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1、硕士论文荃于改进免疫算法的电力市场环境下的无功优化研究摘 要 电力系统无功优化是电力系统安全经济运行的一个重要方面，而随着电力市场化的不断深入，无功优化也必须适应新的条件。论文结合免疫算法对电力市场下的无功优化问 题进行了 研究。主要研究内容如下:对电力系统无功构成和无功成本作了深入分析，构造5 节点系统进行了仿真计算;在研究了无功定价的基础上，提出了基于实时电价的单边动态定价无功优化模型，该模型较之以往的无功优化模型能体现潮流变化对有功、无功电价的影响，也能更好的体现电力系统的综合效益;比较了遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索等现代智能算法，发现了 这些算法易陷于局部收敛、收敛速度慢的问 题。
2、而免疫算法在一定程度上可以有效地避免陷入局部最优解，能提高局部搜索能力，加快了计算速度。论文通过对多种群算法、双倍体算法和自 适应算法的融合，提出了改进的免疫算法(A IA)，该算法不仅增加了用于跳出局部最优的开发子种群和探测子种群，还使得交叉率和变异率能够根据进化程度自 适应变化。将 A 认用于对无功优化模型的求解，建立了基于 A I A的无功优化操作模型，详细阐述了用A I A进行无功优化计算的步骤，并编写了 C 什程序将该算法实现;最后对 I E E E 一 30节点的系统进行算例分析，比 较了遗传算法、普通免疫算法和改进免疫算法的计算结果，以及无功不计价和无功计价情况下的计算结果，验证
3、了改进免疫算法在控制节点电压和取得最大综合效益方面有相对较好的效果。关键词:电 力市场，无功优化，改 进免疫算法(A IA).实时电 价，单边动态定价硕士论文基于改进免疫算法的电力市场环境下的无功优化研究Ab s t r a C t T 七 e r e a c t i ve pow e r o P t i m i zat i on isesSe n t i alfor po叭 吧 r sys t e mo per at i n gs 副 re】yand。n O n”c ally.Wi t b d e v.1 叩i ngofpower m a t k d，r e fr e shofre a c
4、l i v e P 0 w er0 Pt i 而，石 onaren 以 刃 ed T b e p al”r s to d i esonre aC t l vePOw ero nti而zatio n ofpower m ar k e t b a s e d on奴I n u n Une Alg o n l hi n，W 场 比incl u d e s:血in g a P n Ceofreactivepower o p t 1 m 1 Za t i on，crea t in ga s no业s y s t e mtoe m u l atio n a l c al culating.T b e re
5、 s u l t s b o w s t h a t th e Pri叱accordt h e ruleofPOw e r m ax k e 气阴dital so can inc田 泊 a t e th ev a 1 u eofr eac 1 i ve p ower.A c c 0 r d 1 n g协re 州ive po、v e r 洲ce，山 e model ofunil 川 e r a l 勿n a 幻 n l c 洲沈爬 朗t l ve p o w e r o P t i m i Zat i o nbasedonreal-t 以 p 石 c e isg，v e n.T b e m o
6、d e l c 叨i n d i c ate the ai 卜 田 旧 u n d ben e fi t s e 巧 比 t i v e】y.C o m P aJ 吧 d俪th G A，si m u l ant 人 nn e a l，胡dTab use archi n g，we fo 朋dt h 时ai l theseintellective ai g orit h m shav e脚 咄 公 m e s s，j ust li ke t e n d朴gi nto p art访 I Sear c h i n g.I mmuneAlg orit h mc 曲 avo idtheseP r O bl
