基于改进遗传算法的电力系统无功优化

论文摘要

随着电力工业的发展,如何保证电力系统的安全、稳定、经济运行成为一个重要课题。无功优化是提高电压质量,减低网损,保证系统安全运行的重要手段。因此,无功优化问题的研究,具有非常重要的现实意义。本文针对目前无功优化的现状,在已有的研究成果的基础上,对遗传算法在无功优化问题中的应用进行了研究。本文介绍了电力系统无功优化领域的研究现状;对无功补偿的原理进行了总结,归纳了补偿方式和补偿原则。分析了电力系统潮流计算的方法,结合灵敏度计算,采用牛顿—拉夫逊法计算潮流。电网无功优化是一多变量、多约束的混合非线性规划问题。本文把系统网损最小作为无功优化的目标函数,节点电压越界和发电机节点无功出力越界情况作为惩罚函数,采用遗传算法进行优化。由于简单遗传算法存在收敛速度慢、易早熟等缺点,本文对遗传算法进行了改进,主要涉及:应用节点无功变化对系统网损的灵敏度确定补偿节点位置,缩小了的搜索空间;采用锦标赛选择法和最优保存法相结合的选择方法,提高运算效率和全局收敛性。采用自适应的交叉率和变异率进行交叉和变异操作,避免陷入局部最优,有效地克服了简单遗传算的缺点。用改进遗传算法对某28节点系统进行了仿真计算,结果表明本文的改进遗传算法能在一定程度上克服基本遗传算法易陷入早熟的现象,具有很好的优化效果。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 电力系统无功优化的目的和意义
• 1.2 无功优化方法的研究状况
• 1.2.1 经典数学优化方法
• 1.2.2 智能算法
• 1.3 本文的主要工作
• 第二章 电力系统无功功率控制
• 2.1 无功功率对于电力系统的影响
• 2.1.1 无功功率的影响
• 2.1.2 无功补偿的作用
• 2.1.3 无功补偿的合理分配原则
• 2.2 常用无功控制设备
• 2.2.1 无功电源
• 2.2.2 无功负荷及无功损耗特性
• 2.3 电力系统无功优化的数学模型
• 2.3.1 功率方程约束
• 2.3.2 变量约束
• 2.3.3 无功优化的目标函数
• 第三章 电力系统的潮流计算
• 3.1 潮流计算的数学模型
• 3.1.1 电力系统节点类型
• 3.1.2 节点功率方程
• 3.1.3 潮流计算的约束条件
• 3.2 牛顿—拉夫逊法
• 3.3 P-Q 分解法
• 第四章 遗传算法在电力系统无功优化的应用及改进
• 4.1 遗传算法基本原理
• 4.1.1 编码
• 4.1.2 适应度函数
• 4.1.3 遗传算法的基本操作
• 4.1.4 收敛判据
• 4.1.5 遗传算法的特点
• 4.2 灵敏度分析
• 4.3 遗传算法在电力系统无功优化的应用及改进
• 4.3.1 采用混合编码
• 4.3.2 初始种群的产生
• 4.3.3 选择操作
• 4.3.4 交叉操作
• 4.3.5 变异操作
• 4.3.6 交叉概率和变异概率
• 4.3.7 收敛判据准则
• 4.4 基于改进遗传算法的无功优化计算流程
• 第五章 算例与结果分析
• 5.1 28 节点算例介绍
• 5.2 灵敏度分析
• 5.3 无功优化的结果分析
• 5.4 结论和今后研究方向
• 参考文献
• 致谢