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时间:2020-03-28
《基于方向性遗传-粒子群混合算法的有源配电网无功优化.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、研究与开发基于方向性遗传一粒子群混合算法的有源配电网无功优化王树洪邵振国(福州大学电气工程与自动化学院,福州350116)摘要以网损和越限电压之和最小为目标,改进电压越限罚系数,建立了有源配网无功优化的数学模型,提出了一种方向性遗传一粒子群混合算法。在优化过程中交替进行遗传和粒子群进化,用转置雅可比矩阵法求解配电网中无功调节点的网损微增率,指导GA变异,加强搜索方向;用记忆算子使GA的选择算子不破坏PSO的记忆功能,并在每代的记忆操作后更新个体速度以保证算法的收敛速度。仿真结果表明,该方法降低了GA搜索的随机性,并弥补了PSO容易陷入局部最优的不足。关键词:有源配电网;无功优化;网损微增
2、率;遗传算法;粒子群算法;方向性ReactivePowerOptimizationofDistributionNetworkswithDGbasedonaDirectionalGA—PSOHybridAlgorithmWangShuhongShaoZhenguo(CollegeofElectricalEngineeringandAutomation,FuzhouUniversity,Fuzhou350116)AbstractAdirectionalreactivepoweroptimizationmethodfordistributionnetworkswithdistributedge
3、nerationthatcombinegeneticalgorithm(GA)andparticleswarmoptimization(PSO)isproposedinthispaper.Itfirstbuildsthemathematicalmodelaimingtotheminimumsumofactivepowerlosswiththeover—limitvoltage,besides,improvesthepenaltycoeficientoftheover—limitvoltage.SecondlyitrunsGAandPSOalternately.Intheprocess,t
4、hemutationoperationisguidedbytheincrementaltransmission1ossesofcontrolvariablecomputedbytransposedJacobianmatrixmethod.Inaddition,memoryoperatorandspeedupdateoperatorareaddedtoGAtoprotectthememoryfunctionofPSOandenhanceconvergencespeedrespectively.Thesimulationresultshowsthatthemethodcouldreducet
5、herandomicityofGAandreducethepossibilityoftrapin1oca1optimuminPSO.Keywords:activedistributionnetworks;reactivepoweroptimization;incrementaltransmissionlosses;geneticalgorithm;particleswarmoptimization;directional无功优化借助调节发电机机端电压、有载调压要目标宁间的导数信息,对函数性态的依赖性较小。变压器变比或改变无功补偿装置出力等措施来调整其中遗传算法和粒子群算法在解决多变量、非
6、线性、无功潮流,在一定的约束条件下优化系统性能指标。不连续、多约束问题时显示出良好的性能,存无功将分布式发电(DistributedGeneration,DG)与传优化中得到较多运用。统无功电压调整装置相配合,使配电网运行得更加每一种优化算法都有各自的优点和不足,单单经济、可靠是当前的研究热点。经典无功优化应用一种算法有时达不到理想的效果。文献[7]以交直流线性规划、二次规划、非线性规划、内点法等,要系统为优化对象,在进化中采用白适应概率选择遗求目标函数和约束条件可导,容易陷入局部最优。传算法或粒子群算法进行优化。文献[8]在不考虑离人L智能类算法包括模拟退火法⋯、禁忌搜索法l2]、散约
7、束的情况下先用内点法得到初始解,再将无功蚁群算法[、粒子群算法[、遗传算法[5-6]等,不需优化问题分解为离散优化和连续优化两个子问题,16I电气技肃2o16年第5期研究与开发采用遗传算法和内点法交替求解。式中,为第f个可调变压器的档位,min、启发式的随机搜索通过随机地遍顾全局来避免为对应档位的最小值和最大值;是第i个可投切陷入局部最优,但也存在耗时长、局部搜索能力不电容器组的投切组数,G为最大投切组数;Q。G强等问题。因而需要采
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