基于智能优化算法的电力系统无功优化的研究

【摘要】在现代电力系统中,人们为了提高电压质量和降低网络有功损耗,找到了一种既安全又经济的解决手段,即电力系统无功优化。电力系统无功优化问题是一项理论意义和实际应用价值并存的研究。电力系统无功优化是一个优化过程非常复杂的问题,它是一个含有多变量(连续变量、离散变量)多约束的非线性混合规划问题。在电网负荷情况已知的情况下,无功优化问题的最终目标就是要确定变压器分接头位置、无功补偿的容量和发电机机端电压大小。针对遗传算法、免疫算法与内点法的特点,文中提出了一种新颖的混合策略来求解无功优化问题：不考虑无功优化中的离散约束,采用内点法求解得到初始解；根据优化变量的不同性质,将原无功优化问题分解为离散优化和连续优化2个子问题,并采用免疫遗传算法和内点法交替求解。在遗传迭代的不同阶段,针对种群个体的不同特点,分别对免疫遗传算法和内点法的具体实施方案进行了动态调整,使两者的优化结果互为基础、相互利用,保证了混合策略的整体寻优效率。用MATLAB仿真软件测试免疫遗传算法和内点法的混合策略对电力系统无功优化的效果,以IEEE-30节点系统为例进行有效性验证,并与其他文献的优化结果进行了分析比较。仿真结果表明,内点法和免疫遗传的混合策略不仅在节点电压控制和降低网损两方面有良好的优化效果。同时,此混合策略提高了全局寻优能力,也使得计算速度明显加快,充分证明了本文提出的数学模型和混合算法具有实用性和可靠性。
【作者】张宁；
【导师】党存禄；
【作者基本信息】兰州理工大学，电力系统及其自动化，2014，硕士
【关键词】电力系统；无功优化；免疫遗传算法；内点法；

【参考文献】
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