遗传算法应用于滨南电网系统无功优化运行之研究

论文摘要

本文建立了无功补偿优化运行的数学模型,利用遗传算法对滨南电网进行了无功优化计算。综合考虑电力系统的实际约束和无功调节手段。其中在约束条件下考虑了三种负荷运行方式,即最大负荷运行方式,最小负荷运行方式和一般负荷运行方式,有效改善了只考虑单一负荷方式的片面性,使得计算结果更为准确,更具有普遍意义。与此同时应用了遗传算法中的一些操作方式和改进措施,对系统无功优化做了深入详细研究和算例计算分析,如:目标函数因子采取动态取值问题,大量节省了计算时间。根据建立的无功优化实际模型,用C语言编写了计算程序,对滨南地区电网进行潮流和无功优化计算,取得了理想的效果。

论文目录

• 第一章 绪论
• 1.1 概述
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 非线性规划法
• 1.2.2 线性规划法
• 1.2.3 遗传算法及其改进的遗传算法
• 1.3 滨南电网的概况
• 1.4 本文的主要工作
• 第二章 无功优化数学模型的建立
• 2.1 功率约束方程
• 2.2 变量约束条件
• 2.3 目标函数
• 第三章 基于遗传算法的电力系统无功优化
• 3.1 遗传算法（GA）的基本原理
• 3.1.1 遗传算法的提出
• 3.1.2 遗传算法的常用术语
• 3.1.3 标准遗传算法及其流程图
• 3.2 基于遗传算法的电力系统无功优化
• 3.2.1 编码
• 3.2.2 评价与选择
• 3.2.3 杂交和变异
• 3.2.4 遗传操作中各参数的确定
• 3.2.5 遗传算法应用于无功优化的流程框图
• 第四章 算例和结果分析
• 4.1 基于IEEE14节点的优化计算
• 4.2 滨南电力系统无功优化运行计算
• 4.2.1 最大负荷方式运行的无功优化
• 4.2.2 最小负荷方式运行的无功优化
• 4.2.3 一般负荷方式运行的无功优化
• 结论
• 参考文献
• 滨南电力系统主接线图