基于混合智能算法的无功优化研究.pdf

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1、第33卷第5期东北电力大学学报V0l_33．No．52013年10月JournalOfNortheastDianliUniversity0ct．．2013文章编号：1005—2992(2013)05—0028—03基于混合智能算法的无功优化研究徐朝阳，庞俊华2(1．东北电力大学电气工程学院，吉林吉林132012；2．东北电力大学自动化工程学院，吉林吉林132012)摘要：根据电力系统中负荷不断变化的情况，提出了目标为全天网损最小的动态无功优化数学模型。以序列二次规划法作为遗传算法的一个局部搜索算子，嵌入到实数编码遗传算法中，构成一种基于序列二次规划法和实数编码的遗传算法的高效

2、的混合智能算法。这样既保留了遗传算法具有收敛快，全局搜索能力强的优点，又克服了容易陷入局部最优点的缺陷。IEEE9节点系统算例分析表明，混合智能算法能有效降低系统网损。关键词：动态无功优化；混合智能算法中图分类号：TM734；TM621文献标识码：A随着当今社会的高速发展，电网规模13益扩大，各界对电力的需要不断增长，电力系统的安全稳定运行也越来越受到重视。通过有效的无功优化调节，可以使电网安全稳定的运行¨。针对无功优化问题的特点，人们提出了很多算法，如牛顿法，共轭梯度法，变尺法等局部优化方法，优化结果与初值有关系。近年来，各种启发式算法应运而生，如遗传算法0，模拟退火算法，

3、神经网络，蚁群算法等，事实证明这些算法在各种应用中取得了良好的效果，其中遗传算法应用最广泛和深入，得到许多重要成果。众所周知，遗传算法具有全局收敛性，但局部搜索能力较差，收敛速度慢，且容易出现早熟收敛，而传统算法具有较强的局部搜索能力，收敛速度快，若将两者的优点相结合，可能会产生更好的效果。本文就是在遗传算法的框架下，嵌入一个合适的局部搜索算子，构成新的混合算法，来提高算法的全局搜索能力，从而克服早熟收敛。1无功优化问题的数学模型1．1动态无功优化数学模型本文以全天系统网损之和最小为目标函数，则其动态优化模型可定义为minF=min∑』∑』GO．[‘+2J—2uujcos(S

4、jJ一8i)]，i=1J=1满足约束条件P—U∑Uj(Gi~cos6+Bqsin6)=0，(2)J=1Q—ui∑(Gsin6+cos6)：0，(3)J=1min≤“≤max，(4)QGi≤QG≤Q岱，(5)收稿日期：2013—07—10作者简介：徐朝阳(1988一)，男，吉林省榆树市人，东北电力大学电气工程学院在读硕士研究生，主要研究方向：电压稳定与FACTS元件第5期徐朝阳等：基于混合智能算法的无功优化研究29Q≤Q。≤Q，(6)其中，n为系统总支路数，G连接支路一的电导，、分别为节点i√的相角，P、Q分别为节点i注入的有功、无功功率，、“，分别为节点i√的电压，⋯和u分别

5、为节点i的电压幅值上下限，Q。为节点i发电机无功出力，Q。和Q分别是节点i发电机无功出力上下限，Qi为第个无功补偿装置的无功补偿容量，Q。和Q为第i个无功补偿装置的无功补偿容量上下限，为第i台有载调压变压器变比，和i为第i台有载调压变压器变比可调节的上下限。3混合智能算法把序列二次规划法作为遗传算法的一个局部搜索算子，嵌入到实数编码遗传算法中，构成一种基于序列二次规划法和实数编码的遗传算法的高效的混合智能算法。由于遗传算法具有全局收敛性，但易出现早熟收敛，使算法陷入局部最优点，而序列二次规划法是局部优化方法，优化结果与初值有关，但它具有强的局部搜索能力，能使算法跳出局部最优点

6、，因此将两种不同特点的算法有机的融为一体，不但加强了混合算法的全局寻优能力，而且提高了收敛速度。混合算法的初始种群是随机产生的，因此每一代的局部搜索算子的初始值也是随机的，而不是人为给定的，使得算法具有较强的普适性和鲁棒性。(1)确定杂交概率P，变异概率P，种群规模POP，选取一个n的正定矩阵，设K=0，产生初始种群；(2)由上面给出的杂交算子产生中间后代，k=1，2，⋯，Ⅳ，求出中问后代的适应度；(3)确定到目前为止，所保留的最好个体k-，由上面给出的变异算子对每个被选的中间后代进行变异，产生后代W，n=1，2，⋯，Ⅳ，求出变异后代的适应度；(4)由上面给出的选择算子，在当

7、前种群和所有后代中按适应度从小到大排列，选出前POP个个体记最好个体为；(5)以最好的个体为初始值，解二次规划子问题，得到解：；(6)以d=一为搜索方向，在[1，]上作一维搜索，产生新的极小点；’)=minf(+A·d)=+A·d)且+A·d∈[1，]．(7)采用BFGS校正公式修正近似HESSE矩阵B，得到Bn；(8)用换掉POP个个体中最差的个体，重新组成下一代的种群；(9)若满足停止准则，则停止，输出所保留的最好解作为问题的近似全局最优解，否则，令k=k+1，转步骤2。4算例分析本文对IEEE9节