基于粒子群优化算法的无功优化及规划

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1、中文摘要电力系统无功优化是保证系统安全，经济运行的有效手段，是提高电力系统电压质量的重要措施之一。无功优化的目的在于确定系统中无功设备的合理配置，以保证电网在满足一定的安全约束条件下，使系统的技术经济性能指标最好．即无功补偿设备的安装投资及电网的运行费用最小。从数学角度分析电力系统无功优化和规划问题具有多约束、非连续性、非线性的特点，可归结为混合整数非线性问题(MINLP)。本文将一种新的优化方法——粒子群优化算法用于求解此类问题。粒子群优化算法本质上是一种多代理算法，对复杂非线性问题具有较强的寻

2、优能力。本文给出了运用粒子群优化算法的相应求解步骤，并对部分参数的取值进行了讨论和调整。计算表明，该算法能够同时处理问题中的连续变量和离散变量，能够较好地协调全局搜索和局部搜索，并具有并行计算的特性以及较强的鲁棒性，可以取得令人满意的结果。本文对IEEE30，57节点试验系统进行了无功优化计算，并对鞍山市2010年220kV和66kV中高压电网进行了无功优化规划，取得了令人满意的结果，表明用粒子群优化算法求解该问题是可行的、更有效的。关键词：无功优化无功优化规划粒子群优化算法ABSTRACTPow

3、ersystemvoltageandreactivepowercontrolisaneffectivemeasuretokeeppowersystemsafetyandeconomic，andanimportantmethodtoimprovevoltageequality．ThepurposeofreactivepoweroptimizationistodeterminetheoptimalcontrolstrategyandoptimizesizesandlocationsofVatSOllr

4、ces，sothatthesec砸t)，andeconomicoperationofpowersystemsCanbemaintained．Fromtheviewofmathematics，reactivepoweroptimizationandplanningproblemsaremulti-constrained，non—convex，non—linear，whichCanbeformulatedasamixed·integeroptimizationproblem(MINLP)．Thisth

5、esispresentsaparticleswarmoptimization(PSO)algorithmfortheaboveproblems．PSOalgorithmisamulti．agentalgorithmessentially,andiseasilyemployedtotreat11011一linearproblemsandfindtheoptimalsolution．ThecomputationalflowofPSOtechniquehasbeendescribedinthisthes

6、is，andtheselectionandmodificationoftheconcernedparametershasbeendiscussed．TheproposedapproachutilizestheglobalandlocalexplorationcapabilitiesofPSOtosearchfortheoptimalsettingsofthecontrolvariablesincludingthecontinuousanddiscretevariables．Theprocessal

7、soshowsitscharactersofparallelcomputingandrobustnessInthisthesisPSOhasbeenexaminedandtestedonthestandardIEEE30，57bussystems，andalsoemployedtosolvereactivepowerplanningofAnshan220kVand66kVsystem．Theresultsarefairlysatisfactory，andalsoconfirmthepotentia

8、lofPSOandshowitseffectiveness，robustnessandsuperiority．、KEYWORDS：reactivepoweroptimization，optimalreactivepowerplanning，particleswarmoptimization独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得墨鲞盘堂或其他教育