基于遗传算法的短期无功优化

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1、华中科技大学硕士学位论文基于遗传算法的短期无功优化姓名：HusamShaheen申请学位级别：硕士专业：电力系统及其自动化指导教师：程时杰20050429摘要本文研究了电力网络短期无功优化问题为解决这一问题必须对电力系统运行的经济性和安全性问题进行分析包括电力系统物理条件约束如电力系统功率平衡约束发电机发电能力的约束和线路传输能力的约束等分析为了解决该优化问题本论文提出了一种目标函数可以在进行无功优化的同时考虑电力系统中的各种运行条件约束安全性约束物理条件约束以及无功控制器出力限制约束论文的研究目标在于根据当天进行的次日24小时负荷预测曲线确定次日24小时内每一小时无功控制装置包括补偿

2、电容和变压器抽头的正确设置使电力系统在不超出所有无功控制装置全天允许动作次数的条件下达到系统的有功功率损耗达到最小并在所有可能的运行条件下保持令人满意的节点电压值对于论文中提出的目标函数采用遗传算法进行优化遗传算法GA是一种新型的优化算法和其他的优化算法相比较具有有计算量较少能优化复杂函数的优点全天多时段的无功优化问题实际上是一个多步优化决策问题为此论文提出了一种新的优化算法即两层遗传算法其中的第一层遗传算法用来确定一天中每一运行小时内的最优无功分布也即无功控制器最优设置第二层遗传算法用来最终求解全天最优无功功率分布将所提出的算法用于IEEE30节点系统的无功优化问题实验结果证明了该算

3、法的可行性和有效性关键词:遗传算法无功控制器短期规划电力系统潮流IIABSTRACTTheaimofthisworkistodevelopanoptimalshort-termschedulingofreactivepowerinelectricdistributionsystems.Todothis,somedecisionanalysisneedstoundertakeregardingtoeconomicandsecurityaspects.Thesedecisionanalysisneedtoconsiderthephysicalconstraintsexistingwithi

4、npowersystems,suchasthegenerationandtransmissionlimits.Anobjectivefunctionisusedthattakesintoaccountthesecurityaspects,aswellasthephysicalconstraints,andtheprobabilisticnatureofreactivepowercontrollers.Thetargetofthisresearchistodeterminethepropersettingsofthecontroldevices(capacitorbanksandtran

5、sformertaps)forthe24hoursinthenextday,whichminimizetheactivepowerlosses(reducingthecost)withoutexceedingtheallowablenumberofmovementsofthecontroldevicesperday,andmaintainingsatisfactoryvoltageprofileundervariousloadingconditions.Theobjectivefunctionisthenoptimized(economically)byuseoftheGeneticA

6、lgorithm-anew-agetoolthatisrelativelylesscomputationallyintensivethanotheroptimizationtechniques,andiscapableofoptimizingcomplicatedfunctions.TheGAalgorithmisimplementedintwolevels.Atthefirstlevel,aGAisimplementedtodeterminetheoptimalreactivepowerdispatch(optimalsettingsofcontroldevices)foreacho

7、peratinghourintheday,andthenatthesecondlevel,anotherGAisimplementedagaintofindthefinaloptimalreactivepowerdispatchforthewholeday.TheproposedmethodwasappliedtoamodifiedIEEE30-buspowersystemtoshowthefeasibilityandthecapability