基于改进遗传算法的可用传输能力对比研究

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1、第33卷第6期四川电力技术V01．33。No．62010年l2月5ichuanElectricPowerTechnologyDec．，2010基于改进遗传算法的可用传输能力对比研究赵磊，李华强，康勇(四川大学电气信息学院智能电网四川省重点实验室，四JII成都610065)摘要：根据可用传输能力(ATC)问题求解的特点，构建了基于标准遗传算法的ATC优化模型。目标函数为在满足系统的静态安全约束条件的基础上，使受电区域所有负荷节点有功功率增量累加达到最大。并通过对传统遗传算法的改进，采用了自适应遗传算法，并引入了混沌理论，加入了三角函数选择算子，有效改善了ATC的求解特性。最后，以IEEE一30

2、节点系统为例，对遗传算法的性能进行剖析，验证了文中所建模型和算法的有效性。关键词：可用传输能力；自适应遗传算法；混沌理论；静态安全约束；三角函数选择算子Abstract：Accordingtothefeaturesofavailabletransfercapacity(ATC)，anATCoptimizationmodelisconstructedbasedonstandardgeneticalgorithm．Consideringthestaticsafetyconstraintsofpowersystem，theobjectivefunctionistheincrementalcumul

3、ativemaximumtoallloadnodeactivepowerofthepower—receivingarea．Throughimprovingthetraditionalgenetical—gorithm，theadaptivegeneticalgorithmandchaostheoryareused，andusingthetrigonometricfunctionselectionoperatomthesolutionfeaturesofATCareimproved．Atlast，takingIEEE一30bussystemforexample，theperformanceof

4、geneticalgorithmisanalyzed，anditprovesthatboththeproposedmodelandmethodareefective．Keywords：availabletransfercapability(ATC)；adaptivegeneticalgorithm；chaostheory；staticsafetyconstraints；trigono·metricfunctionselectionoperator中图分类号：TM715文献标志码：A文章编号：1003—6954(2010)06—0014—05全世界范围内的电力市场⋯自由竞争向充分合ATC的值。

5、基于OPF的ATC计算方法能方便地考理的利用现有的电力系统发输电资源提出了更高要虑各种物理约束，但不易考虑中间控制过程。求。输电网络大规模的互联使得系统的电力资源共传统优化算法在求解ATC这类问题时，也存在享成为可能，从而在很大程度上满足了电力系统运行一些不足：鲁棒性差，采用单一搜索机制，易陷入局部的灵活性、可靠性和经济性的要求。在这种新环境最优。近年来，智能算法在计算大规模复杂问题方面下，需要得到一种可靠的、准确显示电力网络传输水有突出表现：鲁棒性好，采用并行随即搜索策略，更能平的电力市场交易的ATC信息。因此，电力市场的找到全局最优解，结果更符合实际情况。其中遗传算引入使得利用现有的输电

6、网络来输送更多的电力以法、粒子群算法等已经成功地被引入了ATC的研究最大限度地降低成本越来越成为必要，现代电力系统领域_6J。针对智能算法对复杂问题常常出现的早收的特点和要求以及电力市场的发展决定了对输电网敛和收敛性能差等缺点，在种群初始化，选择、交叉和可传输能力的计算必须快速、准确。变异环节进行改进，通过对比验证了模型的有效性。目前，计算ATC的方法主要包括：直流潮流法(LPF)L2J，连续潮流法(CPF)L33，最优潮流法1ATC的数学模型(OPF)H以及基于交流灵敏度法等。LPF利用功率传输分布因子(PTDF)的概念，优点是计算速度快，1995年，北美电力可靠性委员会给出了可用传缺点是

7、无法考虑无功和电压影响，很难保证计算的准输能力的定义：可用传输能力是指在现有输电合同基确性。CPF从基准潮流出发，计算系统的临界最大潮础上，实际物理输电网络中剩余的、可用于商业使用流点，优点是能够考虑多种系统约束，缺点是功率增的传输容量。长按指定方向变化，没有考虑系统无功和电压的分布数学表达式：ATC=1TrC—TRM—ETC—CBM优化，可能会使计算结果略微保守，并包括了重复预式中，TFC是最大输电能力；T