电网无功优化的改进遗传算法.pdf

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1、第22卷第8期电力自动化设备Voi.22No.82002年8月EiectricPowerAutomationEguipmentAug.2002ppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppp电网无功优化的改进遗传算法任震1，钟红梅1，张勇军1，唐卓尧2（1.华南理工大学电力学院，广东广州510640；2.佛山供电局调度中心，广东佛山528000）摘要：针对遗传算法在电力系统无功优化实时控制中速度较慢的问题，提出了一种改进的分段进化遗传算法，改变常规算法固定群体规模和最大迭代次数的

2、做法，将其进化过程分为几个阶段，逐次对其群体规模进行扩充，并规定适应于每个阶段群体规模的迭代次数。这样既可以改善寻优方向，防止过早收敛，又可以保证进化后期每次迭代的有效性，加快计算速度。在IEEE30节点系统的实验中，与其他常规算法进行对比分析，结果表明分段进化遗传算法具有较强的全局寻优能力，更快的收敛速度，更加适应于实时无功控制。关键词：无功优化；遗传算法；分段进化中图分类号：TM761文献标识码：A文章编号：1006-604（72002）08-0016-031.1目标函数0引言本文采用的目标函数是在满足各种电压、无功关于无功优化的研究，已有多种方法，如

3、线性规不越限条件下的有功网损最小。划、非线性规划、灵敏度分析、内点法等。但这些方F=wP+w（!O）2+w（!U）2（1）102】i3】i法都普遍存在对初始可行解的特殊要求以及在离散其中：变量处理上与其算法本身要求的函数连续性之间的［1~3］Oi-Oimax（Oi>Oimax）矛盾等问题。!Oi=0（Oimin＜Oi＜Oimax）遗传算法由于其独特的优势，近年来在电力系{统无功优化方面得到了广泛的应用。与常规算法相Oimin-Oi（OiUimax）!"遗传算法是对各变量的编码进行优化，而不

4、!Ui={0（Uimin＜Ui＜Uimax）是参数本身，便于计算机进行大规模计算。Uimin-Ui（Ui

5、遗传算法。根小出力；Uimax，Uimin为PV节点i的电压最大、最小值。据优化电网的实际情况，将其进化过程分为几个阶式中右端第一项为有功网损指标，第二项为对段，采取规定每个阶段的群体规模，以及与其规模相PV节点无功越界的惩罚项，第三项为对电压越界的适应的迭代次数的方法。将本文提出的改进方法用于IEEE30节点系统，实验结果证明了这种方法在改惩罚项。本文取w1为1，w2为2。gen（gen为迭代善寻优能力和提高计算速度方面的优越性和实用性。次数），w3为gen。1.2约束条件1电力系统无功优化数学模型1.2.1等式约束无功优化的等式约束为功率平衡方程电力系

6、统的实时无功优化是指给定现有运行方式，通过对发电机、调相机无功出力或相应节点的电Pi=Ui】U（Gicos!i+Bisin!i）Gi（2）压幅值进行调节，对有载调压变压器分接头位置和{无功补偿设备（并联电容器及电抗器）容量进行合理Oi=Ui】U（Gisin!i-Bicos!i）Gi配置，在满足一定的约束条件下，达到一段时间内的式中Pi，Oi为节点i的注入有功、无功；Ui，U为有功网损或运行费用为最小。节点i，的电压幅值；Gi，Bi为节点i，之间的电导、电纳；!i为节点i，之间的电压相角差；收稿日期：2001-12-24；修回日期：2002-05-10Gi表

7、示所有与节点i相连的节点。第8期任震，等：电网无功优化的改进遗传算法"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""码［4］，且利用映射方法［5］，事先将与各码值对应的实l.2.2不等式约束电力系统的安全运行必须在一定的变量约束范际参数放入一个专门的数组：离散变量可根据其实围内才能得以保证，将PV节点的节点电压幅值际组数列出全部可能取值，连续变量则按照一定的UGi、可调变压器分接头Tij、无功补偿设备投入容量精度要求进行离散化处理。这样，简化了解码过程，OCi作为控制变量，各节点

8、（平衡节点、PV节点除外）节省了很多计算时间。电压Ui及PV发电机