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基于改進(jìn)蟻群算法的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法研究

2022-09-02 06:25劉勝強杜家兵
電子設(shè)計工程 2022年16期
關(guān)鍵詞:蟻群特征分析電力設(shè)備

劉勝強,杜家兵

(廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司佛山供電局,廣東佛山 528000)

隨著電網(wǎng)和變電設(shè)備規(guī)模的不斷增大,電力設(shè)備的規(guī)模和集成度需求不斷提升,需優(yōu)化電力設(shè)備的自適應(yīng)調(diào)度,結(jié)合對電力設(shè)備的參數(shù)分析和輸出穩(wěn)態(tài)特征分析,構(gòu)建電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的控制目標(biāo)對象模型,通過參數(shù)模擬和線性規(guī)劃設(shè)計,實現(xiàn)對電力設(shè)備的自適應(yīng)調(diào)度,提高電力設(shè)備的應(yīng)用可靠性和輸出穩(wěn)定性,研究電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法[1],對電力設(shè)備的優(yōu)化管理和信息化控制具有重要意義,相關(guān)的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法研究受到人們的極大關(guān)注。

電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法研究建立在電力設(shè)備的輸出參數(shù)特征分析基礎(chǔ)上,采用空間參數(shù)特征融合和分布式檢測識別方法,構(gòu)建電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的參數(shù)識別和自相關(guān)信息參數(shù)融合模型,結(jié)合模糊度檢測和優(yōu)化的尋優(yōu)控制算法,實現(xiàn)對電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度。傳統(tǒng)方法中,對電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的方法主要有基于同步電機輸出穩(wěn)態(tài)特征分析的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法[2]、基于聯(lián)合自相關(guān)特征匹配的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法[3]、基于慣性波動特征解析和發(fā)電單元隨機性分析的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法[4]等。傳統(tǒng)方法中通過構(gòu)建電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的控制策略,結(jié)合儲能裝置特征分析,實現(xiàn)電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度,但進(jìn)行電力設(shè)備調(diào)度的自適應(yīng)性不好,輸出穩(wěn)定性不強。

針對上述問題,該文提出基于改進(jìn)蟻群算法的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法研究。利用所設(shè)計的仿真實驗驗證了所提方法能夠明顯提高電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度能力。

1 參數(shù)解析模型

1.1 電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的小信號分析

為實現(xiàn)基于改進(jìn)蟻群算法的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度,構(gòu)建電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的小信號檢測識別模型[5]。結(jié)合電力設(shè)備的輸出功率參數(shù)同步融合控制方法,進(jìn)行電力設(shè)備各模塊輸入輸出量之間的關(guān)系特征分析[6],結(jié)合多芯片并聯(lián)壓接式控制方法,得到電力設(shè)備的器件內(nèi)部電流分布信號參數(shù)為:

其中,IA為器件內(nèi)部總電流,IB為器件輸入電流,IC為器件輸出電流,根據(jù)器件內(nèi)部電流的規(guī)律性分布,結(jié)合器件的導(dǎo)通電阻參數(shù)識別方法,得到電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的電子遷移特征分析模型,電子的遷移傳遞函數(shù)為Fij(A)=0。當(dāng)i?I、j∈I時,可知電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的模糊搜索過程滿足:

根據(jù)上述分析,完成電力設(shè)備內(nèi)部調(diào)度過程的小信號分析。

1.2 電力設(shè)備的參數(shù)解析及自適應(yīng)調(diào)度對象模型

結(jié)合電力設(shè)備的輸出功率參數(shù)同步融合控制方法,進(jìn)行電力設(shè)備各模塊輸入輸出量之間的關(guān)系特征分析,通過控制器參數(shù)融合特征分析方法[7],構(gòu)建電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度控制對象模型,得到電力設(shè)備的參數(shù)解析內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征分布概率為:

考慮功率器件工作差異性,在不同加載應(yīng)力和溫度差異下,得到電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的聯(lián)合特征參數(shù)分布為:

采用約束參數(shù)重組的方法,得到電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的電流分布規(guī)律性模板函數(shù)為:

則有:

由此構(gòu)建了電力設(shè)備的參數(shù)解析及自適應(yīng)調(diào)度對象模型[8],根據(jù)圖1 所示的蟻群控制算法,進(jìn)行電力設(shè)備調(diào)度的自適應(yīng)尋優(yōu)。

圖1 蟻群控制算法

2 電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度優(yōu)化

2.1 改進(jìn)蟻群優(yōu)化算法

采用改進(jìn)的蟻群優(yōu)化算法,構(gòu)建電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的終端對應(yīng)用戶類型解析模型[9],得到蟻群尋優(yōu)的代價函數(shù)收斂極限式為:

根據(jù)需求響應(yīng)控制終端類型分布,結(jié)合參與需求響應(yīng)調(diào)控起止時間分布[10],得到電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的蟻群尋優(yōu)個體滿足:

將電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的終端均衡調(diào)度問題描述為蟻群尋優(yōu)問題,即:

其中,α為可調(diào)負(fù)荷參數(shù),電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的輸出最小均方誤差估計值為:

其中,an為所對應(yīng)的實時負(fù)荷量偏移量,bn為電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的調(diào)制分量,用戶對應(yīng)S(t)=a0t時間的負(fù)荷總量調(diào)度帶寬為Δ,由此可得蟻群尋優(yōu)控制的融合度函數(shù)為:

加入多徑分量,采用自適應(yīng)權(quán)重參數(shù)學(xué)習(xí)的方法,構(gòu)建電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的優(yōu)化尋優(yōu)控制模型[11]。

2.2 電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度輸出

根據(jù)需求響應(yīng)控制終端類型分布,結(jié)合參與需求響應(yīng)調(diào)控起止時間分布,構(gòu)建可調(diào)負(fù)荷總量均衡控制模型[12],進(jìn)行電力設(shè)備的慣性參數(shù)融合,t時刻下模糊調(diào)控參數(shù)模型為:

將電力設(shè)備慣性參數(shù)數(shù)據(jù)調(diào)度集x的值減1,結(jié)合延遲參數(shù)模擬和線性擬合方法,得到電力設(shè)備慣性參數(shù)數(shù)據(jù)調(diào)度的輸出迭代式為:

其中,λ為電力設(shè)備慣性系數(shù),根據(jù)給出的負(fù)荷調(diào)度任務(wù)分配方式,得到電力設(shè)備慣性參數(shù)數(shù)據(jù)調(diào)度的期望負(fù)荷量:

令M=,基于需求響應(yīng)終端執(zhí)行負(fù)荷控制,得到聯(lián)合調(diào)度的偏差為:

其中,τ為需求響應(yīng)終端變量,實際調(diào)整負(fù)荷量為:

預(yù)期需調(diào)整的負(fù)荷量為:

根據(jù)所期望調(diào)整的負(fù)荷比例分布[13-15],結(jié)合蟻群尋優(yōu)結(jié)果,實現(xiàn)電力設(shè)備的自適應(yīng)調(diào)度。電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度系統(tǒng)的實現(xiàn)流程如圖2 所示。

圖2 電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度系統(tǒng)的實現(xiàn)流程

3 仿真測試

為驗證該文方法實現(xiàn)電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的應(yīng)用性能,進(jìn)行仿真測試分析,設(shè)定電力設(shè)備的輸出功率增益為120 dB,功耗為24 kW,穩(wěn)態(tài)電壓220 V,蟻群的個體個數(shù)為1 200,尋優(yōu)迭代次數(shù)為400,個體差異性系數(shù)為0.26,根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定,得到電力設(shè)備的輸出零序基波分量如圖3 所示[16]。

圖3 電力設(shè)備的輸出零序基波分量

根據(jù)圖3所示的電力設(shè)備的輸出零序基波分量得知,該文方法的仿真與理論計算曲線趨勢基本一致。

測試不同方法進(jìn)行電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的穩(wěn)定性,將文獻(xiàn)[2]方法、文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法作為對比對象,得到對比結(jié)果如圖4 所示。

圖4 電流輸出穩(wěn)定性測試

分析圖4 得知,相比文獻(xiàn)[2]方法、文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法,該文方法隨著迭代次數(shù)的增加,器件輸出電流幅度較小,表明該文方法進(jìn)行電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的穩(wěn)定性較好。測試均衡參數(shù),得到對比結(jié)果如表1 所示。

表1 電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度均衡性測試

分析表1 得知,該文方法進(jìn)行電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的輸出均衡性較好。

4 結(jié)束語

為優(yōu)化電力設(shè)備的自適應(yīng)調(diào)度能力,提出基于改進(jìn)蟻群算法的電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度方法。構(gòu)建電力設(shè)備的交互傳輸協(xié)議,結(jié)合系統(tǒng)參數(shù)識別和網(wǎng)絡(luò)模塊化設(shè)計,自適應(yīng)調(diào)度電力設(shè)備。并采用改進(jìn)蟻群控制算法,進(jìn)行電力設(shè)備的內(nèi)部結(jié)構(gòu)參數(shù)分析。采用自適應(yīng)權(quán)重參數(shù)學(xué)習(xí)的方法,構(gòu)建電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的優(yōu)化尋優(yōu)控制模型。研究得知,該文方法進(jìn)行電力設(shè)備自適應(yīng)調(diào)度的穩(wěn)定性和均衡性較好。

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