7、 emse ffeCtivelyande nhanc et h eabi1 ity ofse a r c h i ng best sol ution.n l r o u g ht h emer ge aPPl i c a t i on o nMu l 6 一 伪1 o ny l m m uneAlg o r l l 1 1 1 1，D 币 lo idli n m une Alg o r l t 知 m，即dsel f-A d a P t i ve l r n n l 此 Algori t 知 m，we bringfo rwar d a newln lmu n e Algori th m;we
8、caile ditA d v an以 月I tnm une Algori th m(AIA).Itl m P r o v e s on s o m e 明 pec t.T 七 e n e wl n”力 une Alg oriU i n l i s usedto石 n d bestsol 诵on ofth emodel ofd y n 印”ic州cer e a c t ive pow ero Ptim i zatio n w hi chm e n t i one d befo re.T h e s 记 PSofthe P r(沁 e s s o f A IAi s gi ven onthe P
9、a P e r ind e 俪1，and r eali z e d b y C 料.F i nall y，we P r o v eCO n t n e SSande ffec t ivene sso f th e Propo喇 m o del andal gori t 加 m勿the sol u t i o n ofaI E E E 一 3 O sys t e mc o m p a re d 初thG A，I Aand A I A.K 即 W匕 rds:P o w e rMarke t，Re朗 t l ve PowerO P l i m i Zati 叽A l g o ri th m(AlA)
10、，R e a l 石 Ine Price，U nilat er a 1 D ynamic P ri ce 声明 本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均己在论文中作了明确的说明。研究生签名:啼 年 2 月 少 日学位论文使用授权声明 南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的全部或部分内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的全部或部分内
11、容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研 究 生 签 名:位 今 妹 坷年:月、日硕士论文基于改进免疫算法的电力市场环境下的无功优化研究1绪论L l电力市场下无功优化的研究意义 电 力系统无功优化是电力系统安全经济运行的一个重要方面，合理的无功补偿容量的分布，是实现电 压控制和无功控制的必要前提。它不仅能够降低网损，提高电压质量，而且有利于提高系统的稳定性。在现有的统一经营调度模式下，无功优化并没有得到普遍重视，这是因为无功服务并没有付费，各方的经济利益并没有凸现出来。在发电厂和电网分离的电力市场条件下，电网公司和发电公司成为分别独立的经济实体。电网公司所追求目 标由传统电力系统中的一
12、次能源消耗量最小转变为获取最大经济利益。为了 适应新的环境，多年来立足于传统电力系统而建立起来的无功优化数学模型将做相应的改变。据此，论文将研究电力市场下的无功优化数学模型。无功优化模型的求解也是一个复杂的非线性规划问 题，用什么方法对它进行求解，一直是电力系统专家、学者和工程技术人员研究的重点。学者们提出过线性规划法、非线性规划法、混合整数规划法、内点法等算法，但这些算法收敛性不好，存在“维数灾”的缺陷。后来又出 现了 臂如模拟退火算法、遗传算法等进化算法，这些进化算法具有适用范围广，寻优能力强，程序实现简单等优点，很适合于求解象无功优化之类的复杂非线性优化问题，但这种算法也存在易陷于局部收
