基于粒子群优化算法的动态无功优化

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第34卷第11期要氧电力Vo1．34No．1lEastChinaElectricPower2006年11月NOV．2O06基于粒子群优化算法的动态无功优化俞俊霞。房鑫炎(上海交通大学电气工程系，上海200240)摘要：提出了用于电力系统动态无功优化的粒子群优化算法(PSO)，应用一个时间优先级序列来选择有载调压变压器分接头和可投切并联电容器组的动作时刻，将动态无功优化转化为一系列的静态无功优化问题。针对每一个时刻的静态优化，用罚函数将有约束问题转化为无约束问题，最后用粒子群优化算法加以解决。

2、算例充分验证了本算法的正确性和有效性，以及在限制控制设备动作次数方面取得的成功，适用于解决动态无功优化问题。关键词：动态无功优化；粒子群优化算法；动作次数约束作者简介：俞俊霞(1982-)，女，硕士，研究方向为粒子群算法在电力系统中的应用。中图分类号：TM712文献标识码：A文章编号：1001-9529(2006)11-0021-05DynamicreactivepoweroptimizationbasedonParticleSwamOptimizationalgorithmYUJun-xia，FANGXin-yan(Dept．ofEle

3、ctricalEngineering，ShanghaiJiaotongUniv．，Shanghai200240，China)Abstract：TheParticleSwanOptimization(PSO)algorithmusedfordynamicreactivepoweroptimizationofpowersystemsisproposed．Atimeprioritysequencewasappliedtodetbrminetheactiontimeoftransformertapsandparal-lelcapacitorban

4、ks，andtheproblemofdynamicreactivepoweroptimizationisthustransformedintothatofstaticre-activepoweroptimization．Torealizestaticoptimizationofeverymoment，thepenaltyfunctionwasusedtochangethecons~ainedproblemintotheuncons~ainedproblemwhichCanthenbesolvedbyPSOalgorithm．Calcula

5、tionexampleshowsthatthealgorithmcanefectivelycontrolfrequentactionsofequipmentandsolvetheproblemofdynamicreac-tirepoweroptimization．Keywords：dynamicreactivepoweroptimizationParticleSwanOptimization(PSO)algorithm；constraintofactiontimes在电力系统实际运行中，负荷是不断变化的，动态调整电容器投入容量更符合实际运

6、行需要。每天96时段实时电价的变化，直接反映了市场的[2]谭忠富，赵娟，曹福成．合约理论在电网企业价格风险管理中的应用[J]．电力学报，2005，20(1)：3-7．供求变化规律，用电负荷低时，市场价格也低；用[3]周建平．电力市场竞价策略探讨[J]．中国电力，2001，34(3)．电负荷高时，市场价格也高。这一市场价格变化[4]丁会凯．日前竞价交易对发电厂商利润的影响分析[J]．的信号，将有效地引导发电企业向效率更高、成本华东电力，2006，(5)．更低、竞争力更强的方向发展。在目前采用差价[5]马新顺，刘建新，文福拴，等．计及风险并考

7、虑差价合约的合约竞价模式下，本文所提出的盈亏区间区域图发电公司报价策略研究[J]．华北电力大学学报，2005，32(1)：37_41．能对发电企业的报价及上网电量的决策起到指导[6]WenFu·shuan，DavidAK．Optimalbiddingstralegle8and作用。另外，在未来电力市场的发展过程中，可考modelingofimperfectinformationamongcompetitivegenera-虑有步骤增加现货市场竞价电量，使电力市场的tom[J]．IEEETransonpowersystems，2001，16

8、(1)：15-21．竞争力度逐步加大。[7]王锡凡．关于我国电力市场的研究问题[J]．中国电力，2000，33(1)：6-8．参考文献：[8]戴习军．发电竞价上网模式的研究[J]，电力技术经济