DOI: https://doi.org/10.15802/ecsrt2015/73853

Застосування селективного методу рою частинок для оптимізації режимів та структури реальної розгалуженої розподільної мережі з метою зниження втрат електроенергії та покращення якості напруги

T. M. Khalil Selim, A. V. Gorpinich

Анотація


Мета. В роботі наведені селективний метод рою частинок та результати його застосування щодо вирішення проблеми спільної оптимізації місць встановлення та потужності батарей конденсаторів, конфігурації та перерізів провідників реальної розподільної мережі, яка містить 3 підстанції, 37 фідерів, 274 вузли, 284 гілки та 11 нормально розімкнених комутаційних апаратів і розташована у східній частині міста Маріуполь.Методика. Селективний метод рою частинок, який є простою модифікацією бінарного методу рою частинок, призначеною для пошуку у обраному просторі розв'язань, був застосований щодо вирішення зазначеної вище проблеми, сформульованої як проблема багатокритеріальної частково цілочислової комбінаторної нелінійноїоптимізації з обмеженнями у вигляді рівностей та нерівностей. Для підтвердження ефективності запропонованого алгоритму були використані численні тестові та реальні схеми з різною кількістю вузлів, а селективний метод рою частинок був порівняний з іншими сучасними евристичними методами та методами штучного інтелекту (наприклад, імітація відпалу, генетичні алгоритми, алгоритм колонії мурашів, нечітка логіка та ін.). Щоби реалізувати запропонований алгоритм для моделювання реальної розгалуженої розподільної мережі, у якості обчислювального засобу було застосовано середовище MATLAB R2010a. Перед початком моделювання за допомогою аналізатору якості електроенергії Fluke 435 на чотирьох фідерах з найбільшими втратами активної потужності та спадом напруги були виконані тривалі (протягом одного тижня) вимірювання активної та реактивної потужності, коефіцієнту потужності, несинусоїдності та несиметрії напруг. Результати. Результати моделювання до та після оптимізації продемонстрували ефективність застосування селективного методу рою частинок для зниження втрат активної потужності та електроенергії, покращення якості напруги та отримання сумарної річної економії. Виконано порівняльне дослідження трьох зазначених вище методів оптимізації параметрів розгалуженої розподільної мережі (встановлення батарей конденсаторів, реконфігурація та заміна перерізів провідників). Наукова новизна. Запропонований алгоритм був реалізований для оптимізації параметрів реальної розгалуженої розподільної мережі з метою спільного знаходження оптимальних місць встановлення та потужності батарей конденсаторів, конфігурації та перерізів провідників, враховуючи технічні обмеження (максимально припустимий струм, максимально та мінімально припустимі напруги, максимальне значення сумарного коефіцієнту гармонічних складових за напругою та максимально припустиме значення сумарної встановленої потужності батарей конденсаторів) та експлуатаційні обмеження (відсутність вимкнених навантажень та радіальна структура мережі). Практична значимість. Застосування для досліджуваної розподільної мережі всіх трьох методів оптимізації разом з урахуванням обмеження на максимальне значення сумарного коефіцієнту гармонічних складових за напругою дозволило би знизити втрати активної потужності з 7,4 % до 3,5 %, а втрати електроенергії – з 5 % до 2,38 % (приблизно у 2 рази). У цьому випадку сумарна щорічна економія склала би приблизно 700000 $, а сумарна економія за залишковий період – приблизно 4,8 млн. $.


Ключові слова


реальна розгалужена розподільна мережа з великою кількістю вузлів, багатокритеріальна частково цілочислова комбінаторна нелінійна оптимізація, селективний метод рою частинок, зниження втрат потужності та електроенергії

Повний текст:

PDF

Посилання


Железко, Ю. С. Потери электроэнергии. Реактивная мощность. Качество электроэнергии: Руководство для практических расчётов [Текст] / Ю. С. Железко. – М.: ЭНАС, 2009. – 456 с. – ISBN 978-5-93196-958-9.

Rao, S. S. Engineering optimization: theory and practice [Text] / S. S. Rao. – Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2009. – 830 p. – ISBN 978-0-470-18352-6.

Kennedy, J. Particle swarm optimization [Text] / J. Kennedy, R. C. Eberhart // Proc. IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN'95). – 27 November-1 December 1995. – Vol. 4. – Perth (Aus-tralia). – P. 1942 – 1948.

Wu, W.-C. Application of enhanced integer coded particle swarm optimization for distribution system feeder reconfiguration [Text] / W.-C. Wu, M.-S. Tsai // IEEE Transactions on Power Systems. – 2011. – Vol. 26. – No. 3. – P. 1591 – 1599.

A particle swarm optimization for reactive power and voltage control considering voltage security assessment [Text] / H. Yoshida, K. Kawata, Y. Fukuyama, S. Takayama, Y. Nakanishi // IEEE Transactions on Power Systems. – 2000. – Vol. 15. – No. 4. – P. 1232 – 1239.

Particle swarm optimization: basic concepts, variants and applications in power systems [Text] / Y. del Valle, G. K. Ve-nayagamoorthy, S. Mohagheghi, J.-C. Hernandez, R. G. Harley // IEEE Transac-tions on Evolutionary Computation. – 2008. – Vol. 12. – No. 2. – P. 171 – 195.

Shi, Y. A modified particle swarm optimizer [Text] / Y. Shi, R. C. Eberhart // Proc. 2nd IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 98), 5th IEEE International Conference on Evolutionary Computation (ICEC 98). – 4-9 May 1998. – Anchorage, Alaska (USA). – P. 69 – 73.

Shi, Y. Empirical study of particle swarm optimization [Text] / Y. Shi, R. C. Eberhart // Proc. 1st IEEE Congress on Evolu-tionary Computation (CEC 99). – 6-9 July 1999. – Vol. 3. – Washington, District of Columbia (USA). – P. 1945 – 1950.

