论文摘要
随着电力工业的发展,电力系统规模的不断扩大,电网结构日趋复杂,用户对电网提供的电能的质量也提出了更高的要求。随着电力市场机制的引入,采取有效手段降低网损、改善系统电压水平,已经成为直接关系电力企业自身经济效益的课题。电力系统无功优化调度能有效地降低网损,保证电压质量,预防事故发生或防止事故的扩大,从而提高电力系统运行的经济性、安全性和稳定性。无功优化调度的重要性已得到了全球的关注。电力系统无功优化调度问题是指在电力系统无功电源较为充裕的情况下,通过调节发电机机端电压、调整变压器抽头变比、改变无功补偿装置的出力等措施来调整无功潮流,使得系统电压值达到合格值、同时全网有功损耗最小。电力系统无功优化调度问题有时也称为电力系统无功优化控制、电压无功优化控制、无功优化潮流问题。本文对电力系统无功优化方法进行了深入研究,在总结了各种方法研究现状的基础上结合粒子群优化算法和差异进化算法的特点,将差异进化的思想引入粒子群优化算法中,提出了基于粒子群优化算法和差异进化算法的两种不同的混合策略,形成了两种混合智能算法。混合算法对基本粒子群优化算法的改进方式如下:基于混合策略一(DEPSO1)算法在基本粒子群优化算法迭代过程中各粒子除了动态跟踪个体极值和整体极值外,还追随差异进化变异产生的不同的第三个值,从而形成新的速度和位置更新方式;基于混合策略二(DEPSO2)算法当基本粒子群优化算法粒子某维的速度小于一定给定值时,重新初始化该维速度,同时对该粒子的历史最优解的相应维实施差异进化变异算子。两种混合算法吸收了粒子群优化算法和差异进化算法的优点,提高了寻优能力。本文以系统网损最小为目标函数并对状态变量约束采用罚函数的方式进行处理,建立了无功优化调度数学模型。电力系统的无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题,其操作变量既有连续变量(如:节电电压、发电机的无功出力),又有离散变量(如:变压器分接头位置、补偿电抗器和电容器的投切容量),通过映射编码和归整的方法对离散变量进行处理,较好的解决了离散变量和连续变量共存的问题。将提出的基于两种混合策略的混合算法对IEEE30节点系统进行无功优化计算,结果表明本文提出的算法求解电力系统无功优化的有效性,具有良好的理论价值和实用价值。相对于基本粒子群优化算法,混合算法具有更好的求解精度、稳定性和求解效率。