基于粒子群算法的24小时综合无功协调优化

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1、基于粒子群算法的24小时综合无功协调优化陈兰芝，王克文(郑州大学电气工程学院，郑州450001)摘要：对于电力系统24小时无功协调优化來说，优化方法是使用粒子群优化算法及罚函数法，将所有的不等式约束方程式引入原目标函数作为惩罚项；优化目标是以全天经济费用最小作为目标函数；优化过程为静态优化和综合优化两个阶段。并根据在线负荷预测來确定24个时刻的并联电容器组的投切状态和变压器分接头的位置。将粒了群算法用于求解多目标无功优化问题屮能够有效降低有功网损，减少无功补偿成木，而且其收敛性能好、收敛速度快、稳定性好。关键词：电力系统，粒子群

2、优化算法，罚函数，无功优化The24hoursreactivepoweroptimizationandcoordinationbasedonparticleswarmalgorithmChenLanzhi,WangKewen(SchoolofElectricalEngineering,ZhengzhouUniversity,Zhengzhou450001fChina)Abstract:For24hoursreactivepoweroptimizationandcoordinationinthepowersystem,theopt

3、imizationmethodisusedinparticleswarmoptimizationalgorithmandpenaltyfunctionmethodtobringalltheinequalityconstraintequationsintotheoriginalobjectivefunction,whichisoptimizedasapenaltyterm.Theoptimizationgoalistheminimumeconomiccostastheobjectivefunctionthroughouttheda

4、y,andtheoptimizationprocedureiscomposedoftwostagesofstaticandcomprehensiveoptimization.Basedontheon-onlineforecastedloadpowers,theshuntcapacitorsswitchingstatesandtransformtapstallsfor24hoursaredetermined.Theparticleswarmalgorithmisusedtosolvethemulti-objectivereacti

5、vepoweroptimizationproblem,whichcannotonlyreducetheactivepowerlosseffectivelyandthecostofreactivepowercompensation,butalsoimprovetheconvergenceperformance,theconvergencespeedandthestability.Keywords:powersystem,particleswarmoptimizationalgorithm,penaltyfunction,react

6、ivepoweroptimization0引言在电力系统的各种参数以及负荷情况给定时，无功优化潮流通过选择控制变量以找到能满足所冇指定的约束条件，并使系统的某一个性能指标或H标函数达到最优时的潮流分布⑴。山于现代人规模电力系统的增多，节点数目也越来越多，导致无功优化函数中控制变最的数目及等式约束方程式数1=1都很多，而不等式约束方程式的数冃更多。并R变量Z间的函数关系也相当复杂，因而无功优化计算则成为计算I木I难的非线性规划。即使经过那么多年的努力，仍未找到一种能够迅速并有效求解人规模无功优化潮流计算问题的方法。常规无功优化算法

7、数学棊础知识扎实，计算速度快，但其收敛可靠性不理想并难以处理多1=1标优化中的离散变量，也容易陷入全局最优解。因此本文求解冃标函数时采用粒子群算法r21(ParticleSwarmOptimization,PSO)，其收敛速度快，需要参数少。并且容易处理离散变量，其对目标函数也没限制，亦没有“维数灾”情况。因此，本文采用PSO优化目标函数求极值。1优化模型本文采用的H标函数包括网损、电容器组和变压器分接头的调整费用,而24小吋无功潮流的目的是使二者的经济费用最小。由于目标函数中的不等式约束不能用控制变最不等式约束所采用的办法来处

8、理，所以木文使用罚函数法将它们引入原冃标函、Qg=(3)数中来形成一个新的hl标函数。从而可将冇约束的24小时无功协调优化问题变成无约束的24小时无功协调优化求解的问题。1.1目标函数木文采用的目标函数如下：miifJ创辱^一旳+&NG（1）式屮比为第i个A/内