基于AFSA的新型电力弹簧多目标电能质量优化控制

摘要：

电力弹簧(electric spring,ES)作为需求侧响应的一种新技术已经成为电力行业研究的热点.为充分发掘ES潜力,文章提出基于人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)的新型ES多目标电能质量优化控制策略,实现关键负载(critical load,CL)的电压、系统频率和非关键负载(non-critical load,NCL)功率因数的优化.首先提出一种新型背靠背型电力弹簧(back-to-back electric spring,B2B-ES)拓扑结构,实现负载侧供电侧功率双向流动稳定NCL电压范围.其次提出加权平均视觉范围和自适应拥挤度因子的改进AFSA,设计多目标优化函数提取负载侧NCL的电压值和系统频率等本地信息优化ES的控制信号,通过在线调整电力弹簧的补偿功率改善系统电能质量.经仿真验证,文章所提优化控制策略能够克服现有ES控制方法目标单一、实时性差的缺点,实现多目标电能质量实时优化.

关键词：电力弹簧(ES)、背靠背(B2B)型结构、多目标电能质量优化、人工鱼群算法(AFSA)

所属期刊栏目：41

分类号：TM711(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金项目61275038;上海市“科技创新行动计划”地方院校能力建设专项项目19020500700

在线出版日期：2020-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：125-132