考虑变压器分接头动作次数限制的高压配电网无功优化

论文摘要

传统的无功优化算法较少考虑变压器分接头动作次数的限制,而变压器分接头频繁动作会影响变压器的使用寿命,也不利于系统安全稳定运行。本文研究了考虑变压器分接头动作次数限制和降低网络损耗的综合无功优化问题。为了限制变压器分接头动作次数,本文提出一种基于迭代的统计学分时段方法。该方法根据所给定的变压器分接头一天内的最大调节次数,用统计学方法将负荷曲线分段,若计算所得分段数与给定最大调节次数不等,则通过修正分段极差,再次迭代,直至分段数与给定动作次数相等。在每一个分段中,选择一个接近于该段平均负荷的时间段作为典型负荷段,对该典型负荷段进行无功优化,得到相应的变压器分接头档位和电容器的投切组数,对该分段中其余的非典型负荷段,通过调节电容器的投切组数来达到网损最小的目标。对于每个分时段的无功优化方法,本文采用了基于选向变异的十进制遗传算法,该算法编码长度短且精度高,比较有效地解决了长期以来遗传算法收敛速度慢这个主要缺陷。用映射法计算适应度函数,能在迭代初期缩小个体间的差异,避免早熟,迭代后期放大个体间的差异进行细致比较,而且简单易行。在变异操作中,加入变异方向的干扰,反映了在搜索空间的某一点上沿某一方向目标函数值改善的趋势,从而提高寻优效率。算法中还对最优个体进行单独变异,由于每一代的最优个体相对于其它个体而言接近全局最优的可能性最大,从而使搜索效率进一步提高。本文通过两个算例对提出的方法进行了验证,证明该方法的有效性和实用性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.1.1 高压配电网无功优化的意义
• 1.1.2 课题研究的目的和意义
• 1.2 无功优化算法综述
• 1.2.1 传统数学规划算法
• 1.2.2 人工智能算法的研究动态
• 1.2.3 算法归纳总结
• 1.3 分时段无功优化研究现状
• 1.4 本文的主要工作
• 第二章 遗传算法及其改进
• 2.1 遗传算法概述
• 2.2 遗传算法的计算过程
• 2.2.1 编码
• 2.2.2 遗传操作
• 2.2.3 二进制遗传算法求解无功优化存在的问题
• 2.2.4 十进制编码的特点
• 2.2.5 改进的十进制遗传算法
• 第三章 考虑变压器分接头动作次数限制的无功优化数学模型
• 3.1 基于迭代统计学方法的分时段算法
• 3.2 单时段内的无功优化数学模型
• 3.3 无功优化求解方法
• 3.3.1 编码
• 3.3.2 计算适应度
• 3.3.3 基于改进十进制GA的高压配电网无功优化流程
• 3.4 考虑变压器动作次数限制的高压配电网无功优化算法流程
• 第四章 算例及其分析
• 4.1 23 节点系统算例及其分析
• 4.2 34 节点系统算例及其分析
• 第五章 结论及以后研究方向
• 5.1 本文的主要工作
• 5.2 今后的研究方向
• 参考文献
• 发表论文和参加科研情况说明
• 致谢