13、敛、算法速度慢等缺点。根据B urn et 的克隆选择学说、J eme 的免疫网络学说和反向选择机制，学者们提出了 免 疫算法 0 呻 吟 Alg o ri th m，I A)，它 把要解决的问 题和约束 条件当 作 抗原，把问题的 解当作抗体，通过免疫操作使抗体在解空间不断搜索进化，按照亲合度对抗体与抗原 之间 的匹配程度以 及抗体之间的 相似程度进行 评价，直至产生最优解tll，免疫算法在解决大空间、非线性、全局寻优等复杂问 题时具有独特优越性，已 经应用于优化计算、系统工程和计算机安全等多 个工程领域，是 继人工神经网络系统和遗传算法之后的又一研究热点。可以设想，如果把这种免疫算法加以改
14、进，应用于电力市场下无功优化的 研究，必将获得突破性研究成果。因此该方面的课题具有重要的理论愈义和研究价值。1.2传统无功优化概述 电力系统无功优化，一般是指在满足电网的安全运行约束的前提下，通过变压器分接头的合理选择，发电机机端电压的理想配合以及无功补偿的优化配置等措施，使系统无功潮流达到最优分布，减少有功损耗。它对于提高系统电压质量，减少有功损耗，保证 系统安全、可 靠和经济运行有重要意义121.!硕士论文荃于改进免疫算法的电力市场环境下的无功优化研究 在我国，随着电力系统的迅速发展，电网规模越来越大，结构日 趋复杂，使系统的稳定性问题变得更加突出，而单凭经验进行无功配置已不能适应现代系统
15、得需要，需要在现代电子与计 算机技术的基础上，研究建立无功优化模型、提出 相应的算法，在电网的规划建设和实际调度运行中实现无功优化，并在满足电网安全运行条件下，减少有功损耗和投资。随着自 动化技术的日 益成熟，基于传统的安全监控和数据采集(s C A D A)系统的高 级 应用软件如网 络拓扑、状态估计、调度员 潮流正 逐步 趋于实用 化，在此基础上进行功能的再扩展，开发电网电压、无功优化控制系统，并且，由于电力通信的飞速发展，调度通信中心到各级枢纽变电站都具有光纤信道，部分变电站已具有遥测、遥信、遥控、遥调功能，实现了无人值班。在我们现有的自 动化系统基础上进行无功优化计算，并下达控制指令，
16、利用电 力通信信道，将这些指令传递给变电 站的综合自 动化系统，投切电 容器、调节变压器分接头，来实现无功功率的最优控制，将线损降低到最低。而且可以使 S C A D A/E MS系统的效益更加直观、明显.研究电力系统无功优化的目 的，就是通过无功潮流的合理分布来有效的保持系统的电压水平，提高 系统的电 压稳定性，并降 低有功网 损川 14。对于电 力公司 而言，减少有功网损就是增加利润，在电力公司由粗放式经营向 集约化经营方式转变的今天，进行无功优化就显得更加必要和重要了。I J 电力市场下无功优化概述 在传统的电力系统无功优化中，目 标函数一般为最小化的有功损耗，同时受到功率平衡和电 压、
17、电 源无功以及变压器变比上下限等不等式约束。在厂网为一家时期，系统追求的是总体效益。全网总的有功损耗最小，正是反映了这种总体效益，这种无功优化的模型是合适的。但在电力市场环境下，实行厂网分开，竞价上网，电厂和电网已 经分属于不同的电力公司，各公司都追求自己的经济效益，而单纯有功损耗最小的目 标函 数并不能保证电网公司及各个电 厂的经济利益，因而这种无功优化的模型也就不 能 适 应电 力 市 场的 实 际 情况了 阎.在前述传统电力系统的无功优化问题中，并没有考虑无功电量的价格，这也就惫味着无功优化的目 的是通过不计成本地应用无功电量达到的。在电力市场环境下，无功功率是有价的，电网公司通过合理地
18、购买无功电 量可以降低网络的有功功率损耗或减少由于电压越限、电 压稳定破坏而给电网公司带来的违约赔款支出，从而给公司带来经济效益。这不同于传统电力系统中的无功优化问题，此时电网公司购买无功电量的目 的是为了在经济上获取更大的好处，因此与传统电力系统中的无功功率优化不同，无功优化的目的既非有功网损最小，也非电压或无功功率偏移最小，而应是经济效益的最大化。因此，电网公司为购买无功电量的支出必须计入无功优化目标函数，作为无功优化目 标函数的一部分。2硕士论文基于改进免疫算法的电 力市场环坡下的无功优化研究 在传统电力系统中，有功功率负荷最优分配的目的在于:在供应同 样大小负荷有功功率的前提下，使单位
19、时间内的能源消耗量最少。无功优化只可能对有功网损产生影响，不会使有功功率分布产生大的变化，从而也不可能使能源消耗量发生大的变化。因此，传统电力系统中的无功优化往往是独立于有功调度进行的。在电 力市场环境下，无功优化同 样也只可能对有功网损产生影响，而不可能使有功功率分布产生大的变化。处于电力市场中的电网公司所追求的将不再是能源消耗量的最少，而是其经济利益的最大化，换言之，是其为购买能源的支出费用最小化。因此，尽管电力市场环境下的无功优化不可能使能源消耗量发生大的变化，但只要其能使电网公司为购买能源的支出费用发生较大的变化，就可认为无功优化对有功调度产生了大的影响，从而适用于传统电 力系统中的
