基于改进粒子群算法的电压稳定约束无功优化.pdf

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1、研究与开发基于改进粒子群算法的电压稳定约束无功优化胡瑶星刘力华2马明阳(1．江西师范大学国际教育学院，南昌330022；2．国家电力调度控制中心，北京100031；3．国网天津市电力公司检修公司，天津300143)摘要建立了考虑电压稳定性的电力系统无功优化模型，该模型以同时降低系统有功网损和提高静态电压稳定性为优化目标函数。针对标准粒子群算法(particleswarmoptimization，PSO)容易陷入局部收敛和早熟的缺点，提出一种改进PSO算法对无功优化模型进行求解。利用适应度共享技术对粒子的适应度进行调整，以提高种群的全局寻优能力；引入学习因子动态调整策略，进一步平

2、衡种群在解空间的全局探索能力和局部开发能力。IEEE30节点系统的仿真结果验证了本文所提无功优化策略的合理性和有效性。关键词：无功优化；电压稳定；粒子群算法；适应度共享VoltageStabilityConstrainedReactivePowerOptimizationBasedonImprovedParticleSwarmOptimizationHuYaoxingiLiuLihua2MaMingyang3f1．SchoolofIntercultureStudies，JiangxiNormalUniversity，Nanchang330022；2．Nationa1Electr

3、icPowerDispatchingandControlCenter，Beijing100031：3．TianjinElectricPowerMaintenanceCompany，Tianjin300143)AbstractVoltagestabilityconstrainedreactivepoweroptimizationmodelisformulated．Inthismodel，minimizingtheactivepowerlossandenhancingvoltagestabilityareconsideredasoUjectivefunctions．Inordert

4、oavoidtheprematurephenomenonandlocalconvergenceofconventionalparticleswarmoptimization(PSO)algorithm，aimprovePSOforreactivepoweroptimizationisproposed．Afitnesssharingmechanismisappliedtoadjustparticles’fitnessSOastoenhancetheglobalsearchingability．Timevariantaccelerationcoeficientsstrategyis

5、introducedinordertobalancetheglobalexplorationandthelocalexploitationabilityofthepopulationinsearchspace．TheproposedapproachiscarriedoutontheIEEE30-bustestsystem，itsfeasibilityandeffectivenessaredemonstrated．Keywords：reactivepoweroptimization：voltagestability；particleswarmoptimization；fitnes

6、ssharing无功优化是保证电网经济、安全稳定运行的重要定约束的无功优化引起了研究人员的广泛关注[2。】。手段，其本质是指在满足系统运行约束条件下，利用从数学角度看，电力系统无功优化是一类复杂的无功控制手段，例如调节发电机机端电压、有载调压多约束、非线性、非连续、混合整数规划问题，一般变压器分接头位置、电容器投切容量等，来降低系统难于找出理论上的最优解。为求解该类问题，国内外网络损耗并改善母线电压水平_lJ。近年来，随着电力学者做了大量研究工作，提出了多种求解算法。这些市场化改革的推进和负荷的不断增长，电力系统运行算法大致可分为以下2类：水平越来越接近其稳定极限，电压稳定问题

7、愈加突出，1)传统优化方法，如线性规划法【4]、非线性规划全球也发生了多起电压崩溃事故。因此，考虑电压稳法[5]、牛顿法[6】等。这类方法对于求解无功优化问题有40f壕技求2015~2研究与开发一定的局限性，主要表现在不方便处理离散变量、要义如下求目标函数可微、对起始点非常敏感、易陷入局部最=max(L，)(3)l∈sz’优解、收敛速度慢、易产生“维数灾”等方面。式中，为负荷节点集合；三，为节点，的局部电压稳2)计算智能技术，如遗传算法[、细菌群体趋药定指标。值越小，表明系统越稳定，当系统趋