电力配网系统无功优化方法研究

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1、电力配网系统无功优化方法研究　　中图分类号：TN915?34；TM74文献标识码：A：1004?373X（2016）14?0158?04　　Researchonreactivepoizationmethodforelectricitydistribution　　　　LIUYongjiang，CHENHao　　（isusedforreactivepoizationoftheelectricitydistribution，ithasprematureconvergenceproblemandpoorabilitytosearchthelocaloptimalsolution，ayresu

2、ltintheoptimizationresultsthattheconvergencerateissloinationconditionsandneanimprovedgeicoptimizationalgorithm，atureconvergenceoftheoptimizationalgorithmintheprocessofpopulationiteration，andacceleratethesearchefficiencyoftheoptimizationalgorithmtoimprovetheabilityofsearchinglocaloptimalsolution

3、.Theimprovedgeicoptimizationalgorithmisparedizationalgorithmandthecontrolledcrossgeicalgorithm（CCGA）bytakingIEEE57andIEEE30nodesystemsastheexperimentplatform，andthealgorithmsaretestedentaldataundersameexperimentalconditions.Thetestresultsshoprovedgeicalgorithmhasthebestoptimizationeffect，faster

4、convergencerateandhigherconvergenceprecision，canobtaintheglobaloptimalsolutiontomaketheobjectivefunctionmoreclosetotheglobaloptimalsolution，anditsaverageisloizationalgorithms.　　Key；reactivepoization；geicalgorithm；adaptivedualpopulation　　0引言　　对电力配电网络的无功优化控制，实际上是在符合系统运行的各种约束情况下，对发电机自动电压调节器、有载变压器分

5、接头和无功补偿装置进行综合调节，使得配电网络的电压分布和期望值差值、有功功率损耗和控制成本最小化，提高电压质量。线性与非线性规划方法、动态规划方法等传统的无功优化算法对于离散变量处理不尽人意，同时在使用上受到很大局限。　　随着智能算法的不断发展，人工免疫算法、粒子群优化算法、混沌优化算法以及遗传优化算法等智能算法在电力配网系统的无功优化问题上得到了广泛深入的研究[1?3]。　　文献[4]中使用具有强鲁棒性能的人工鱼群算法进行电力配网系统的无功优化，虽然该算法易于实现，计算简便，但是该算法容易陷入局部最优解，收敛速度慢，较难得到最优解。文献[5?6]中使用粒子群优化算法进行电力配网系统

6、的无功优化，粒子群优化算法同样易于实现，但是优化效率更快、收敛速度更快，然后该算法存在容易发生早熟问题影响收敛精度。文献[7?9]中使用遗传优化算法进行电力配网系统的无功优化，然而算法早熟问题以及局部寻找最优解能力欠缺是常规遗传优化算法中最常出现的问题。算法早熟问题主要于当多次迭代后，种群个体的多样性会随之下降，当前种群里不存在最优全局个体时，就产生了局部最优解，即算法发生早熟。局部寻找最优解能力欠缺主要于由交叉变异得到的子代具有较强的随机性，因而优化算法在局部空间搜索时无法保证其可行性，有部分可能是通过交叉变异得到的子代的适应值低于上一代的适应值，故影响了优化算法的收敛速度，造成了

7、优化算法的局部寻找最优解能力欠缺。　　因此为了在种群迭代过程保证种群的多样性以避免优化算法早熟现象，以及对优化算法的搜索效率进行加快以提高局部寻找最优解能力，需要对常规遗传算法进行改进研究。本文将自适应对偶种群、自适应终止条件以及全新的子代生成条件引入以形成一种改进型遗传优化算法。　　1无功优化的数学模型　　本文以经济角度考虑，以有功损耗最小为优化目标，数学模型表述为：　　[minf=PlossZs.t.GZ=0，Zmin≤Z≤Zmax]（1）　　式中：[