 j 间的电导与电纳； N B 为系统总节点数。 2. 3 不等式约束 不等式约束条件指控制变量的约束条件与状态 变量的约束条件。 1 ） 控制变量约束 V gi， i ∈ Ng min ≤ V gi ≤ V gi， max ， （ 8） T i， i ∈ NT min ≤ T i ≤ T i， max ， Q ci， i ∈ NC min ≤ Q ci ≤ Q ci， max ， 式中，N g ，N T 和 N C 分别为可调发电机的节点数， 可调变 压 器 的 节 点 数 和 无 功 补 偿 装 置 的 节 点 数； V gi ，T i 和 Q ci 分别为发电机的机端电压， 可调变压 器变比和无功补偿装置容量。 2 ） 状态变量约束 Q gi， i ∈ Ng min ≤ Q gi ≤ Q gi， max ， （ 9） V di， i ∈ N PQ min ≤ V di ≤ V di， max ， 式中，Q gi ，V di 分别为发电机无功出力和 PQ 节点电 压。
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摘 要 ：针 对 电压 稳 定裕 度 计 算 问题 ．提 出 了一 种 基 于 菌群 趋 药性 （ ａｔｒ ｌ ｏｏ ｙｃ ｅ ｔｘ ，Ｂ Ｃ 算 法 的 新 的 ｂ ｃｅｉ ｌｎ ｈ ｍｏａ ｉ Ｃ ） ａｃ ｓ
优 化 算 法 ～ 微 细 菌群 体 趋 药 性 （ ｃｏｂ ｃｅｉ ｏｏ ｙｃ ｅ ｔｘ ，ＭＢ Ｃ） 法 。ＭＢ Ｃ 算 法 利 用 ２个 菌群 ｍｉ ａｔｒ ｌ ｌｎ ｈ ｍｏａｉ ｒ ａｃ ｓ Ｃ 算 Ｃ
（ 寻优 菌群和库存菌群） 来寻优．寻优 菌群使 用 Ｂ Ｃ算 法来 寻找 最优 解 ，库存 茵群保 证 了寻优 茵群的 多样性 。 Ｃ
ＭＢ ｃ算法加快 了算法收敛速度，提 高了全局搜 索能力，而且在寻优过程 中减 少了系统 资源的浪费。将该 算法 ｃ
用 于电 压稳 定 裕 度 的计 算 ，与连 续潮 流 法 计 算 结果 的 比 较 表 明 ，该 算 法切 实 可行 并 具 有较 高的精 度 。
ｔ ａ ｔ ｒａ ｏ ｏ ｉｓ（ ｐ ｉ ｍ ｅ ｒ ｈ ｎ ａ ｔ ｒａ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ ｓｏ ｋ ｎ ａ ｔ ｒａ ｏ ｏ ｙ ｏ ｓ ａ ｃ ｏ ｐ ｉ ｍ ；ｔ ｅ ｆ ｒ ｒ ｗｏ ｂ ｃ ｅ ｉｌ ｌ ｎ ｅ ｏ ｔ ｃ ｍｕ ｓ ａ ｃ ｉ ｇ ｂ ｃ ｅ ｉ ｌ ｌ ｎ ｎ ｔ ｃ ｉ ｇ ｂ ｃ ｅ ｉｌ ｌ ｎ ）ｔ ｅ ｒ ｈ ｆ ｒｏ ｔｍｕ ｃ ｃ ｈ ｏ ｍｅ ｕｅ ｓ ｓＢＣＣ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｏ ｓ ａ ｃ ｏ ｈ ｐ ｉ ｍ ，ｗｈ ｌ ｈ ａ ｔ ｒ ｅ ｓ ｒ ｓ ｔ ｅ ｄ ｖ ｒ ｉ ｆ ｔ ｅ ｆ ｒ ｒ Ｍ Ｂ ｌｏ ｉ ｈ ｔ ｅ ｒｈ ｆ ｒｔ ｅ ｏ ｔ ｍｕ ｉ ｔ ｅ ｌ ｔｅ ｎ ｕ ｅ ｈ ｉ ｅ ｓｔ ｏ ｈ ｏ ｍｅ ． ｅ ｙ ＣＣ ｌｏ ｉ ｍ ａ ｇ ｒｔ ｈ
关 键 词 ： 电压 稳 定裕 度 ；细 菌群 体 趋 药性 ；微 菌群 中图分 类号 ：Ｔ １ Ｐ８ 文献 标 志 码 ：Ａ 文章 编 号 ：１０ —９ Ｘ（０ ０ ０ ．０ ３０ ０ ７２０ ２ １） １０３ 。４
Ｃｏ ｐ ｔ ｔｏ ｆＶｏ ｔ ｇ ｔ ｂ ｌｔ ａ ｇ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｍ ｉ ｒ ｃ ｅ ｉ ｌ ｍ ｕ ａ ｉ ｎ ｏ ｌａ ｅ Ｓ ａ ｉｉｙ Ｍ ｒ ｉ ｓ ｄ ｏ ｃ ｏ Ｂａ ｔ ｒａ Ｃｏ ｏ ｙ Ｃｈ ｍ ｏ ａ ｉ ｇ ｒ ｔ ｍ ｌ ｎ ｅ ｔ ｘ ｓ Ａｌ ｏ ｉｈ
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第２ ３卷 第 １ 期
２１ ０ ０年 １ 月
广 东 电 力
ＧＵＡＮＧＤ０ＮＧ ＥＬ ＥＣｎＵＣ ０ＷＥＲ Ｐ
Ｖｏ１ ２ ｏ． ． ３Ｎ １
Ｊ ．２ ０ ａｎ ０１
基 于微 细 菌 群 体 趋 药 性 算 法 的 电压 稳 定 裕 度计 算
孙 守鑫 ，张超
（ 东北 电 力 大 学 ，吉 林 吉林 １ ２ １ ） ３ ０ ２
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