博弈演化算法在PMU最优配置中的应用
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更新于2024-08-29
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"基于博弈演化算法的PMU最优配置方法是一种新型的电力系统可观测性增强策略,通过将PMU配置问题转化为多方博弈的过程,利用博弈论的理论基础和演化算法的优势来寻找纳什均衡解,即最优配置方案。这种方法在解决PMU配置问题时,具有明确的演化方向、良好的全局收敛性、快速的收敛速度和多样性的解决方案。在实际应用中,该方法在不同规模的电力系统中进行了仿真实验,包括IEEE 30节点、新英格兰39节点和某128节点系统,并与深度优化算法、模拟退火算法和最小生成树算法进行了对比,证明了其可行性和优越性。"
电力系统中的相量测量单元(PMU)是广域测量系统(WAMS)的关键组成部分,利用GPS或北斗同步技术,PMU能够实时测量节点电压相量的幅值和相角,极大地提升了数据采集的精度和实时性。随着对电力系统状态监测和安全评估需求的增加,PMU的优化配置变得尤为重要。然而,PMU设备的成本高昂,因此需要寻找经济高效的配置方案。
现有的PMU最优配置方法主要分为确定性分析法和启发式搜索法。确定性分析法,如二进制粒子群算法、数字规划算法,虽然能提供单一解,但计算量大、效率低,不适于大规模网络。启发式搜索法,如遗传算法、禁忌算法、模拟退火混合遗传算法等,虽然搜索灵活,但容易陷入局部最优,难以找到全局最优解。
博弈论作为一种优化工具,近年来在多领域得到广泛应用,尤其在电力系统优化问题中展现出潜力。本文提出的基于博弈论的演化算法,将电力系统的节点视为独立决策的“理性人”,每个节点都试图最大化自身的观测效益。通过演化过程,算法可以找到各节点配置PMU的纳什均衡解,确保整个系统的可观测性同时降低成本。
实验结果显示,该博弈演化算法在多种电力系统模型上均表现出了优秀的性能,与传统算法相比,它能在保证系统可观测性的同时,降低PMU的数量,提高了配置的效率。这表明,将博弈论引入PMU配置问题不仅提供了新的理论视角,也为实际电力系统的优化提供了有效工具。
2021-09-01 上传
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