巴彦淖尔电网无功优化研究

论文摘要

电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段,是降低网损、提高电压质量的重要措施。因此,电力系统无功优化问题的研究,既具有理论意义,又具有实际应用价值。 电力系统的无功优化问题是电力系统中的经典问题,在数学上属于多变量、多约束的混合非线性最优化问题,其操作变量既有连续变量又有离散变量,优化过程十分复杂。借鉴生物免疫系统原理的免疫遗传算法在改进交叉、变异、选择等算子的基础上,继承和发展了传统遗传算法的多点搜索、可处理离散变量、适用范围广等诸多优点,同时,通过抗体之间的相互激励作用大大提高抗体的多样性,动态调整群体收敛性和种群的多样性之间的平衡,避免了传统遗传算法在收敛计算后期,由于种群趋向单一化,出现早熟现象而陷入局部最优解的缺点,有良好的全局收敛能力和收敛速度。由于免疫遗传算法具有优良的计算特性,在电力系统无功优化问题上得到了应用。 针对无功优化问题的特点,本文结合实际,深入分析了巴彦淖尔电网电压无功问题的根本原因,以降低网损和提高电压质量为目标,应用电力系统无功优化的新算法——免疫遗传算法,对巴彦淖尔电网电压无功问题进行了深入的研究,提出了具体可行的调整措施,并编制了地区电网无功优化的计算软件。 实际电网的计算表明,本文基于免疫遗传算法的电力系统无功优化方法是正确有效的,提出的优化方案较好的改善了巴彦淖尔电网的电压水平和无功分布,提高了供电质量,有良好的理论价值和实用价值。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 无功优化的目的和意义
• 1.2 国内外的研究方法概述
• 1.3 论文的主要工作
• 第二章 巴盟电网电压无功现状分析
• 2.1 巴盟电网概况
• 2.2 巴盟电网的电网运行情况及其问题
• 2.2.1 电网生产运行的基本情况
• 2.2.2 网损分析
• 2.2.3 无功电压分析
• 2.2.4 潮流负荷状况
• 2.3 巴盟电网基于负荷预测的断面潮流计算
• 2.4 计算结果分析
• 第三章 免疫遗传算法的基本原理
• 3.1 遗传算法的发展及其应用
• 3.2 遗传算法的定义及其特点
• 3.3 遗传算法模型
• 3.4 免疫遗传算法原理
• 第四章 无功优化数学模型的建立
• 4.1 无功优化的经典数学模型
• 4.2 基于免疫遗传算法的无功优化模型
• 4.3 应用于无功优化的免疫遗传算法操作模型
• 4.3.1 抗体编码
• 4.3.2 计算结合力和抗体浓度
• 4.3.3 抗体编码构造记忆和抑制单元
• 4.3.4 抗体编码抗体生存选择计算
• 4.3.5 抗体编码交叉操作
• 4.3.6 抗体编码变异操作
• 第五章 基于免疫遗传算法的巴盟电网无功优化
• 5.1 轻负荷方式下巴盟地区系统无功优化计算
• 5.1.1 轻负荷方式下地区电网优化前的状态
• 5.1.2 采用免疫遗传算法（IGA）对轻负荷方式系统进行无功优化
• 5.1.3 系统轻负荷时无功优化前后结果比较
• 5.2 重负荷方式下巴盟地区系统无功优化计算
• 5.2.1 重负荷方式下地区电网优化前的状态
• 5.2.2 采用免疫遗传算法对重负荷方式系统进行无功优化
• 5.2.3 系统重负荷时无功优化前后结果比较
• 第六章 结论
• 致谢
• 参考文献
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况