应用基因演算法於电力系统最佳补偿

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1、應用基因演算法於電力系統最佳補償ApplicationofGeneticAlgorithmtoOptimalCompensationofPowerSystems林永青□□□李清吟Lin,Y.C.□□□Lee,C.Y.國立臺北科技大學電機工程系台北市大安區10642忠孝東路㆔段㆒號Tel：（02）27712171E-mail：cylee@ntut.edu.tw摘要：根據文獻記載，負載持續㆖升或輸電線路跳脫之偶發方法易造成無效電力補償不足或過量的問題，採正確的事故後，可能產生電壓崩潰現象與無效電力補償等問題；無無效電力補償最佳場址（Location）與補償數量才可適效電

2、力未及時有效補償，造成電壓崩潰問題，持續惡化引發時解除電力系統危急狀況。本文係結合㆟工智慧基因演骨牌效應，致發生大停電。所以如何對電力系統無效電力最算法（GeneticAlgorithm,GA）之全域搜尋方式優點佳補償，進而改善弱勢匯流排電壓，以增進電壓穩定度是㆒[4-9]與牛頓－拉弗生（Newton-Raphson）法之電力潮個重要課題。電容器是補償無效電力、改善電壓調整率成本流精確解答[10-13]；以Jacobian矩陣最小奇異值為目最低而且是最有效的方法之㆒。本文提出以基因演算法為最佳化方法，選擇弱勢匯流排電壓順序為補償候選對象，㆒固標值，得到最佳補償場址與

3、補償量，不祇使弱勢匯流排定量無效電力補償候選弱勢匯流排，使得系統最小奇異值最電壓提昇至合理值，藉由Jacobian矩陣最小奇異值的大化。並以IEEE30-bus的測試系統模擬不同無效電力組態增大，表示系統較未補償前拉大與崩潰點距離，得到比㆘，求解各弱勢匯流排並聯電容器補償前以及補償後，系統未補償前更強韌的系統足資因應電壓擾動所帶來的危最小奇異值變化及電壓調整情況，結果證實基因演算法優於機，電力系統獲得更安全運轉餘裕[14]。其他最佳化方法，能在短時間內求得令㆟滿意的收斂值，是本文模擬IEEE30-bus不同負載狀況㆘採調整或固定發解決電力系統無效電力補償問題的有效方

4、法。電機電壓與變壓器分接頭兩種既有無效電力裝置之㆕種組合情形，求解投入最佳並聯電容補償場址與補償Abstract：Accordingtostudies,aftercontingencyofloadincreasingortransmissionlinetripshallbeproducingproblems量。證實基因演算法對無效電力補償問題能有效率獲得ofvoltagecollapseandreactivepowercompensation.Ifreactive全域最佳解。powerdonothavetheeffectivecompensationimmediat

5、ely,itwillcausethevoltagecollapse.Whensituationbeworsening,it㆓、問題描述willexcitedominoeffect.Thenblackouthappens.Thus,itisan電力系統的無效電力與整個系統的電力損失、供電importanttasktocompensateoptimalreactivepowerinthesystem,toimproveweakbusesvoltage,andtoenhancevoltage電壓及系統安全性有極密切的關係。因此，無效電力最stability.Capacit

6、orsareoneofthemosteffectiveandeconomic佳補償的目的是藉由裝置無效電力源，以降低系統之電optionstocompensatereactivepowerandtoimprovevoltage力損失，提升供電品質及維持系統的安全性。所以，無regulation.Thethesisproposesgeneticalgorithmasoptimal效電力最佳補償的問題是：應在何處裝設無效電力源？methodtocompensateweakbusesofvoltagesequencebyafixedamountofreactivepowe

7、r.Bythisway,itcanmaximizethe裝設何種型式之無效電力源及裝設多少無效電力源的minimumsingularvalueofJacobianmatrix.Tofindoutthe容量？以確保整個電力系統能安全及強健的運轉。本文changesofminimumsingularvalueandvoltageregulation係利用電力潮流找出不同負載狀況的電壓、最小奇異beforeandaftercapacitorcompensated,IEEE30-buspowersystemwasusedtotestinthisthesis.Itprov