基于协同粒子群优化算法的电力系统无功优化.pdf

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1、第36卷第4期黑龙江电力V0L36N42014年8月HeilongjiangElectricPowerAug．2014基于协同粒子群优化算法的电力系统无功优化杜清福(黑龙江科技大学电气与控制工程学院，哈尔滨150022)摘要：为了解决粒子算法应用在电力系统无功优化中存在的问题，提出了一种改进的协同粒子优化算法。笔者根据电力系统无功优化问题非线性、不连续、大范围以及电压等级增多、无功优化控制变量较多的特点，建立了改进的协同粒子优化算法无功优化的数学模型，并将协同粒子群算法在无功优化中进行了应用。算例结果表明，该

2、算法有效地改善了粒子群算法的局部收敛问题，缩短了搜索时间，提高了准确性。关键词：电力系统；分解一协同理论；协同粒子群优化算法；无功优化中图分类号：TM712文献标志码：A文章编号：1002—1663(2014)04—0335—03ReactivepoweroptimizationforpowersystembasedonparticleswarmscooperativeoptimizationalgorithmDUQingfu(FacultyofElectricalandContmlEngineering，H

3、arbinUniversityofScienceandTechnology，Harbin150022，China)Abstract：Inordertosolvetheproblemsofparticleswarmalgorithmusedinreactivepoweroptimizationforpowersystem，animprovedparticleswarmscooperativeoptimizationalgorithmisproposed．Accordingtothecharacteris—tic

4、sofreactivepoweroptimizationforpowersystemincludingnonlinearity，discontinuity，widerange，increaseofvoltagelevelandmanycontrolvariablesofreactivepoweroptimization，theauthorestablishesthemathematicalmodelofreactivepoweroptimizationbasedonparticleswarInscoopera

5、tiveoptimizationalgorithm，whichisappliedinreactivepoweroptimization．Theresultoftheexampleshowsthatthisalgorithmisabletoimprovethepartialconvergenceofparticleswarmsalgorithm，shortensearchtimeandenhanceaccuracy．Keywords：powersystem；decomposition—coordinationt

6、heory；particleswarmscooperativeoptimizationalgorithm；reactivepoweroptimization电力系统的无功问题由并网程度及用电质量1无功优化的数学模型要求等决定的，无功优化用无功补偿装置(即可投切电容器)或调节设备(包括调节发电机机端电压、1．1目标函数调节变压器分接头)作为控制手段¨_3J，产生了许在满足电力系统运行条件约束下，无功优化问多改善无功优化问题的策略和方法。但是，无功优题的目标可以从多个角度考虑。本文以发电机机化传统算法l4存在对离

7、散变量处理差、误差较端电压、有载调压变压器的分接头变比、可投切电大、稳定性差、达不到全局优化且收敛速度慢等问容器的补偿容量作为控制量，以有功网损最小为目题。因此，本文改进了粒子群算法，提出了协同粒标，并将发电机无功约束作为罚函数引入目标：子群算法(CPSO)，构建了数学模型，对IEEE30节点系统进行了验证。该算法能以较大的概率找到minf(M，)=min【P。+A；()】更好的解，收敛速度好，能在更大范围内寻优，对无(1)功优化问题求解效果明显。rQG．i一QG，QG

8、．收稿日期：2014—04—15。【Qa—QG作者简介：杜清福(1987一)，男，在读硕士研究生，研究方向为电力系．，QG￡．