基于改進(jìn)NSGA-Ⅱ的考慮負(fù)載率指標(biāo)的風(fēng)電接入電網(wǎng)規(guī)劃
王軒1，蔣海峰2，韓偉1，李峰1，雷文寶1，李海濤1，王冰冰2
（1 國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司淮安供電分公司, 江蘇 淮安 223002；2 南京理工大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院, 江蘇 南京 210094）
摘 要：為保證風(fēng)電接入電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性和安全性，提出了基于機(jī)會(huì)約束的多目標(biāo)電網(wǎng)規(guī)劃模型。經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)中包含了新建線路成本、網(wǎng)損和切負(fù)荷懲罰費(fèi)用。安全性目標(biāo)考慮了期望值潮流熵和某置信度下線路的負(fù)載率水平。針對(duì)傳統(tǒng)NSGA-算法的不足，采用基于個(gè)體支配等級(jí)的自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整策略改進(jìn)了NSGA-Ⅱ，增加了最優(yōu)解集的多樣性且改進(jìn)了算法的收斂效果。以加入風(fēng)電場(chǎng)的18節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)為算例，結(jié)果表明，該模型獲得的方案切負(fù)荷量較低，系統(tǒng)越限線路少，具有較高的可靠性和適應(yīng)性。
關(guān)鍵詞：風(fēng)電；負(fù)載率；期望值潮流熵；多目標(biāo)電網(wǎng)規(guī)劃；改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法
中圖分類號(hào)：TM715 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-3175(2020)07-0001-08
Multi-Objective Grid Planning Connected with Wind Farm Considering Load Rate Based on Improved NSGA-II Algorithm
WANG Xuan1, JIANG Hai-feng2, HAN Wei1, LI Feng1, LEI Wen-bao1, LI Hai-tao1, WANG Bing-bing2
（1 State Grid Huaian Power Supply Company, Huaian 223002, China;
2 School of Automation, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China）
Abstract: In order to ensure the economics and safety of wind power connected to the power grid, a multi-objective grid planning model based on chance constraints is proposed. The economic goals include the cost of newly constructed lines, network loss and load-shedding costs.The safety objective takes into account the expected power flow entropy and the load factor level of the line at a certain confidence level.In response to the shortcomings of the traditional NSGA-II algorithm, an adaptive parameter adjustment strategy based on individual dominance levels is used to improve NSGA-II, increase the diversity of optimal solution sets and improve the convergence effect of the algorithm. Taking an 18-bus system set on a wind farm as an example, the results show that the scheme obtained by this model has a lower loadshedding capacity, fewer lines beyond the system limit, and high reliability and adaptability.
Key words: wind power; load rate; expected value power flow entropy; multi-objective power grid planning; improved NSGA-II algorithm
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