配电线路集中无功补偿优化的改进遗传算法.pdf

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1、第38卷第l期电力系统保护与控制V01.38No.12010年1月1F]PowerSystemProtectionandControlJan,1,2010配电线路集中无功补偿优化的改进遗传算法杨建军,战红,鲁成杰(1.青岛理工大学机械工程学院,山东青岛266033;2.山东省科学院海洋仪器仪表研究所,山东青岛266001)摘要:根据配电线路集中无功补偿优化的特点,提出了一种通过动态调整补偿容量上限值避免产生过补偿现象的计算方法,减少了不可行解的产生。并对遗传算法进行了改进,采用整数编码,结合了模拟退火算法,调整了适应函数,给出了初温确定方法,采用了

2、随机多父辈适应函数值加权交叉.改进了变异操作,从而提高了算法的计算效率和优化性能。优化算例说明了该方法的有效性。关键词:集中无功补偿;无功优化;配电网;改进遗传算法;过补偿ImprovedgeneticalgorithmforcentralizedreactivepowercompensationoptimizationofdistributionlineYANGJian-jun,ZHANHong,LUCheng~ie(1.SchoolofMechanicalEngineering,QingdaoTechnologicalUniversity,Qi

3、ngdao266033,China:2.InstituteofOceanographicInstrumentation,ShandongAcademyofScience,Qingdao266001,China)Abstract:Basedonthefeaturesofcentralizedreactivepowercompensation,acomputingmethodofavoidingovercompensationthroughdynamicadjustupperlimitvalueisproposed,thenumberofinfeasi

4、blesolutionsisreduced.Inthegeneticalgorithm,integercodeisadopted,simulatedannealingalgorithmiscombined,fitnessfunctionisadjusted,themethodofdetermininginitialtemperatureisgiven.therandomparent-numberfitness—weightedcrossisadopted,andmutationmethodisimproved,whichCanimprovethec

5、omputationaleficiencyandoptimumperformance.Exampleshowsthatthealgorithmiseficient.ThisworkissupposedbyNationalNaturalScienceFound~ionofShandongProvince(No.Y2007G48).Keywords:centralizedreactivepowercompensation.reactivepoweroptimization;distributionsystem;improvedgeneticalgori

6、thm;overcompensation中图分类号:TM714.3文献标识码:A文章编号:1674—3415(2010)01—0047—04研究方法较多,其中遗传算法也有应用,但多是针0引言对支线的分散无功补偿优化,因各变压器节点中的通常的配电网无功补偿是在配电线路支线中各无功功率相互之间没有直接联系(除受电压变化而低压变压器节点附近进行,但对于大量分散的变压有微小影响外),其节点补偿容量约束可根据所带负器,此方法实施困难,不便于管理和维护,设备利荷情况确定。而对于配电线路的集中无功补偿则不用率低。造成配电网的实际补偿效果很难达到预定同,当在某一线

7、杆节点设置补偿后,从电源节点到要求,使得配电网仍存在较大的降损空间。为了克达该节点配电线路上的无功潮流已发生变化,如果服上述缺点,在10kV(或6kV)配电线路上实施再根据原取值范围进行操作可能造成过补偿,而在集中无功补偿已日益迫切,即将户外并联电容器安实际操作时,也无法在算法初期给定各线路节点的装在配电网中架空线路的杆塔上,以进一步提高配补偿范围。文献【1]只研究了配电线路的单点补偿,电网运行功率因数,达到降低网损、提高电压质量且通过逐点试算选出最佳补偿点,再确定最佳补偿的目的”。容量,该算法不适合用于多点补偿的情况。文献【21无功补偿优化问题是

8、一个带有约束条件的大规中只考虑了系统总补偿容量不超过其上限值,而没模非线性组合优化问题。目前关于无功补偿优化的有详细考虑各

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