基于改进果蝇优化算法的无功优化

将改进果蝇优化算法运用于无功优化领域,为电力系统的无功优化计算提供了一种新的算法.通过对迭代步长进行自适应调整可以有效避免果蝇算法可能陷入局部最优的问题,同时还能提高收敛精度.在无功优化模型中,对控制变量进行归一化处理,使得量纲一致;将约束条件以罚函数的形式并入目标函数中,实现对状态变量的限制.以IEEE30节点系统和IEEE57节点系统为例,分别基于果蝇优化算法(FOA)、改进果蝇优化算法(IFOA)和遗传算法(GA)进行了无功优化计算,结果表明改进果蝇优化算法(IFOA)具有更好的优化效果和计算速度,更加接近全局最优值,采用该算法解决无功优化问题效果很好.     

基于含扰动的改进吸引排斥粒子群算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化可以改善电网的无功分布,有效地降低网络有功损耗,保证经济效益。针对粒子群算法在电力系统无功优化问题中存在物种多样性下降和易于陷入局部最优的问题,提出含扰动的改进吸引排斥粒子群算法。该算法通过对物种多样性和迭代次数进行判断,优化速度更新公式和位置更新公式,较好地克服传统粒子群算法在电力系统无功优化问题中存在的不足,通过对IEEE-14节点系统进行仿真验证,验证提出的算法可以更好地降低有功损耗,证明该方法的有效性。     

基于模拟退火PSO的电力系统无功优化

对粒子群优化算法方法进行改进,把模拟退火机制引入到粒子群优化算法方法中,提出了基于模拟退火粒子群优化PSOSA(PSO with Simulated Annealing)算法,通过适当选择种群大小、调整惯性权重系数ω和退火系数C,以温度的缓慢下降来控制粒子的寻优过程,提高了粒子群优化算法的全局收敛性,改善了粒子的局部搜索能力.建立了以网损最小为目标的电力系统无功优化模型.通过对IEEE-30系统的无功优化计算,结果表明,PSOSA算法具有更好的全局收敛性和良好的搜索能力.     

基于粒子群与模拟退火相结合的无功优化算法

针对电力系统无功优化采用粒子群算法容易陷入局部最优、模拟退火算法约束条件多和收敛速度慢的问题,提出一种新的基于粒子群与模拟退火相结合的算法.该算法根据粒子群的易实现性、快速收敛性及模拟退火的全局收敛性,进行协同搜索,求取系统无功优化的解集.对IEEE14、57、118节点系统进行了无功优化仿真计算,结果表明该算法原理简单易实现,计算效率高且能获得质量更高的解.     

基于粒子群与模拟退火相结合的无功优化算法

针对电力系统无功优化采用粒子群算法容易陷入局部最优、模拟退火算法约束条件多和收敛速度慢的问题,提出一种新的基于粒子群与模拟退火相结合的算法.该算法根据粒子群的易实现性、快速收敛性及模拟退火的全局收敛性,进行协同搜索,求取系统无功优化的解集.对IEEE14、57、118节点系统进行了无功优化仿真计算,结果表明该算法原理简单易实现,计算效率高且能获得质量更高的解.     

模糊熵权法和CCPSO算法的含风电场电力系统多目标无功优化

研究了含双馈风电机组的电力系统多目标无功优化问题,分析了双馈风电机组的无功特性,将风电场作为连续的无功调节手段参与电力系统无功优化. 提出一种基于模糊商权法和组合混沌序列动态粒子群算法（CCPSO）的多目标无功优化方法. 利用模糊熵权法解决主观权值和客观权值的缺陷,建立以静态电压稳定浴度、节点电压和有功网损为目标的含风电场多目标无功优化决策模型. 针对利用传统粒子群算法进行求解时,易出现局部收敛等问题,结合Chebyshev映射和Logistic映射,在粒子初始化过程中运用一种组合混沌映射,增强初始粒子的均匀性,同时将Logistic混沌优化引入到算法寻优过程中,使算法全局寻优能力得到加强. 以IEEE14节点系统为例进行仿真实验,验证所提方法的有效性和实用性.     

