基于内点法与改进遗传法的无功规划优化混合算法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第36卷第17期电力系统保护与控制Vbl-36No．172008年9月1日PowerSystemProtectionandControlSep．1，2008基于内点法与改进遗传法的无功规划优化混合算法刘沛津，谷立臣，韩行(西安建筑科技大学机电工程学院，陕西西安710055)摘要：建立了利用调节发电机端电压、可带载调压变压器分接头与静止电容器组的补偿容量来获得系统年综合费用最小的无功规划优化数学模型。将此问题分成连续优化和离散优化两个子问题，采用非线性内点法和改进遗传算法交替求解的混合算法在迭代的不同阶段

2、，分别对内点法和改进遗传算法进行收敛条件改进，使两者的优化结果互为基础、相互利用，保证了混合算法的整体寻优效率。118节点系统的无功优化计算表明，所提算法可有效提高单一算法的收敛性能和运算速度。关键词：无功规划优化；内点法；改进遗传算法；收敛条件改进ReactivepowerplanningbasedonIPMandimprovedGAhybridmethodLIUPei-jin，GULi—chen，HANXing(SchoolofMechandElec，Xi’anUnivofArch&Tech，Xi’an710055，China)Abstract：

3、1rtIemathematicmodeloftheoptimalreactivepowerplanningwhichtakestheminimumannualcostisestablishedbasedonadjustingthegeneratorvoltage，theon—loadtap-changer(OLTC)ratioandthecompensationcapacityofthestaticcapacitor．Theoriginalproblemisdecomposedintoacontinuousoptimizationsub．proble

4、mandadiscrete"optimizationsub—problem．whicharesolvedbynonlinearinteriorpointmethod(IPM)andimprovedgeneticalgorithm(GA)alternatelycalledhybridmethod．Indifferentphases．theconvergenceconditionsofIPMandGAaredynamicallyadjustedaccordingtothecharacteristicofindividuals．IPMandGAtakead

5、vantageofeachother．SOthatthee衔ciencyofthehybridmethodisgreatlyimproved．NumericalsimulationsontheⅢEEll8testsystemillustratethattheproposedhybridmethodiseffectiveinconvergenceandcalculationspeed．Keywords：optimizationofreactivepowerplanning；IPM：improvedGA：improvementofconvergence中

6、图分类号：TM761文献标识码：A文章编号：1674．3415(2008)17．0056—04陷入局部最优值。0引言针对具有离散变量和连续变量共存的高维大规电力系统无功规划优化问题是现代电网规划和模无功优化问题，本文取内点法和改进遗传算法的系统运行所面临的重要研究课题。其研究主要包含优点，采用二者交替求解的混合算法来求取最优解。两个子问题：①以有功损耗最小、系统运行最经济IEEE118的仿真计算结果表明本文混合算法在计算为目标的运行子问题；②以系统中安装无功设备而速度和优化效果方面都具有明显的优势。产生的费用决策形成的投资子问题。数学上可用带1无功规

7、划优化的数学模型约束条件的非线性混合整数规划问题来描述，无功规划优化是一个复杂的非线性、非连续性约束优化1．1目标函数问题。本文无功优化规划模型中，无功规划期内系统对于优化问题，国内外学者展开了大量的研究总费用包括：安装无功补偿设备投资费用和运行费工作，并取得了很多进展u。以非线性内点法用，目标是寻求总费用最小的方案。本文考虑年综为代表的确定性优化方法具有寻优速度快、鲁棒性合费用最小，包括考虑带加权系数的年电能损耗费用和补偿设备费用。调整加权系数，即可考虑不同强的突出优点，适宜求解连续可微的函数优化问题，情况下的年综合费用问题。为了全面分析年综合费但

8、难以处理离散变量；以遗传算法及其各种改进算用，本文中，加权系数取为k．=k，：1。法[6，为代表的随机优化方