基于动态参数调整人工鱼群算法的电力系统无功优化

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1、电子测试基于动态参数调整人工鱼群算法的电力系统无功优化童沛，乐秀璠（河海大学能源与电气学院，江苏南京，211100）摘要：目前现行的电力系统无功优化所用的人工智能算法都会存在易局部收敛和收敛速度慢等问题。为了克服上述问题，文中选取人工鱼群算法并对算法中一些参数进行调整，在步长选择上采取变尺度，并引入评价函数，对于视野范围和拥挤度因子上采用动态调整。文中将系统有功网损作为目标函数，利用改进的人工鱼群算法实现电力系统无功优化。通过IEEE-30节点仿真系统计算，证明改进的人工鱼群算法在电力系统无功优化上的可行性和有效性

2、。关键词：无功优化；人工鱼群算法；动态调整；有功网损；评价函数中图分类号：TP368文献标识码：BReactivepoweroptimizationinpowersystembasedondynamicparameteradjustmentoftheartificialfishswarmalgorithmTongPei，LeXiuFan（CollegeofEnergyandElectricalEngineering,HohaiUniversity,Nanjing210098,China）Abstract：Thecu

3、rrentreactivepoweroptimizationalgorithmshavesomeproblemslikelocalconvergence,slowconvergencerateandetc.Tosolvetheaforementionedproblems,somemeasuresaretakeninthispaper:theartificialfishswarmalgorithmisusedwithsomeofitsparametersadjusted;thevaryingsteplengthisc

4、hosen;anevaluationfunctionisintroducedanddynamicallyadjustthevisualboundaryandcongestionconditionsofthefishswarm.Inthispaperthereactivetransmissionlossofpowersystemisselectedastheobjectivefunctionandtheimprovedfishswarmalgorithmisusedtooptimizethesystemreactiv

5、epower.ThealgorithmisprovedtobefeasibleandefficientthroughthesimulationofIEEE-30system.Keywords：reactivepoweroptimization；artificialfishswarmalgorithm；dynamicadjustment；activepowerloss；evaluationfunction0引言1无功优化的数学模型为克服传统优化算法的弊端，受自然界的启发而提出的人1.1目标函数工智能算法在处理非连续变

6、量效果很好，满足电力系统要求。近电力系统无功优化的数学模型包括两大部分，目标函数和年来用的较为广泛的有遗传算法（GA)、蚁群算法（ACO)、粒子群约束条件。本文从经济角度，采用文献中系统有功网损最小为目算法（PSO)等。文献考虑了分布式电源的影响，建立了无功优化标函数问题的多智能体免疫模型，并用免疫算法对配电网进行无功优1.2约束条件化。文献针对电力系统无功优化问题提出一种改进小生境遗传等式约束条件，即潮流方程为：算法来克服小生境遗传算法中小生境难以确定的不足，改善遗传算法容易陷入局部收敛和早熟的缺点。这些新型的仿

7、生算法（2）易于实现，在寻优过程中具有并行处理特征，但同时也会存在易陷于局部最优值，收敛速度慢等一些弊端。（3）近年来国内有学者提出的人工鱼群算法具有这些人工智能算法的优点，但在无功优化过程中为了达到更好的寻优，需要为电网节点总数，、分别为节点的有功出力和有功对人工鱼群算法进行改进。本文在寻优的步长，视野范围和拥挤负荷；、分别为节点无功出力、容性无功补偿容量和度因子上进行改进，在改进的人工鱼群算法中引入评价函数，通无功负荷。过评价函数而确定人工鱼行为的移动步长，从而达到快速全局不等式约束包括两部分，控制变量约束和状

8、态变量约束。控收敛。在视野范围和拥挤度因子上引入动态参数的调整函数，既制变量约束为:保证收敛速度，又能保证全局收敛。·54·电子测试第10期电子科技ELECTRONICTEST2013年5月（4）(9)、分别为发电机端电压的上下限值；式(9)中为当前迭代次数；为最大迭代次数，取、分别为变压器分接头位置的上下值；；为大于１的整数，可以取3，5，7中的一任何、分