عنوان انگلیسی: Distributed control algorithm for optimal reactive power control in power grids
سال نشر: ۲۰۱۶
نویسنده: Irfan Khan,Zhicheng Li,Yinliang Xu,Wei Gu
تعداد صفحه فارسی: ۲۴ – تعداد صفحه انگلیسی: ۹
دانشگاه: SYSU-CMU Joint Institute of Engineering, School of Electronics and Information Technology, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong 510275, China b SYSU-CMU Shunde International Joint Research Institute, Shunde, Guangdong 528300, China c School of Electrical Engineering, Southeast University, Nanjing, Jiangsu 210096, China
نشریه: Process Safety and Environmental Protection
کیفیت ترجمه: ترجمه پلاس
چکیده
تولید توان راکتیو همواره برای حداقل کردن تلفات توان و بهبود پروفایل ولتاژ در سیستمهای قدرت استفاده شده است. به هرحال، به دلیل اینکه تولید توان راکتیو تا حدی بر قابلیت کنترل فرکانس ژنراتور تاثیر میگذارد، هزینههای مربوط به آن باید درنظر گرفته شود. این مقاله یک روش کنترل غیرخطی مبتنی بر الگوریتم را پیشنهاد میدهد، تا به تولید توان راکتیو بهینه برای چندین ژنراتور در شبکه قدرت دست پیدا کند. هر ژنراتور برای به روز رسانی تنظیمات کنترل توان راکتیو خود تنها به اندازهگیرههای محلی و تبادل اطلاعات با باسهای مجاور خود نیاز دارد. در این مقاله نشان داده شده است که الگوریتم ارائه شده میتواند بطور یکنواخت از حالت غیرمحدب بودن تابع هدف بکاهد تا همگرا شود و با سرعت همگرایی بیشتر به جوابهای قابل قبول در مقایسه با تکنیک متمرکز PSO (بهینهسازی ازدحام ذرات) دست یابد. الگوریتم ارائه شده روی شبکه ۹ باس، ۳۹ باس و ۱۶۲ باس IEEE پیادهسازی شده است تا کارایی و مقیاسپذیری آن بررسی شود.
Abstract
Reactive power generation has been commonly used for power loss minimization and voltage profile improvement in power systems. However, the opportunity cost of reactive power generation should be considered since it affects the frequency control capability of the generator to some degree. This paper proposed a distributed nonlinear control based algorithm to achieve the optimal reactive power generation for multiple generators in a power grid. The reactive power control setting update for each generator only requires local measurement and information exchange with its neighboring buses. It is demonstrated that the proposed algorithm can reduce the non-convex objective function monotonically till convergence and achieve comparable solutions to the centralized technique: particle swarm optimization with faster convergence speed. The proposed algorithm has been tested on the IEEE 9-bus, 39-bus and 162-bus systems to validate its effectiveness and scalability.
امتیاز شما: