基于改进遗传算法的电力系统动态无功优化研究.pdf

《基于改进遗传算法的电力系统动态无功优化研究.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、研究与开发基于改进遗传算法的电力系统动态无功优化研究黄容容魏金成陈勇(西华大学电气工程学院，成都610039)摘要建立本文了所用到的动态无功优化数学模型，然后对基本遗传算法进行改进，并应用IEEE30节点系统进行了验证。利用改进算法针对电力系统动态无功优化问题进行仿真仿真结果表明该算法提高了电压合格率，更加合理分配动作设备动作时刻，实现了电网优化的实时性。关键词：电力系统；动态无功优化分析；改进遗传算法；IEEE30节点系统DynamicReactivePowerOptimizationinPowerSystembasedonImprovedGeneticAlgorithm

2、HuangRongrongWei~nchengChenYong(SchoolofElectricalandInformationEngineeringofXihuaUniversity,Chengdu610039)AbstractSetupthemathematicalmodelofDynamicreactivepoweroptimization．Thenmakeanimprovementofthebasicgeneticalgorithm，AndusingIEEE30nodesystemareverifiedagainstit．Usingtheimprovedalgori

3、thmtogetthecontrolequipmentactionscheduleinthecaseofIntroducingtheloadfactor．Thesimulationresultsshowthatthismethodcanimprovethevoltagequalificationrate，allocatetheactionequipmentactiontimereasonably，tobeabletomeettherequirementsofReal·timenetworkoptimization．Keywords：powersystem；dynamican

4、alysisofreactivepoweroptimization；improvedgeneticalgorithm；IEEE30nodesystem电力系统动态无功优化分析是对调度周期内的法求解过程中的复杂的数学运算。本文将遗传算法系统进行实时无功优化，通过调节发电机组的出力、应用于电力系统无功优化的求解，对基本遗传算法改变变压器的分接头、确定合理的无功补偿容量作出相应的改进，以达到能够快速准确的求出优化和合理的无功补偿地点等措施来保证系统的电压最优解。水平，最大限度的减少系统的网损，提高供电的经1动态无功优化的数学模型济性”。针对电力系统动态无功优化问题自身的复杂电力系

5、统动态无功优化通常是依照控制设备的性：在系统运行过程中，控制设备运行状态的改变动作次数约束将负荷预测得到的梯形图分成几个大都将引起电网无功功率的重新分配，从而使系统的时段，只有在各个大时段之间控制设备才能动作。有功网损也发生相应的变化。必须要寻找一种全局这就与控制设备动作次数有限形成了严重的矛盾。优化算法来对整个电力系统进行全局优化。多年来，控制设备在时间和空间上均存在强烈的耦合关系。国内外的许多学者针对电力系统无功优化的伺题，综合考虑动作次数和准确性两方面的因素，本文将提出了大量的优化算法，诸如粒子群算法【2J、TS算系统的日负荷曲线按小时分成24段，近似认为每段法、量子

6、进化算法、内点法、模拟退火算法及遗传负荷保持不变，这样就将动态优化转化成静态无功算法I31。遗传算法鲁棒性能强，收敛速度与问题的优化进行求解，得到全天动态无功优化模型I4】。规模无关且具有广泛的适应性，省去了传统优化方2014年第10期霹蠹孽l技礞I13四川省教育厅重点研究项目(12ZA285)研究与开发动态优化的目标函数：==【IT,I]=[-z⋯Iz(5)24⋯IQcPcz⋯Qc,]minF=∑(，，)(1)f=1式中，表示有载变压器的分接头档位；VG表示发等式约束条件：电机的机端电压；。表示无功补偿器的容量；表示Ⅳ日所有发电机节点；，表示可调变压器的数目；表示Pti，

7、,‘G，cos+所有的无功补偿节点数。(2)NB采用上述混合编码方式，使编码的长度与变量Qf，=，∑，(sin8,j一oosO0)J=l的个数保持一致，不仅很好地克服了二进制编码串不等式约束条件：长的缺点，而且很好地保留了实数和整数编码的优