电力系统无功最优潮流模型及其求解——基于改进粒子群优化算法的潮流优化

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1、第27卷第3期ISSN1006-01702007年9月FUJIANDIANLIYUDIANGONGCN35-1174/TM电力系统无功最优潮流模型及其求解——基于改进粒子群优化算法的潮流优化ModelforOptimalReactivePowerFlowofElectricPowerSystemandItsResolving:OptimizationforPowerFlowBasedonModifiedParticleSwarmOptimizationAlgorithm宋仁栋温步瀛(福州大学电气工程与自动化学院,福建福州350002)摘要:提出了一种基于改进粒子群优化算法的无

2、功最优潮流模型及求解方法,灵活处理最优潮流问题的各种约束条件。通过对IEEE-30节点系统的仿真计算,并与遗传算法、基本粒子群优化算法计算结果进行比较,验证了本文提出的模型和方法的有效性。关键词:粒子群优化算法;最优潮流;遗传算法Abstract:Amodelforoptimalreactivepowerflowispresentedandthemethodbasedonmodifiedparticleswarmoptimizationalgorithmisproposed.Thenthevariousconstraintsofoptimalpowerflowaresolve

3、dneatlyusingdifferentmethods.TheproposedmodelandmethodisdemonstratedandcomparedwithgeneticalgorithmandbasicparticleswarmoptimizationalgorithmonthestandardIEEE30-bussystem.Thetestresultsindicatesthevalidityoftheproposedmodelandmethod.Keywords:particleswarmoptimizationalgorithm;optimalpowerfl

4、ow;geneticalgorithm中图分类号:TM74文献标识码:A文章编号:1006-0170(2007)03-0018-03电力系统无功最优潮流问题是一个多变量、非1引言线性、多约束的组合优化问题,其优化模型为:最优潮流(OptimalPowerFlow,OPF)问题是一minf=Ploss(Ui,δi)=个典型的有约束非线性规划问题,求解OPF问题的nn122经典算法主要有简化梯度法[1]、线性规划法、二次规!!Gij[U+U-2UUcosδ](1)ijijij2[2][3]i=1j=1划法、牛顿法、内点法和解耦法等。其特点是利用约束条件为:目标函数对控制变量一阶或

5、二阶导数进行求解,但n容易陷入局部最优解,甚至造成发散。近年来,人工Pi=Ui!Uj(Gijcosδij+Bijsinδij)智能和计算智能技术取得飞速发展,一些新型、高效j=1[4][5]的启发式优化算法,如混沌优化法、禁忌搜索法、n[6][7][8]遗传算法、蚁群算法和粒子群优化算法等,由Qi=Ui!Uj(Gijsinδij-Bijcosδij)于其不依赖求解对象的数学特性并且具有全局收敛j=1性,已广泛应用于电力系统组合优化问题的求解,取Qgi,min≤Qgi≤Qgi,max(2)得了较为满意的结果。Q≤Q≤Qci,mincici,max本文提出了一种基于改进粒子群优化

6、算法的无K≤K≤KTi,minTiTi,max功最优潮流模型及求解方法,采用不同方法来处理Ui,min≤Ui≤Ui,maxOPF问题的各种约束条件,并给出了相应的算例仿Sli≤Sli,max真结果。δ≤δijij,max2数学模型式中Ploss——系统有功网损;-18-Pi、Qi——节点i的注入有功、无功;标k表示第k代;Ui——节点i的电压幅值;xij——第i个粒子的位置的第j维;δi——节点i的电压相位角;pij——第i个粒子的个体极值的第j维;δij——节点i、j之间的电压相对相位角,δij=gj——全局极值的第j维;δi-δj;r1、r2——介于(0,1)之间的随机数

7、;G、B——节点i、j之间的电导、电纳;w——权重系数;ijijQgi——发电机i的无功出力;c1、c2——学习因子。Qgi,max、Qgi,min——发电机i无功功率上、下限;进化过程中,粒子速度受最大速度vj,max限制,Qci——第台无功补偿设备补偿容量;如果某一维更新后的速度超过用户设定的vj,max,那Qci,max、Qci,min——第i台无功补偿设备补偿容么这一维的速度就被限定为vj,max。量的上、下限;3.2改进粒子群优化算法KTi——第i台可调变压器分接头变比;改进粒子群优化算法(M

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