地区电网无功优化系统的研究与开发

论文摘要

本文设计开发了地区电网无功优化系统,该系统针对无功优化多变量、多约束、非线性的特点,提出了一种电力系统无功优化的新算法——混沌蚁群优化算法。本文在对无功优化算法进行综述的基础上,分析了蚁群优化算法的研究现状,蚁群优化算法是一种新型的模拟进化算法,实验表明,该算法可以很好的求解复杂非线性优化问题。本文针对蚁群算法在全局搜索上的局限性,提出了将混沌序列引入蚁群算法,利用混沌序列精致的内部结构,以及它的随机性、遍历性和初值敏感性来提高蚁群优化算法的全局搜索效率。本文研究设计了混沌蚁群优化算法(CACO),并将该算法应用在无功优化系统中。以有功网损最小为目标函数,建立了CACO无功优化数学模型,编制了以混沌蚁群算法为基础的优化程序。通过IEEE30节点算例和某地区一个实际电网算例,验证了系统及计算方法的有效性。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 无功优化的研究现状
• 1.3 无功优化控制系统的研究现状
• 1.4 无功优化方法综述
• 1.3.1 常规优化算法
• 1.3.2 智能算法
• 1.5 本文的研究范围和主要工作
• 第二章 地区电网无功优化系统的设计
• 2.1 概述
• 2.2 无功优化系统的设计
• 2.2.1 网络拓扑分析模块
• 2.2.2 状态估计模块
• 2.2.3 潮流计算模块
• 2.2.4 无功优化控制模块
• 2.3 地区电网无功优化系统实现的功能
• 2.3.1 无功优化补偿功能
• 2.3.2 电压优化调节功能
• 2.3.3 分析电网运行状态
• 2.3.4 设备的最优配置
• 第三章 无功优化数学模型的建立
• 3.1 引言
• 3.2 无功优化的数学模型
• 3.3 负荷和变压器模型
• 3.3.1 负荷模型
• 3.3.2 变压器模型
• 第四章 混沌蚁群算法在无功优化系统中的应用
• 4.1 蚁群算法
• 4.1.1 蚁群算法的基本原理
• 4.1.2 蚁群算法和真实蚂蚁之间的异同点
• 4.1.3 蚁群算法模型
• 4.2 混沌优化算法
• 4.2.1 引言
• 4.2.2 混沌算法原理
• 4.2.3 混沌算法优化过程
• 4.3 混沌蚁群算法在无功优化系统中的应用
• 4.3.1 混沌蚁群算法的基本原理
• 4.3.2 混沌蚁群算法模型
• 4.3.3 混沌蚁群算法过程
• 第五章 算例
• 5.1 引言
• 5.2 IEEE30节点系统的计算结果比较
• 5.3 齐齐哈尔地区电网的计算结果
• 5.4 影响结果精度的因素探讨
• 5.4.1 迭代次数的设置
• 5.4.2 蚁群数目的选择
• 5.4.3 混沌映射对计算结果的稳定性的影响
• 第六章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况