20、无功优化原理将会产生大的变动101。那么，市 场环境下的 无功优化是否会使电网公司为购买能源的支出费用发生较大的变化呢?在开 放的电 力市 场中，交易前，电 力公司 和电 力采办公司向电 力 交易 市场(P X)提交指定时段的供电竞标数据，Px在得到所有竞标数据后，对买卖双方的竞标数据进行汇总，找出同时满足各个竞标者要求的价格和成交量，该电价称为市场清算价(M cP，M ar k e t cl e an in g P ri ce)，电 量 称为 市 场清算电 量(M c Q，M arketCl e 俪ngQ u an t i ty).如图1.1 所示，供、需曲线交点的 横坐标即为市场清算电价淞
21、P，交点的纵坐标即为市场清算电 量M C Q。由 Px市场的 交易机理可以看出，成交电 量的多少将对清算电价产生影响。由于不同的无功功率分布将产生不同的有功功率网损，从而对应于不同的有功功率成交电量，有可能导致不同的清算电价(尽管成交电量的区别不是太大)，因此在电 力市场中，虽然无功优化同样不会使有功功率的分布产生大的变化，却有可能使电网 公司为 购买 有功功率的支出 产生大的 变化川。p 愁需 求 竞 标 曲 线标曲线P 翻 丈 p孟 剐 p图1.I P X确定市场定价由 此可见，在电力市场环境下，无功优化的模型将考虑无功价格因素，变得更为复杂。硕士论文荃于改进免疫算法的电力市场环境下的无功
22、优化研究L 4免疫算法概述 免疫算法是从人体免疫系统发展出计算方法，己 经引起许多不同研究领域广泛的研究兴趣。人体免疫系统有许多优点可借鉴用于发展新型计算方法，目前发展的基于免疫学原理的算法都是在解决具体中提出的，比如免疫遗传算法、克隆选择算法、阴性选择算法等，还没有象遗传算法一样的应用广泛的一般形式和模式。免疫算法依据的主要免疫学原理包括免疫网 络理论、克隆选择原理、免疫学习机制等.论 文把所有基 于免疫学原理开 发用于工程应用的 算法统称为免疫算法 0 咖 朋eAlg o n l h m，认).一般有 三种情况，一种是模仿免疫系统抗体和抗原识别、结合，抗体产生过程而抽象出 来的免疫算法，基
23、于这种免疫系统中最基本的免疫机制的算法目前应用较多;第二种是基于免疫系统中其它特殊机制抽象的算法，比如基于克隆选择原理的克隆选择算法等。第三种是与遗传算法等其它计算智能融合产生的新算法，目前主 要是免疫遗 传算法。下 面介绍最 基本的免疫算法计算过程 1 匀 一 川 1.工 程 应 用中的 免 疫 算法 一般 分 6 步lj 从 步骤1:识别抗原。免疫系统确认抗原入侵。步骤2:产生初始抗体群体。启动记忆细胞产生抗体，清除以前出现过的抗原，从包含最优抗体(最优解)的数据库中选择出来一些抗体。步骤3:计算亲和力.计算抗原和抗体之间的亲和力。步骤4:记忆细胞分化。与抗原有最大亲和力的抗体(步骤3)加
24、给记忆细胞。由于记忆细胞数目 有限，新产生的与抗原具有更高亲和力的 抗体替换较低亲和力的抗体。步骤5:抗体促 进和抑 制印 r O m o 石 on阴 d s u p p re s s 访 n)。高 亲和力抗体受到促进，高密度抗体受到抑制。通常通过计算抗体存活的期望值来实施。步骤6:抗体产生。对未知抗原的响应。在骨髓中产生新淋巴细胞取代步骤5 中清除的抗体。这个步骤通过交叉等操作数变异产生多种抗体。在使用免疫算法解决问题时，一般各个步骤有对应形式。抗原对应要解决问题数据输入如目 标、约束;抗体对应问 题解如优化问 题的最优解;亲和力对应解的评估、结合强度的评估;记忆细胞分化对应保留优化解，抗体
25、促进和抑制对应优化解促进，非优化解的 删除等;抗体产生对应优化解的出 现等。对应内容因解决问 题对象不同而内容各异。在应用中，根据具体问 题，研究人员对上述免疫算法进行不同的改进或变化，比如与遗传算法结合，利用遗传操作数产生多 样抗体等，以符合解决具体问题需要，从而发展出多种形式免疫算法，但基本上都遵循这6 个步骤。然而，免疫算法存并没有从根本上解决GA容易陷入局部最优、后期搜索停滞不前的 缺点。免疫算法自 从提出的短短几年里受到了很多人的关注的研究，虽然免疫算法硕士论文墓于改进免疫算法的电力市场环境下的无功优化研究的发展还存在一些需要解决的问题，但是免疫算法的发展前景十分乐观。免疫算法在电力
