基于梯度蜂群混合算法的电力系统最优潮流计算

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1、基于梯度蜂群混合算法的电力系统最优潮流计算文章编号：1003-6199(2011)04-0098-05?摘要：针对电力系统最优潮流计算的问题提岀一种基于梯度蜂群混合算法GABCo利用梯度算法的快速寻优特性得到某一局部极值，然后采用蜂群算法的全局寻优能力跳出该局部极值，并经过反复交替迭代最终找到问题的最优解。通过对IEEE5节点系统的计算结果表明改进后的人工蜂群算法可较好的处理最优潮流约束条件，有效提高基本蜂群算法的全局寻优能力和收敛精度。在处理最优潮流问题上具有一定的有效性和优越性。关键词：最优潮流；人工蜂群算法；梯度?中图分类号：TP391文献

2、标识码：AHybridArtificialbeeColonyAlgorithmBasedonGradient?MethodforOptimalPowerFlowerCalculationSystem••YANGLin,KONGFeng?(DepartmentofElectronicInformation&ControlEngineering,GuangxiUniversityofTechnology,Liuzhou545006,China)Abstract:Aimingatoptimalpowerflowcalculationprobleminp

3、owersystem,thispaperpresentsanewmethodofhybridartificialbeecolonyalgorithmbasedongradientmethodGABC・Firstly,thenewalgorithmusedquicknesssearchingofgradientmethodtoobtainalocalminimum,thenbyutilizingtheabilitiesofglobalsearchingofartificialbeecolonyalgorithm,itescapedfromtrapp

4、ingthislocalminimum.Atlast,theglobalminimumwasachievedthroughiterativecomputation.SimulationexperimentsofIEEE5systemshowthattheimprovedalgorithmcanbebetterdealtwithoptimalflowconstraintsindealingwiththeissueofoptimalpowerflow・Thismethodcanalsofindpreferableresultsanditscorrec

5、tnessandvalidityisprovenbyaseriesoftestsandcomputaHon,andthatthealgorithmscanbewidelyappliedtotheareasofpowersystemplanningandoperation.Keywords:optimalpowerflower;artificialbeecolonyalgorithm;gradientmethod■1引言？最优潮流OPF(optimalpowerflow)是指在系统的网络结构、参数以及负荷给定的情况下，对系统中的某些控制变量进行优化

6、并在其满足约束条件的前提下使系统的某个或多个性能指标达到最优时的潮流分布［1］。它是研究电力系统运行、规划以及安全性、可靠性分析和优化的基础。？最优潮流的数学模型是在20世纪60年代初由法国学者J.Carpentier首次提出的，该模型引入了各种表示状态变量和控制变量的不等式约束，统一了电力系统对各种性能的要求，为传统的经济调度算法无法解决节点电压越界以及线路过负荷等安全约束的问题提供了新的解决方法，因此得到了广泛的关注。目前，求解的方法分为两类：传统的经典解算法和现代优化算法。传统的经典解算法有：简化梯度法、牛顿法和内点法［2-4］等。这些算法

7、的实质都是通过目标函数对控制变量一阶或二阶梯度求解，并且对起始点的位置非常敏感，当搜索的起始点位于局部极值的邻域范围内时，极易收敛到局部最优点，因此，难以处理大规模非线性优化问题。现代优化算法有：遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、微粒子群算法等。这些算法与导数无关、对优化问题的数学模型没有精确的要求，随机性较强，不易陷入局部最优解，具有并行处理，运算速度快，对处理非连续、非线性、多维解空间的复杂优化问题表现了良好的收敛特性和全局优化的能力。？人工蜂群算法[5](ArtificialBeeColony,ABC)是通过模拟真实蜂群中雇佣蜂、观察蜂和侦

8、查蜂的觅食行为而提岀的一种具有三种不同搜索方式的群体智能优化算法。它不同于其他进化算法，在进化过程中不需要选择、交叉和变异，而是将优化问