拓扑环小生境粒子群算法在无功优化中的应用.pdf

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1、第26卷第5期电力系统及其自动化学报Vo1．26No．52014年5月ProceedingsoftheCSU—EPSAMav20l4拓扑环小生境粒子群算法在无功优化中的应用姜平，王昕，李立学，周荔丹2姚钢，陈洪涛s(1．上海交通大学电工与电子技术中心，上海200240；2．上海交通大学电气系，上海2002403．吉林省电力有限公司松原供电公司，松原138000)摘要：以系统的有功网损和投资设备的综合费用最小作为优化目标设计了基于拓扑环的小生境粒子群优化算法。首先对粒子进行编号，选取相邻几个粒子形成局部粒子群；然后将粒子速度迭代计算中的全局最

2、优用邻域最优代替。通过这种控制信息传播速度的方式，避免了由于粒子间信息传播过快而陷入局部最优，同时形成了稳定的小生境，提高了对问题的求解能力。系统算例结果表明，该算法在技术上可行且效果较好。关键词：配电网；无功优化；拓扑环；小生境；粒子群算法中图分类号：TM714．3文献标志码：A文章编号：1003—8930(2014)05—0001—06ApplicationofTopologyRingNicheParticleSwarmOptimizationonReactivePowerOptimizationJIANGPing，WANGXin，LI

3、Li-xue，ZHOULi-dan，YAOGang，CHENHong-tao(1．CenterofElectrical&ElectronicTechnology，ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai200240，China；2．Depa~mentofElectricalEngineering，ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai200240，China；3．SongyuanPowerSupplyCompany，JilinElectricPowerCo．LTD，Songyua

4、n138000，China)Abstract：Inthispaper，anobjectivefunctionbasedonthetopologicalringnichelocal—bestparticleswaFlnoptimiza—tion(TRNLPSO)isdesignedwhichtakesthecostoftheinvestmentinequipmentandtheactivepowerlossofsystemasoptimizationobject．Firstly，thenumberstoeachparticlearegiven

5、，severaladjacentparticlesareselectedtoformlocalparticlegroup．Then，theglobaloptimumvalueisreplacedbythelocaloptimumvalue．Bythisway，itcanavoidbeingdroppedintothelocal-bestcausedbycontrollingthevelocityoftheparticles．Meanwhileitformsstablenichesandob—tainstheefectiveglobalopt

6、ima1．Thesimulationresuhsshowthatthemethodistechnicallyfeasibleandeffective．Keywords：distributionsystem；reactivepoweroptimization；topologicalring；niche；particleswarmoptimization电压质量对保证电力系统的安全稳定起着重功配置进行优化，传统的方法有线性优化方法中要的作用，电力系统的无功规划llI和无功平衡是保的内点法[41和非线性优化方法中的混合整数规划证电压质量的基本条件

7、。合理地规划无功电源，控法等。近年来又相继提出了遗传算法、Tabu搜索制无功的合理流动能有效地降低系统的有功损法、启发式算法、模拟退火算法、粒子群优化等智耗，从而获得不错的经济效益[21。能优化算法[sq。与传统的优化方法相比较，遗传算无功规划是电力系统安全运行的一个重要组法以生物进化为原型，具有收敛性好[61、计算时间成部分，通过对电力系统的无功电源进行合理的少、鲁棒性高等优点【7I，但其计算量较大。文献【8]提配置，维持电网电压水平，改善电网稳定性，减少出的粒子群算法PSO(paticleswamioptimization)从有功网络损

8、耗【3】及保证有较宽的运行裕度。对于无随机解出发，通过简单的迭代寻找最优解，通过对收稿日期：2012—10—15；修回日期：2012—12—28基金项目：国家自然科学基金项目(6