论文摘要
电力系统无功的合理分布是保证电压质量和降低网损的前提条件,电力系统中无功的优化调整,将对电力系统的安全经济运行产生重要作用。本文首先对电力系统中各种无功优化方法的特点进行了较为全面的研究;随后对目前新颖的智能算法——粒子群优化算法作了重点研究。分析了粒子群优化算法的组成结构和优化原理,在此条件下,研究了微粒群优化算法中参数对优化结果的影响,为算法参数的选取提供经验性判据;改进了粒子群优化算法中微粒移动速度的计算方法,将其推广到组合优化领域;同时,提出将遗传算法中的变异原理引入传统粒子群优化算法,以弥补粒子群优化算法全局搜索能力较弱的欠缺,开发出适用于无功优化问题的混合智能优化策略,充分发挥两种算法的优点,改善优化的性能。最后,利用密云地区电网进行了实际计算和分析,验证了本文提出的改进算法的在无功优化中的正确性和实用性。
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标签：无功优化论文; 粒子群优化算法论文; 遗传算法论文; 混合智能优化策略论文;