基于蚁群算法和内点法的无功优化混合策略

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1、第36卷第1期继电器Vol.36No.12008年1月1日RELAYJan.1,2008基于蚁群算法和内点法的无功优化混合策略1123李秀卿，王涛，王凯，张建国（1.东北电力大学电气工程学院，吉林吉林132012；2.朝阳供电公司，辽宁朝阳122000；3.大庆油田第十采油厂，黑龙江大庆166405）摘要：基于蚁群优化算法与内点法，提出了一种新颖的混合策略来求解电力系统无功优化问题：不考虑无功优化中的离散约束，采用内点法求解得到初始解；根据优化变量的不同性质将无功优化问题分解为离散优化和连续优化2个子问题，并采用蚁群优化算法和内点法交替求解，使两者的优

2、化结果互为基础、相互利用，从而保证了混合策略的整体寻优效率。最后以IEEE30和IEEE118节点作为试验系统，与常规的离散优化算法做比较，验证了该算法的正确性和有效性。关键词:电力系统；无功优化；混合整数规划；内点法；蚁群算法AhybridstrategybasedonACOandIPMforoptimalreactivepowerflow1123LIXiu-qing，WANGTao，WANGKai，ZHANGJian-guo(1.SchoolofElectricalEngineering，NortheastDianliUniversity，Jili

3、n132012，China;2.ChaoyangPowerSupplyCompany，Chaoyang122000，China；3．No．10OilProductionPlantofDaqingOilfield，Daqing166405，China)Abstract:Byintegratingaantcolonyoptimizationalgorithm(ACO)withaninteriorpointmethod(IPM)，ahybridstrategyfortheoptimalreactivepowerflow(ORPF)problemispropo

4、sed．First，theoriginalORPFproblemisconvertedtoacontinuousnon-linearprogrammingproblembyrelaxingthediscretevariables，andtheinitialsolutionisobtainedbytheIPM．Thenaccordingtothediscretefeatureofthecontrolvariables，theoriginalORPFproblemisdecomposedintoacontinuousoptimizationsub-prob

5、lemandadiscreteoptimizationsub-problem，whicharesolvedbyIPMandACOrespectively．Bysolvingthetwosub-problemsalternately，theoptimalsolutionoftheORPFproblemcanbeobtained．IPMandGAtakeadvantageofeachother，sothattheefficiencyofthehybridstrategyisgreatlyimproved．Furthemore，thenumericalexa

6、mpleofIEEE30-busandIEEE118-bussystemisemployedtovalidatecorrectnessandeffectivenessoftheproposedalgorithm,andtheresultbasedonthisalgorithmiscomparedwiththatbasedonconventionaldiscretizationalgorithm．Keywords:powersystem；optimalreactivepowerflow；mixedintegerprogramming；interiorpo

7、intmethod；antcolonyoptimizationalgorithm中图分类号：TM711文献标识码：A文章编号：1003-4897(2008)01-0022-05优化，求得优化解后再进行简单的靠拢式取整，对0引言其余的连续变量则用常规的潮流计算或优化计算确电力系统无功优化是通过对可调变压器分接定。这不仅会产生数学上的近似，而且可能导致某头、发电机端电压和无功补偿设备的综合调节，使些约束条件违限，无法获得可行解，是不恰当的。系统满足电网安全约束，并使有功损耗最小。由于非线性内点法和蚁群算法是目前很受关注的2可投切并联电容器组（或电抗器组）的

8、无功出力和种优化算法，它们在电力系统无功优化中的应用已可调变压器的分接头位置是非连续变化的，因