欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:52482916
大小:306.07 KB
页数:4页
时间:2020-03-28
《基于聚类排挤小生境遗传算法的配电网无功规划研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第39卷第5期电力系统保护与控制Vl0l_39NO.52011年3月1日PowerSystemProtectionandControlMar.1,2011基于聚类排挤小生境遗传算法的配电网无功规划研究苏海锋,陈丽,张建华(1.华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071003;2.电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室(华北电力大学),北京102206;3.河北农业大学机电工程学院,河北保定071001)摘要:针对应用传统排挤小生境遗传算法进行无功规划时,小生境数目设定值的不同会导致寻优结果波动性较大的情况,将聚类分析和排挤小生境遗传算法相结合应用于配电网无功规划。建立
2、了以收益净现值为目标函数的数学模型,该模型更直观地反映了补偿方案的降损节能收益能力;利用聚类排挤小生境遗传算法对配电网进行无功规划,通过调整聚类距离控制收敛到的小生境数目,提高了算法的全局寻优能力和解的稳定性;采用面向对象的Visua12005C#高级语言开发编制了配电网无功规划计算程序。实例分析表明所提算法收敛速度快,全局寻优能力强,计算结果稳定高,具有更高的实用性。关键词:无功规划;配电网;聚类排挤小生境遗传算法;收益净现值Researchonreactivepowerplanningofdistributionnetworkbasedontheclusteringcro
3、wdingnichegeneticalgorithmSUHa1.feng,CHENLi,ZHANGJian—hua2f1.SchoolofElectricalandElectronicEngineering,NorthChinaElectricPowerUniversity,Baoding071003,China;2.KeyLaboratoryofPowerSystemProtectionandDynamicSecurityMonitoringandControl(NorthChinaElectricPowerUniversity),MinistryofEducation,B
4、eijing102206,China;3.CollegeofMechanicalandElectricalEngineering,AgriculturalUniversityofHebei,Baoding071001,China)Abstraet:RegardingtothedefectsthatdifferentsettingvaluesofnichenumberswillresultinlargefluctuationofoptimalsearchingresultswhentraditionalcrowdingnichegeneticalgorithmiSapplied
5、tothereactivepowerplanningofdistributionnetwork.theclusteringcrowdingnichegeneticalgorithmiSputforward.AmathematicalmodeliSproposedwiththeobjectivefunctionofmaximumnetbenefitinpresentvalue.andthemodelshowsthebenefitofpowerlOSSreductionvividly.TheclusteringandcrowdingnichegeneticalgorithmiSc
6、ombinedtothereactivepowerplanningofdistributionnetwork,throughcontrollingthenichenumbersconvergedviaadjustingclusteringdistance,itenhancestheabilityofglobaloptimizationandthestabili移ofresults.TheprogramforreactivepowerplanningcalculationiSdevelopedbyVisual2005C#.andthetestresultsshowthatthe
7、methodnotonlyhasstrongconvergence,rapidglobaloptimizationspeed,andhighstabilityofresults,butalsohashigheravailability.Keywords:reactivepowerplanning;distributionnetwork;clusteringcrowdingnichegeneticalgorithm;netpresentvalue中图分类号:TM71文献标识码:A文章编号:1674—341
此文档下载收益归作者所有