26、系统中的应用越来越受到专家学者的高度重视。随着研究的逐步深入，免疫算法将成为电力系统各种复杂计算的主要算法。在无功优化、故障诊断、负荷预测等领域发挥重要作用。另外，新兴的D N A 计算技术与D N A 机理引入免疫算法中，有可能会对免疫算法的完善做出某种贡献。L S国内 外研究现状 电力系统无功优化的研究是一个历史很悠久的课题，自电力系统投入运营以来，无功优化建模和求解一直是电力行业专家学者们努力探索的一个方向。对于无功优化的数学建模，国内 外都已 经有了 一整套完整的模式。1 9 62年，法国 学 者J.C 明 pe n t i er首先提出了 建立在严格数学 基础之上的以 非线性规划法表
27、示的电力系 统最 优潮流(o p t i m a l p owe r FI o w，o P F)模型，借助于调整 可供利用的 控制变量，在满足各种规定的安全运行条件下，使目 标函数最小，就可以获得最优状态。文献【幻 6 提出 选用不同的优化目 标函数、不同的控制变量集和不同的约束集，就可以 得到适用于不同 应用目的的O PF 问题，如:经典O P F、校正控制、预防控制、有约束经济调度等。O P F问题与潮流问题、状态估计问题一样，都可以利用高压电网的物理特性给予解祸处理，使之分解为两个子问 题，即有功O P F 和无功O PF，经典无功O P F 也称为无功优化。文献【51【1 5所提出的无
28、功优化模型大多都是在电 价确定的条件下建立的数学模型，即使是考虑了无功电价，也只是通过比例系数与有功电价祸合，没有体现电力市场的调节作用。目 前无功优化领域真正的难点在于用何种方法求解。文献 幻一 6提到无功优化是一个复杂的非线性、大规模、动态规划问 题，求解非常困难。实践表明，传统的优化算法，例如线性规划、非线性规划、混合整数规划、内点法等，由于收敛性不好和存在“维数灾”的缺陷，不能胜任无功计划优化的求解。文献 8一【巧 的研究表明进化算法(遗传算法、进化规划、进化策略)、模拟退火算法、禁忌搜索等现代智能算法及其混合优化策略虽然具有良好的通用性和鲁棒性而被广泛用于求解大规模的优化问 题，但依
29、然存在钟如易陷于局部收敛、收敛速度慢的问题，没有得到很好的解决。免疫系统以有限的资源，能够有效地识别和排除大量不同种类病毒的 侵害，这一特性引起了人们的关注。免疫算法正是模拟了这一生物特性，有效的避免了陷于局部收敛的问题。文献【1 6 2 1通过分析比较发现，IA算法性能优于GA算法，它可以 有效地避免陷入局部最优解，能提高局部搜索能力，加快了计算速度。目 前，免疫算法正被越来越多地应用于工程计算的 各个领域，成为研究的一个新方向，但在电力系统无功优化方面的应用较少，论文将在免疫算法的基础上，改进其交叉、变异算子，并采用多 种群策略，使之性能更加优越。将改进免疫算法应用于无功优化的计算，使 5
30、硕士论文基于改进免疫算法的电力市场环境下的无功优化研究之更加快速，准确。1 占论文的主要工作 a)对目前无功优化的研究现状进行全面的综述，了解了无功优化现有理论的存在的一些问题，同时发现遗传算法等进化算法在求解无功优化问题时存在易陷于局部收敛的缺陷，从而确定论文的研究方向。b)研究无功定价，并进行算例计算，验证无功电价的合理性，即一方面体现了无功对系统的价值，另一方面体现了系统中无功需求变化对电价的影响。对无功优化目标函数的建立提供了理论基础。c)在无功定价的基础上，建立更加准确，更加符合电力市场化要求的无功优化模型。d)对免疫算法进行改进，论文参考了国内外在人工智能算法领域的最新文献，通过在
31、免疫机理、优化机制等方面的改进，提出改进免疫算法(AIA)这种免疫算法。较之改进前的免疫算法，新的算法在计算速度和跳出局部最优方面更为优越，能迅速准确求解无功优化的数学模型。论文给出新算法进行无功优化计算的操作模型。编写程序实现了新的免疫算法。e)对IEE E 一 30节点的系统进行仿真计算，并比较GA，IA和改进免疫算法(AIA)的计算结果，验证了 论文 提出 改 进免 疫算法(AIA)在控制节点电 压和取得最大综合效益方面有相对较好的效果。硕士论文基于改进免疫算法的电力市场环境下的无功优化研究2电力市场下的无功定价 无功定价对于电力市场下无功优化的研究具有重要的理论意义，因为无功的价值化是