Clerc, M. The particle swarm – explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space [Text] / M. Clerc, J. Kennedy // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. – 2002. – Vol. 6. – No. 1. – P. 58 – 73.

Lee, K. Y. Modern heuristic optimization techniques: theory and applications to power systems [Text] / K. Y. Lee, M. A. El-Sharkawi. – Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2008. – 616 p. – ISBN 978-0-471-45711-4.

Angeline, P. J. Using selection to improve particle swarm optimization [Text] / P. J. Angeline // Proc. 2nd IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 98), 5th IEEE International Con-ference on Evolutionary Computation (ICEC 98). – 4-9 May 1998. – Anchorage, Alaska (USA). – P. 84 – 89.

Miranda, V. EPSO – best-of-two-worlds meta-heuristic applied to power system problems [Text] / V. Miranda, N. Fonseca // Proc. 4th IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 02). – 12-17 May 2002. – Vol. 2. – Honolulu, Hawaii (USA). – P. 1080 – 1085.

Miranda, V. New evolutionary particle swarm algorithm (EPSO) applied to voltage/var control [Text] / V. Miranda, N. Fonseca // Proc. 14th Power Systems Computation Conference (PSCC'02). – 24-28 June 2002. – Session 21. – Paper 5. – Seville (Spain), 2002. – P. 1 – 6.

Miranda, V. EPSO – evolutionary particle swarm optimization, a new algorithm with applications in power systems [Text] / V. Miranda, N. Fonseca // Proc. IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exhibition: Asia Pacific. – 6-10 October 2002. – Vol. 2. – Yokohama (Japan). – P. 745 – 750.

Damodar Reddy, M. Capacitor placement using fuzzy and particle swarm optimization method for maximum annual savings [Text] / M. Damodar Reddy, V. C. Veera Reddy // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. – 2008. – Vol. 3. – No. 3. – P. 25 – 30.

Swarnkar, A. Reconfiguration of radial distribution systems with fuzzy multiobjective approach using adaptive particle swarm optimization [Text] / A. Swarnkar, N. Gupta, K. R. Niazi // Proc. IEEE Power Engineering Society General Meeting. – 25-29 July 2010. – Minneapolis, Minnesota (USA). – P. 1 – 8.

Kennedy, J. A discrete binary version of the particle swarm algorithm [Text] / J. Kennedy, R. С. Eberhart // Proc. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC'97). – 12-15 October 1997. – Vol. 5. – Orlando, Florida (USA). – P. 4104 – 4108.

Parsopoulos, K. E. Recent approaches to global optimization problems through particle swarm optimization [Text] / K. E. Parsopoulos, M. N. Vrahatis // Natural Computing. – 2002. – Vol. 1. – No. 2-3. – P. 235 – 306.

Laskari, E. C. Particle swarm optimization for integer programming [Text] / E. C. Laskari, K. E. Parsopoulos, M. N. Vrahatis // Proc. 4th IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 02). – 12-17 May 2002. – Vol. 2. – Honolulu, Hawaii (USA). – P. 1582 – 1587.

Khalil, T. M. Selective particle swarm optimization [Text] / T. M. Khalil, A. V. Gorpinich // International Journal of Multidisciplinary Sciences and Engineering (IJMSE). – 2012. – Vol. 3. – No. 4. – P. 1 – 4.

Baghzouz, Y. Shunt capacitor sizing for radial distribution feeders with distorted substation voltages [Text] // Y. Baghzouz, S. Ertem // IEEE Transactions on Power Delivery. – 1990. – Vol. 5. – No. 2. – P. 650 – 657.

Baghzouz, Y. Effects of nonlinear loads on optimal capacitor placement in radial feeders [Text] / Y. Baghzouz // IEEE Transactions on Power Delivery. – 1991. – Vol. 6. – No. 1. – P. 245 – 251.

Zhu, J. Z. Optimal reconfiguration of electrical distribution network using the refined genetic algorithm [Text] / J. Z. Zhu // Electric Power Systems Research. – 2002. – Vol. 62. – No. 1. – P. 37 – 42.

Savier, J. S. Impact of network reconfiguration on loss allocation of radial distribution systems [Text] / J. S. Savier, D. Das // IEEE Transactions on Power Delivery. – 2007. – Vol. 22. – No. 4. – P. 2473 – 2480.

Chang, C.-F. Reconfiguration and capacitor placement for loss reduction of distribution systems by ant colony search algo-rithm [Text] / C.-F. Chang // IEEE Trans-actions on Power Systems. – 2008. – Vol. 23. – No. 4. – P. 1747 – 1755.

Vahid, M. Maximum loss reduction applying combination of optimal conductor selection and capacitor placement in distribution systems with nonlinear loads [Text] / M. Vahid, A. A. Hossein, M. Kazem // Proc. 43rd International Universities Power Engineering Conference (UPEC 2008). – 1-4 September 2008. – Padova (Italy). – P. 1 – 5.

Khalil Selim, T. M. Economical optimization of capacitor placement for large-scale practical distorted distribution network [Text] / T. M. Khalil Selim, A. V. Gorpinich // Electrical Power Quality and Utilization Journal. – 2013. – Vol. 16. – No. 2. – P. 21 – 29.

Халил, Т. М. Оптимизация сечений проводников в реальной разветвлённой распределительной сети с целью снижения потерь электроэнергии [Текст] / Т. М. Халил, А. В. Горпинич // Збірник наукових праць Донецького національ-ного технічного університету. – 2013. – № 2 (15). – С. 254 – 260.




ISSN: 2223–5620 (Print)

ISSN: 2411–1554 (Online)