本发明涉及配电网运行与控制，特别是一种基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法。
背景技术：
1、随着县（市、区）屋顶分布式光伏政策的提出，我国能源体系结构正逐步改变。分布式光伏大规模接入是未来配电网的主要发展趋势，但分布式光伏的接入改变了传统配电网潮流单向辐射状供电的模式，由于分布式光伏出力的随机性和波动性，系统会产生潮流倒送、电压波动及越限等电能质量问题，这严重影响了配电网的安全稳定运行。
2、现有的配电网电压控制策略可大致分为基于有功控制和基于无功控制2种。基于有功的电压控制方法中，削减pv出力会影响新能源的消纳，而储能调节的成本较高。基于无功的电压控制策略中，以并联电容器组为代表的机械式离散型调节设备响应速度较慢，不能应对pv出力快速变化导致的电压波动，而以静止同步补偿器为代表的快速连续型调节设备投资成本较高。基于光伏逆变器的无功控制是一种经济有效的的电压调节手段。该方法能充分发挥逆变器快速灵活的无功支撑能力，且响应速度较快，不需要额外的设备投资，具有较好的控制经济性和灵活性。因此，本方法选择光伏逆变器作为电压控制设备。
3、基于光伏逆变器的电压控制中，传统的下垂控制方法没有考虑各个逆变器之间的协同配合，难以实现系统整体的无功优化；而粒子群优化算法(particle swarmoptimization, pso)、灰狼优化算法(grey wolf optimization，gwo)等智能优化算法在求解过程中均存在全局搜索能力差，易得出局部最优解等问题，整体电压控制效果较差。
技术实现思路
1、本发明所要解决的技术问题是提供基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，出发点是由于分布式光伏给配电网带来了许多不确定性因素，给配电网运行与控制带来了新的挑战。传统的下垂控制方法没有考虑各个逆变器之间的协同配合，难以实现系统整体的电压控制；而pso、gwo等智能优化算法不能有效应对高度不确定的环境，且存在容易陷入局部最优等问题。
2、为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，包括以下步骤：
3、步骤1、以有源配电网全天平均电压偏差最小和网损最小建立目标函数；
4、步骤2、建立有源配电网电压控制模型的约束条件；
5、步骤3、采用改进后的麻雀搜索算法对有源配电网电压控制模型进行求解。
6、优选的，所述步骤2包括以下步骤：
7、步骤2.1、建立潮流约束；
8、步骤2.2、建立分布式光伏出力约束；
9、步骤2.3、建立运行电压约束。
10、优选的，所述步骤3包括以下步骤：
11、步骤3.1：输入有源配电网模型数据以及issa参数包含麻雀种群大小、发现者比例、警戒者比例、最大迭代次数；
12、步骤3.2：采用tent混沌映射初始化麻雀种群位置；
13、步骤3.3：以光伏无功出力作为麻雀个体，根据目标函数计算每只麻雀的个体适应度值，并排序确定当前最优适应度值和最差适应度值以及对应的位置和；
14、步骤3.4：根据算法公式更新麻雀种群中的发现者位置、跟随者位置、警戒者位置；
15、步骤3.5：更新麻雀个体适应度值，并重新排序确定最优适应度值和最差适应度值以及对应的位置和；
16、步骤3.6：判断是否达到最大迭代次数，若是，则输出麻雀种群最优适应度值作为最优目标函数值，最优适应度值对应的麻雀位置作为最优目标解，即有源配电网最优电压控制策略。
17、优选的，所述步骤1中的目标函数具体为：
18、(1)
19、(2)
20、式中，表示一日的控制周期数；表示电压偏差附加成本系数；表示第个控制周期内系统平均节点电压偏差量；为网损附加成本系数；为第个控制周期的系统网损；节点的电压；为基准电压；为配电网节点数。
21、优选的，所述步骤2.1具体如下：
22、(3)
23、式中：和分别为节点注入的有功功率和无功功率；和分别为节点的有功负荷和无功负荷；和分别为节点和节点的电压幅值；和分别为节点与节点之间的电导和电纳；表示节点与节点之间的相角差。
24、优选的，所述步骤2.2具体如下：
25、(4)
26、式中，表示时刻光伏的有功输出；表示光伏有功输出最大值；表示时刻光伏逆变器的无功调节量；为光伏逆变器额定容量。
27、优选的，所述步骤2.3具体如下：
28、(5)
29、式中，表示节点电压，和表示节点电压运行下限与上限。
30、麻雀搜索算法(sparrow search algorithm，ssa)是一种群体智能优化算法。
31、优选的，所述步骤3中，麻雀搜索算法模拟麻雀觅食和反捕食的行为，通过对比适应度值高低，不断更新发现者、跟随者、警戒者的位置，找到目标函数的最优解；该算法相比于其他的智能优化算法具有更高的收敛速度、精度与稳定性。
32、发现者具有较高的适应度，负责为整体麻雀种群寻找食物并为加入者提供觅食方向，发现者的位置更新公式如下：
33、(6)
34、式中，代表当前迭代次数；,其中表示解的维度；,其中为麻雀总数；表示迭代次后，第只麻雀在第维的位置；表示最大迭代次数；是一个随机数；是一个服从正态分布的随机数；为一个的矩阵，该矩阵中元素都为1；和分别表示预警值和安全值；当时，这意味着此时的觅食环境周围没有捕食者，发现者可以进行广泛的搜索；当，这表示种群中的一些麻雀已经发现了捕食者，并向种群中其他麻雀发出警报，此时所有麻雀都需要飞往其他安全地方进行觅食；