32、电 力市场下无功优化的一个根本问题。有效的评估无功资源的价值，对第三章中无功优化目 标函数的建立具有重要意义。有功定价的相关内容可参照文献 2 幻 2 7 1，本章重点论述无功定价问题。2.1电力市场中无功功率服务内容 电力市场中的无功服务的内容包括满足用户和系统运行的无功功率需要，控制系统电 压水平、提供足够无功功率事故备用、降 低有功功率网络损耗等，服务提供方式分为无功功率容量服务和无功功率电能服务两种。用户的无功功率需求与其有功功率需求变化一致，系统的无功功率 需求与线路、变压器和电 缆的负载等等有关。无功功率服务的 提供商需要保证提供足够的无功功率麦满足用户和整个系统的需要，在系统重负
33、荷条件下产生足够的无功功率，而在系统轻负荷条件下吸收过多的无功功率.在系统枢纽节点提供足够的无功功率可以使它们的电 压得到较好的控制，从而使整个系统的电压维持在安全水平，保证系统安全运行。系统的无功功率服务除了 满足系统的需求之外，还要提供足够的事故备用无功功率容量。一旦系统发生故障，整个系统无功功率需求会立即发生变化，因此必须有足够的无功功率备用来保证事故情况下系统的安全运行。同时，无功功率的服务也是减少网 络损耗的有效手段。合理配置无功功率电 源和电 压可以降低网 络的有功功率损耗，从而提高整个系统的运行效率。电力市场中的无功功率服务可以分别在发电、输电和配电环节提供，由于发电机和调相机具
34、有动态无功补偿的能力，因此在维持出口电压水平和保证系统安全性方面起着重要作用。对于有些低效率发电厂，虽然在有功功率发电市场中 缺乏竞争力，但是它们可以转成同步调相机运行，提高无功功率服务。输电网络可以安装静止补偿器和并联电 容器/电抗器来提供无功功率服务，目 的是保证网 络的输电能力并且在不同负 荷情况下 保证系统的电压质量44 卜 阅。2.L I无功服务的特点 a)供应的地域性:无功一般不进行远距离输送，呈现较大的本地供应特性。而且，无功的资 源价格随着无功源在电 力系统中的 位置不同而不同。b)控制的分散性:与频率控制需要有功平衡类似，电压控制需要无功平衡。频率是全网统一的，依赖整个电网的
35、有功平衡，而电 压是各个节点不同的，必须依赖于该节 7硕士论文基于改进免疫算法的电力市场环境下的无功优化研究点的电压控制。c)分析的复杂性:无功成本分为固定成本和可变成本，两者分别对应无功生产的容量成本和与实际供应量有关的运行成本。无功定价中，无功容量和电量都应予以考虑。d)手段的多样性:电力系统的无功源除发电机外，还可以是调相机和静止无功补偿器(s v c)甚至输电 线路等。并且无功源响 应系统无功功率需求的能力不同，能动态响应无功功率需求的发电 机、调相机最重要，因 此成本也相对较高。在厂网分开以 后，这些无功源一般独立于电网经营，电网要向它们购买无功功率。以往一体化的电力公司，无功服务的
36、成本并不单独结算。在电力市场条件下，由于无功服务 作为一种辅助服务成为单独的业务，必须制定合理的无功服务价格保证服务提供商回收成本并获得一定利润。因此，如何获得无功服务，如何制定服务价格，建立无功服务市场已 经成为目 前电力市场研究的热点问题。2.I J无功功率服务方式 目 前，无功功率一般通过以 下的方法提供【4 飞 a)强制性免费服务为了系统的安全运行，系统对所有的发电 厂强制要求提供免费的无功功率;b)费率无功功率服务成本通过一定的费率从电价中回收:c)双边合同 供需双方自由制定无功功率服务合同;d)竞标合同通过市场竞标机制实现无功功率服务交易。从经济学的角度来讲，通过市场竞争决定商品的
37、价格是最大化社会效益的最有效的手段。但是，无功功率潮流有一个不同于有功功率潮流的特点，无功功率有较强的地域性，传输过程中高损耗率使得系统不应该将一个地区需要无功功率远距离传输到另一个地区。所以，无功服务自 然就具有十分明显的地区垄断特征，较难建立全网范围公 平竞争的无功服务市场。另外，无功功率很难作到准确的计量，也增加了建立电力市场的难度。从长远来看，建立公平竞争的地区性无功服务竞标市场是电力市场发展的必然性，也是电力市场建设非常重要的步骤。在保证电力市场的竞争性，可以做下列选择:a)在各地区开放无功补偿设备的权利，从而取消无功服务的地区性，保证所有的设备商能够在各个地区安装无功补偿设备并且参
38、与当地竟争。b)增加无功服务合同的期限，要求竞标的无功服务合同必须在 3年以上，从而让建立无功服务商有足够时间在服务区域建立自 己的无功补偿设备。c)建立完善的市场监管机制和制定合理的无功服务价格，保证市场健康发展。硕士论文墓于改进免疫算法的电力市场环境下的无功优化研究2.2无功成本2.2.1发电机的无功功率成本 发电无功成本分析不考虑容量成本、发电无功成本主要包括管理费、机会成本、有功损耗、维修费等22l一 四。a)管理服务费 管理服务费主要用于电厂一无功发电设备(如励磁机、励磁调节装置)的运行管理和维护。正常情况下，发电 机组在自 动励磁调节器的作用下可自 动应答电压变化不会给运行人员增加
39、工作负担，可不单独支付费用。在系统负荷低谷时，发电机进相运行吸收无功功率，已成为高压电网保证运行电压合格率的重要手段。发电机在进相运行时，定子端部温度升高，静稳裕度减少、易失去静稳定，需要运行人员加大监视和管理力度。因此、尽管进相运行一般不会影响发电机的有功发电能力，仍应对输出的感性无功电量的发电机给予一定的经济补偿。b)有功损耗 增加无功功率输出，必然要增大发电机的励磁电流，有功损耗也将增加，而且会加速发电机组的磨损老化，增加维修和维护费用等。客观上这一部分费用应由电力市场交易管理部门或电网公司给予补偿.c)机会成本 发电厂为创造经济效益，希望多发有功电量。正常情况下，发电机无功出力低于其额
40、定值，不会影响有功发电 能力。但出于系统安全的考虑。有时需要发电厂多发无功或预留较多的无功备用容量而影响该发电厂的有功发电能力。此时应计及该电厂由此而失去的输出更多的有功电量的机会成本。这样，发电无功电量和无功备用容量就应分为无偿服务和有偿服务两部分。发电机进相运行所能吸收的无功功率的极限值由专门的进相试验决定。如果电网要求吸收的无功大于此时发电 机的进相能力或发电机的静稳储备不足，则也必须降 低有功发电 来增加吸收的无功。这种情况可参照迟相运行时的处理方法，除进相运行的无功费 用外，再付给发电 厂损失有功发电的机会成本费用。d)维修费 维修费主要是用于发电厂的无功发电设备的计划检修和故障检修
41、等，因为有功发电离不开发电厂的无功发电设备，当无功发电设备发生故障时必然影响有功发电。因而，发电厂的无功发电设备的检修费用应在有功电费中计及。硕士论文基于改进免疫算法的电力市场环境下的无功优化研究1 2)并联电容器的 无功功率生产成本 并联电 容器生产成本可以 认为是投资成本的 折旧。假定电 容器使用寿命为巧年，并 联电 容 器的无功生 产成本可以 简化计 算如下 123:Cc，(Qc，)=Qc，C/(1 5 x 3 6 5 x 2 4 x h)=0.1 3 2 4 Q.习(2.1)其中 的Q.。为电 容 器输出 的无 功 功率:cc，为电 容器的 无 功功率生 产 成本函 数;c为电 容器单
42、位容量的成本:本处取$l6 000 迎 以 物二;h为电容器的平均使用时间比例系数，近似为2/3.2 J 3同步调相机的 无功功率生产成本 同步调相机是一种特殊的发电机，由于它不产生有功功率，算入无功生产成本中。另外，调相机不存在任何无功机会成本。功 生 产 成 本 近 似为电 容 器 无 功 成 本m 倍 1231，嗡(Q。)二 编1，x$0.1 3 24因此其投资成本都应文中将同步调相机无(2.2)其中么，为 调 相 机的 无 功出 力;C 及、为 调 相 机的 无功生 产成 本函 数。2.3电力市场下无功定价的具体算法 按照两部制电 价分法，无功的价格和有功一样，也可以再分为容量价格和电
43、量价格，容量价格的目的是无功设备的投资费用的回收价值，而电量电价的目的是为了收回无功的运行费用。由于无功的运行费用比较小，在电力市场初期可以尽量简化但随着无功市场的逐步建立，应该正确计及其价格。因为一方面有利于分清楚电力市场下各参与者相互的责、权、利关系，有利于市场化的形成;另一方面，可以为市场提供正确的无功短期运行价格信号，有利于提高运行的稳定性和灵活性。具体来讲，电力市 场 下 无 功 可 以 有 下 面 几 种 定 价 方 法 2 71 一 13 5:2 人1与有功解祸依据运行费用的实时无功定价同有功一样，各无功设备也可以做出类似于有功的无功生产费用曲线，如发电 机组、调相机、静止无功补
44、偿器、等无功出力具有连续变化的设备。以无功生产费用最小为目 标函数 m in c=艺 C(岛)其优化模型为:(2.3)硕士论文墓于改进免疫算法的电力市场环境下的无功优化研究受 潮 流 等 式 约 束Q，一 Q 十 ZK 科 凡 si n 伸，+代 一 乓)=。(2.4)其中，K 匕 乓 为节点 1 的电 压向 量;巧乙 汽系 统 导 纳 矩 阵 第 沂翁列 元 素 向 量.设 备 和 运 行的 不 等式约 束有:节 点电 压 约束 v 户 v，v 严(2.5)无 功出 力 约 束 鳄.Q GI Q 罗(2.6)变压器分 接头 变 化 范围 约 束T 严 T，T 严(2.7)等等，还可以考虑其它
