基于粒子群算法的电力系统规划模型

张泰源 汪沛洁

摘  要：随着国家能源政策的出台，为了遵循环境保护和合理开发利用能源资源的原则，需要对各类规划进行技术经济比较。本文针对满足规划年限内的电力需求，规划确定电力设备的增装类型和数量，建立了最优规划模型。采用基于目标优化的粒子群算法，通过迭代更新每个粒子的速度和位置，实现对最优解的搜索功能，同时在计算停电损失费用时尽可能考虑高阶系统故障状态的影响。

关键词：电力系统规划;粒子群算法;约束条件

引言

电力系统的安全、可靠、经济运行离不开合理的规划。电力系统规划是在满足各类可靠性指标及规划年限内电力的需求下，采用“最小费用法”即让规划电力系统的总费用（包括等年值等年值投资成本、电厂运行成本、停电损失费用（成本）等）最小来进行项目的經济评价，以选出最优的电力系统规划，来获取最大的经济效益。

1 规划模型

本文针对IEEE-RTS 多阶段电源扩展规划，以 2019 年为基准年，假设 2020 年-2030 年，年峰值负荷增长率均为 3%，每年每天的负荷标幺值同典型日负荷。其中2020-2030年各年的峰值负荷情况如下表所示：

结论

电力系统规划是在满足各类可靠性指标及规划年限内电力的需求下，采用“最小费用法”即让规划电力系统的总费用最小来进行项目的经济评价，以选出最优的电力系统规划，来获取最大的经济效益。本文使用基于目标优化粒子群算法的模型对某电力系统进行规划，通过迭代更新每个粒子的速度和位置，实现对最优解的搜索功能，设定的参数较少，且收敛速度较快。

参考文献

[1]  邢海军.主动配电网扩展规划研究[D].上海：上海交通大学，2016.

[2]  刘波，张焰，杨娜.改进的粒子群优化算法在分布式电源选址和定容中的应用[J]. 电工技术学报，2008，23（2）：103-108.