基于分解的多目标进化算法的含MMC-HVDC交直流混合系统最优潮流研究

摘要：

提出一种基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)的含模块化多电平换流器型高压直流输电(MMC-HVDC)交直流混合系统多目标最优潮流算法,协调统筹系统的经济性和电压质量.首先,基于考虑换流器损耗的模块化多电平换流器(MMC)换流站一般模型,建立目标函数为网络损耗和电压偏差的含直流潮流控制器(DCPFC)交直流混合系统最优潮流数学模型,推导含DCPFC的直流电网MMC换流站采用下垂控制时的雅可比矩阵计算公式.其次,利用MOEA/D对交直流模型加以优化求解得到帕累托(Pareto)最优解集并与改进非劣排序多目标遗传算法(NSGA-2)进行对比.最后,采用熵权法(EWM)对优化结果进行决策支持,选择最佳折中解.以IEEE多节点系统为例,对比两端及三端MMC换流站在不同控制方式下的计算结果,验证了该方法的有效性.

关键词：多目标进化算法、最优潮流、直流潮流控制器、交直流系统、下垂控制、熵权法

所属期刊栏目：35

分类号：TM74(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家重点研发计划资助项目2017YFB0902600

在线出版日期：2020-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：3691-3702