基于遗传算法的配电网无功补偿优化

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1、毕业设计说明书基于遗传算法的配电网无功补偿优化学生姓名:班级学号:院、系、部:专业:指导教师:合作指导教师:UndergraduateThesisReactivePowerOptimizationofDistributionNetworkBasedongeneticalgorithm苏丛:基于遗传算的配电网无功补偿优化摘要配电网进行合理的无功补偿,能够有效地维持系统的电压水平,降低有功网损,提高网络输送容量,节约发电成本。而且由于我国配电网长期以来无功匮乏,尤其造成的网损较大,因此无功功率补偿是投资少回报高的方案。目前无功补偿

2、算法非常多,有传统的数学规划法,如线性规划法、非线性规划法、混合整法、动态规划法等及围绕这些算法的一些改进,也有近几年刚兴起的人工智能方法,如遗传算法,模拟退火法,模糊集合理论、功率矩法、粒子群优化算法等,其中遗传算法可以通过多路径进行全局搜索,以避免收敛于局部最优点。本文用遗传算法解决配电网无功补偿优化问题,将年运行费用最小为目标函数,无功补偿源节点注入无功为控制变量,以节点电压为状态变量,建立无功优化模型,在各种负荷下找出电容的补偿位置和容量。关键词配电网系统,遗传算法,无功优化,无功补偿I苏丛:基于遗传算的配电网无功补偿

3、优化AbstractReasonablereactivepowercompensationmethodsindistributionnetworkscankeepthesystem'svoltageprofile,reducetheactivepowerlossesofnetworks,increasethefeedingcapabilitiesofnetworks,andcutdownthegeneratingcost.thescarcityreactiveofdistributionnetworkforalongtimei

4、nourcountry,especiallycausedbynetworklossgreatly.Soreactivepowercompensationistheschemewhichinvestmentlessandreturnhigher.Atpresent,thealgorithmsofreactivepowercompensationhavesomany,suchastraditionalmathematicalprogrammingmethod,linearprogrammingmethod,nonlinearpro

5、grammingmethod,mixedwholemethod,dynamicprogrammingmethodandsomemethodsbasedontheimprovementofthesealgorithms.Recentyears,theartificialintelligencemethodsrecentlysprongup,forexample,geneticalgorithm,simulatedannealing,fuzzysettheory,powermoment,particleswarmoptimizat

6、ionandsoon.GAcansearchtheglobalbymultipathandavoidlocaloptimalresult.Inthispaper,amethodofGAtosolveoptimalreactivepowercompensationofdistributionnetwork.Themathematicmodelsforreactivepoweroptimization,inwhichannualoperationexpensesistakenastheobjectivefunction,theno

7、dereactivepowerinjectionofreactivepowercompensationistakenasthecontrolvariable,nodevoltageisusedasstatevariable.Bythismathematicmodels,thepositionofcompensatingcapacitorandprinciplesofcompensatingcapacitorwerefundatvariousload.Keywordsdistributionnetworksystem,genet

8、icalgorithm,reactivepoweroptimization,ReactivePowerCompensationI苏丛:基于遗传算的配电网无功补偿优化1绪论1.1配电网的基本概念与分类配电网络主要供给一个地区的用电,因而又称地方电力网。相对于区域电力网来说,它的

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