45、的如线路安全、电压相角等约束条件。求解由以上各式组成的拉各朗日函数，在无功费用优化的基础上利用短期边际成本分析可以得出用户的无功电价为:况P=二 二-=凡 口 9山 其中 L 是由以 上各式组成的 拉各朗日 函数。么为负荷节点1 处的 无功功率，无功潮流等式约束项的拉格朗日 乘子。Z J.2结合有功费用优化的无功实时定价该方法由有功的实时定价理论发展而来目 标函 数是总的有功生产费用最小 m i n(C)=简述如下:艺C(Pg，)(2.8)沁是(2.9)潮流平衡等式约束:凡一 凡+艺K 孔 几 co s(代 一 况 一 马)动(2.1 0)乌一 么十 艺鱿 屹 儿 si n(氏 一 乓 一 汽
46、)=0(2.1 1)式 中凡，乌 节 点 1 的 有 功、无 功 发 电 功 率:C 发电机数;n 一节点数;发电 约 束:凡，凡 凡，么，么 岛二1 任G(2，1 2)1 G(2.1 3)硕士论文基于改进免疫算法的电力市场环境下的无功优化研究输 电 约 束:凡.弓 R，.。(i，j“n)凡“K 称 玲 co 码 一 只)一 K Z 芍 co s(色一 只)电 压 约 束:K，!叱 1 K 二当K.K 只，当鱿 乌.当 乌m，岛 感 乌.(3.1 9)当 乌 才 呷A.A 啤(4.1 1)!1.L -Pc_:_ 声 月 呻一 A、几1。“从一)，一 2 偏 一 编 k 4A 认A A 呵(4.
47、1 2)r.百，之万.-凡(气一 k。X A 二一 A)A，一 月 呵 气，A 月 呷 A A 喊(4.1 3)rlks|-一 Pb _.占 阿刀，=尤 O u”4(-尸)(4.1 4)式 中，月 m 曰 为 每 代 群 体 中 最 大 的 亲 和 度 值:A，为 每 代 群 体 的 平 均 亲 和 度 值;A 为 要变异或接种疫苗的个体的亲和度值;才为参与交叉的两个个体中较大的亲和度值;刀为群体规模:占 为克隆系数;1 为按照亲和度值从大到小排序后个体的序号;R o u 加为取整数函数。d)多种群自 适应免疫算法 在提出多群体免疫算法、双倍体免疫算法和自 适应免疫算法之后，把这三种免疫算法的
48、思想进行集成和综合，构造出 性能更好的多种群自 适应免疫算法，论文中简称为改进免疫算法(A d v a n Ce d l n u 力 叨e Algori t 知 m，A IA)。算法流程如图4.5 所示。硕士论文基于改进免疫算法的电力市场环境下的无功优化研究图4.S A I A流程图算法的具体步骤如下:步骤1识别抗原对问题及其解的特性进行分析和了解，由于算法不能直接运用问题解，所以首先 4 l硕士论文基于改进免疫算法的电力市场环境下的无功优化研究必须把问题解的表示型转化为抗体基因型，也就是要进行抗体编码。步骤2产生多个初始抗体 以不同的随机方式在解空间产生多个初始种群，包括探测子群体、开发子群
49、体和综合子群体，分别充当不同角色，发挥不同作用。各个种群内按照不同的免疫参数，分别进行免疫操作。步骤3抗体评价 在算法进化过程中，当有些抗体的规模达到一定程度后，而又不是最优解，就要对其进行限制，以防止过早收敛。本算法采用抗体浓度来抑制规模比较大又不是最优解的抗体。以信息嫡作为度量亲和度的指标，以期望繁殖率作为评价抗体的标准。假设有N 个抗体，每个抗体有材个基因位，每个基因位有5 个符号可供选择，即 kl，肠，k.。则这N 个抗体的信息嫡为H(N)一 裔 客 H，(N)(4.1 5)其 中:城(N)=2一 p，l og p，拭(N)为 N 个 抗 体 第 1 位 的 信 息 嫡，p。为 N 个
50、 抗 体 的 第脸为 符 号气的 概 率。抗体的亲和度:用于表明两抗体之间的相似度。第v 号抗体和第，号抗体之间的亲和度定义为 A，=1/1+H(2)1(4.1 6)式中，H(2)是第v 号抗体和第W 号抗体的信息嫡。H(2)等于0 时说明两抗体所有基因都相 同。式，的 值 介 于 0 和 1 之 间。同样.抗体和抗原之间的亲和度定义为 A，=1/(l+D，)(4.1 7)这里，几表示抗体与 抗原之间的 差异 程度，采用解空间 距离 度量。如果是二进制编码，一 般 使 用海明 距 离 来 度量。A，的 值介于 0 和1 之间。当D，=0时，A，月，说明 抗 体和抗原非常匹配，即这个抗体是最优解