基于食物链生态进化算法电力系统无功优化

《基于食物链生态进化算法电力系统无功优化》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、摘要随着国民经济的快速发展，对电网的要求越来越高。电力系统中无功电源的合理分布以及无功功率的平衡是保证电压质量和减少有功损耗的前提条件，对电力系统的经济运行和安全起到决定性作用。因此，电力系统无功优化问题的研究既有理论意义，又具有实际价值。电力系统无功优化是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题。本文介绍了各种优化算法在无功优化领域的应用，国内外常用的无功控制原理，补偿方式和补偿原则。采用整个系统有功损耗最小作为优化的目标函数，将节点电压越界和发电机无功出力越界作为惩罚项并入目标函数。采用食物链生态进化算法EEAFC(EcologyEvolutionaryA

2、lgorithmofFoodChain)搜索最优规划方案，借鉴模拟退火思想修正搜索过程中个体的适应度值。食物链生态进化算法根据种群适应度值大小分为高、中、低三个种群，每个种群采用独立的遗传进化方式，不同等级种群之间通过模式调整完成种群之间信息交流和交换，全局寻优与局部寻优相结合，最优个体保存策略防止上一次得到的最优个体在以后的迭代过程中消失。本文采用matlab语言编写优化程序，采用IEEE14节点系统和IEEE30节点系统进行验证。结果证明生态食物链进化算法具有优良的全局搜索能力和较高的计算精度。关键词：无功优化；食物链生态进化算法；适应度函数：潮流计算U

3、AbstractABSTRACT晰mtherapiddevelopmentofincreasinglyhi曲demandonthegrid．Powersystemreactivepowersourcesandtherationaldistributionofthebalanceofreactivepoweristoensurethequalityandreducingthepowerlossvoltagepreconditionforeconomicoperationofthepowersystemandsecurityplayadecisiverole．T

4、herefore，reactivepoweroptimizationproblemforboththeoreticalsignificance，butalsohasrealvalue．Reactivepoweroptimizationisamulti—variable，multi-constraintmixednonlinearprogrammingproblem．Thisarticledescribesthevariousoptimizationalgorithmsinthefieldofapplicationofreactivepoweroptimiza

5、tion,commonlyusedathomeandabroadreactivecontrolprinciple，theprincipleofcompensationandcompensation．Usethemininlumpowerlossthroughoutthesystemastheoptimizationobjectivefunction,thenodevoltagecross-borderandcross-bordergeneratorreactivepowerintotheobjectivefunctionasapenaltyterm．Ecol

6、ogicalfoodchainusingevolutionaryalgorithms(EcologyEvolutionaryAlgorithmofFoodChain)searchfortheoptimalplanrang，drawingonsimulatedannealingsearchprocessfixindividualfitnessvalues．Ecologicalfoodchainevolutionaryalgorithmbasedonpopulationsizefitnessvaluesintohigh,mediumandlowthreepopu

7、lations，eachpopulation'sgeneticevolutionusinganindependentway,differentlevelsbetweenpopulationsthroughmodeadjustmentiscompletedtheexchangeofinformationandexchangebetweenpopulations，globalsearchexcellentcombinedwimlocaloptimization,optimalpreservationstrategytopreventthelastindividu

8、algetthebestindividualinla