35、跟随者时刻监视发现者，若察觉到发现者搜索到更佳的食物位置，便会离开现在的位置，前去争夺食物，跟随者的位置更新公式如下：
36、(7)
37、式中，为当前发现者所占据的最优位置；表示当前全局最差位置；,其中为一个的矩阵，该矩阵每个元素随机赋值为或；为麻雀总数，当时，表示适应度值较低的第个跟随者处于饥饿的状态，此时需要飞往其他地方觅食；
38、发现者和跟随者位置更新后，在种群中随机选取10%~20%麻雀作为警戒者，其位置更新公式如下：
39、(8)
40、式中，是当前的全局最优位置；是服从均值为0、方差为1的正态分布的随机数，为步长控制参数；，是一个随机数，同时也是步长控制参数；为当前麻雀个体的适应度值；和分别为当前全局最优和最差的适应度值；为一个很小的数，用于避免分母为0；表示该麻雀位于种群的边缘，极易受到捕食者攻击；表示处于种群中间的麻雀意识到了危险，需要靠近其他的麻雀以减少被捕食的风险。
41、优选的，所述麻雀搜索算法的改进包括以下步骤：
42、1）引入tent混沌映射，ssa初始化种群时，通常采用随机生成种群位置，该方式生成的种群质量无法保证。tent混沌映射具有随机性、遍历性、规律性等特点，利用tent混沌映射产生混沌序列初始化种群，可以提高算法初始解的质量，有助于提升算法的全局搜索能力。tent混沌映射迭代公式如下：
43、(9)
44、式中，取0.3；；
45、2）引入levy飞行，ssa算法在根据式(7)更新跟随者位置时，如若大量的跟随者察觉到发现者搜寻到更佳的食物位置时，此时跟随者会涌入发现者周围的区域，使得某一搜索区域的种群密度过高，从而算法容易陷入局部最优。将levy飞行产生的随机步长引入到跟随者的更新过程中，利用levy飞行方向与步长的不确定性来增强跟随者搜索方向的多元性，进而提高种群位置的多样性，避免搜索陷入局部最优。levy飞行的随机步长计算公式如下：
46、(10)
47、引入levy飞行后，跟随者的位置更新公式由式(7)更改为：
48、(11)
49、3）改进麻雀搜索算法求解。
50、优选的，所述改进麻雀搜索算法求解包括以下步骤：
51、a、输入有源配电网模型数据以及issa参数包含麻雀种群大小、发现者比例、警戒者比例、最大迭代次数；
52、b、采用tent混沌映射初始化麻雀种群位置；
53、c、以光伏无功出力作为麻雀个体，根据目标函数计算每只麻雀的个体适应度值，并排序确定当前最优适应度值和最差适应度值以及对应的位置和；
54、d、根据比例选取适应度较好的麻雀作为发现者，按式(6)更新发现者位置；剩余麻雀为跟随者，根据式(11)更新跟随者位置；在种群中按比例随机选择部分麻雀作为警戒者，根据式(8)更新警戒者位置；
55、e、更新麻雀个体适应度值，并重新排序确定最优适应度值和最差适应度值以及对应的位置和；
56、f、判断是否达到最大迭代次数，若是，则输出麻雀种群最优适应度值作为最优目标函数值，最优适应度值对应的麻雀位置作为最优目标解，即有源配电网最优电压控制策略。
57、本发明提供一种基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，利用改进麻雀搜索算法(issa)对有源配电网电压控制模型进行求解，相较于传统下垂控制，本方法可以协同控制各个光伏无功出力，实现系统的全局优化，提升了整体电压控制效果；相较于传统的智能优化算法，本发明所提方法引入tent混沌映射、levy飞行对麻雀搜索算法(ssa)进行改进，显著提升算法的全局搜索能力和收敛速度，并且本发明仅采用分布式光伏无功出力进行调压，无需额外的电压调节设备，具有较好的经济性。
1.基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，其特征在于，所述步骤2包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，其特征在于，所述步骤1中的目标函数具体为：
5.根据权利要求2所述基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，其特征在于，所述步骤2.1具体如下：
6.根据权利要求2所述基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，其特征在于，所述步骤2.2具体如下：
7.根据权利要求2所述基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，其特征在于，所述步骤2.3具体如下：
8.根据权利要求1所述基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，其特征在于，所述步骤3中，麻雀搜索算法模拟麻雀觅食和反捕食的行为，通过对比适应度值高低，不断更新发现者、跟随者、警戒者的位置，找到目标函数的最优解；
9.根据权利要求8所述基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，其特征在于，所述麻雀搜索算法的改进包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述基于改进麻雀搜索算法的有源配电网电压控制方法，其特征在于，所述改进麻雀搜索算法求解包括以下步骤：
