基于仿生联合算法的电网分区优化模型OA

【目的】在新型电力系统建设背景下,高比例可再生能源的大规模接入及柔性负荷的广泛普及,显著加剧了系统的随机性、波动性,叠加电网规模的不断扩大,导致控制变量急剧增多,对传统电网电压和潮流控制策略提出了严峻挑战。现有电网分区方法主要依赖节点间电气距离进行无功分区,难以适应源荷双侧特性剧烈变化的新型电力系统运行需求。为此,本研究提出一种综合考虑多重因素的电网分区优化方法,旨在降低高比例新能源接入下的电网整体控制难度,提升分区自治运行能力。【方法】本研究的核心在于建立了一套分区指标体系及优化模型,突破传统分区仅关注拓扑连接的局限,创新性地同时考虑分区内部电气连接紧密程度和源荷匹配程度,分别构建了基于电气距离的无功分区指标和基于源荷匹配的有功分区指标。以此为基础,构建了电网分区优化模型,以最小化无功分区指标为主要优化目标,旨在最大化分区内部电气紧密程度,简化无功电压控制。将有功分区指标满足要求作为关键约束条件,用以限制分区间有功功率的频繁交互,并减少分区内部净负荷的剧烈波动,保障分区内部源荷平衡。同时,为高效求解所构建的非线性复杂优化模型,提升寻优速度并避免算法陷入局部最优解,本研究创新性地提出一种仿生联合优化策略,充分利用了遗传算法的全局搜索能力和萤火虫算法的快速局部求精能力。【结果】采用标准IEEE 39节点系统进行算例验证。仿真结果表明,本文算法能够显著提升分区内部源荷匹配度,有效降低分区之间及分区内部的净负荷波动,减少了不必要的潮流交互,有效降低系统无功控制难度,使分区内部节点电气紧密性增强,简化了分区内部的电压无功调节过程。萤火虫-遗传仿生联合算法表现出优越的求解性能,能够快速、有效地获得优化的分区方案。【结论】本研究的创新点主要是在电网分区模型中同时集成了基于电气距离的无功控制优化目标和基于源荷匹配的有功平衡约束,克服了传统方法对源荷变化适应性不足的缺陷。提出了高效、鲁棒性强的萤火虫-遗传仿生联合优化算法以求解分区模型,有效提升了寻优速度和精度。本文算法为解决新型电力系统复杂网络结构下的分区运行控制难题提供了新的技术途径,对提升电网安全稳定运行水平和促进新能源高效消纳具有较高的理论价值与实际意义。