电力系统无功优化算法研究综述（上）

综述了电力系统无功优化的相关概念、研究的关键问题和经典模型,系统地阐述了优化算法中的常规算法、智能算法及其改进算法在电力系统无功优化中的应用情况及存在的问题,并对各种优化算法的优缺点进行了分析比较.针对各种优化算法的不同特征,提出了一种综合各单一算法优点的混合算法求解无功优化问题.总结了近年来其它新型算法的无功优化的应用情况.最后指出了随着智能电网的发展,电力系统无功优化算法当前存在的问题及有待于深入研究的几个方面.实现无功优化的实时计算将是今后无功优化算法问题新的研究方向.     

基于改进模拟退火算法的配电网无功优化方法

采用改进的模拟退火优化算法对配电网进行无功优化计算,针对配电网无功优化问题建立优化计算的数学模型。以调节无功补偿容量、补偿点分布、变压器分接头位置为手段,实现无功优化目的。对实际配电网优化计算结果表明,该方法可有效降低系统网损,保证各节点电压稳定,提高电力系统运行的安全性和经济性。     

基于虚拟极值粒子群的电网无功优化研究

为解决电网无功优化中因控制变量种类多、维数高而导致优化结果精度低且容易陷入局部最优等问题,提出一种基于虚拟极值的粒子群算法对电网进行无功优化.该算法采用蒙特卡洛模拟技术对初始种群进行选择,保证取值的多样性;加入影响因子,根据控制变量的种类分区间制定不同的优化参数;引入虚拟全局极值,帮助粒子跳出局部最优.应用该算法对IEEE-14节点系统进行无功优化计算并与传统粒子群算法进行比较,结果表明虚拟极值粒子群算法在电网无功优化计算中具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度.     

基于组合混沌序列动态粒子群算法的电力系统无功优化

无功优化对提高电力系统的安全性和稳定性具有重要意义.针对传统粒子群算法在求解大规模、强非线性无功优化时易陷入早熟、局部收敛等问题,应用Logistic混沌优化方法,充分利用其遍历性进行寻优.另外,为保障粒子群算法初值的均匀性,结合Chebyshev映射和Logistic映射,引入一种组合混沌映射并将其应用于粒子初始化,提高初始变量的均匀性,从而提高算法全局寻优能力.对粒子群速度更新过程中存在的惯性取值问题,引入一种基于种群速度的动态惯性权重策略.最后将这一算法应用于电力系统无功优化.算例表明,算法具有较强的全局搜索能力和较高的效率.     

基于遗传算法的电力系统无功优化

在总结常用的电力系统无功电压优化方法的基础上,建立了以网损、电压质量和无功潮流分布为目标函数的数学模型．然后对基本遗传算法进行了一些改进,并将改进的遗传算法应用到IEEE30节点系统进行验证．测试结果表明,改进的遗传算法有助于解决无功电压优化问题．     

基于并行遗传算法的电力系统无功优化

为了快速有效地求解大型电力系统无功优化的问题,提出了一种基于局域网的分布式并行遗传算法,采用主从式模型来组织局域网内的多台计算机进行并行计算,整个并行系统由一个主处理器和若干个从处理器组成。根据无功优化的特点,为了找到全局最优解,就目标函数及相关参数值的选取和遗传操作进行了改进。算例表明,该方法不仅有效地减少了系统的网络损耗,而且显著地提高了计算速度。     

基于线性规划的电力系统无功优化

电力系统无功优化对保证电能质量及系统安全经济运行有着重要的意义．本文研究的电力系统无功优化算法是以整个网络的损耗最小为目标函数,以无功补偿设备出力、发电机端电压和可调变压器变比为控制变量,以发电机的无功出力和变压器端电压幅值为状态变量建立了线性规划模型方程．采用内点法来求解线性规划模型方程组,获得了各控制变量和状态变量的最优值．优化后的结果表明,降低了目标电力系统的网络损耗．     

DG间歇性和负荷波动性配电网的无功优化

分布式电源的间歇性和负荷的波动性会造成系统潮流波动,给配电网无功潮流优化控制带来困难.针对这一问题,提出了一种能够处理随机潮流的区间无功优化方法.首先结合配电网的特点,使用区间前推回代法计算随机潮流,然后建立了区间无功优化模型,使用PSO算法求解模型,最后引入区间数综合排序法比较适应度.算例结果表明,该方法可以在DG出力不确定及负荷波动的情况下,给出合理的优化方案,验证了模型的有效性和正确性.     

基于改进遗传算法的无功优化

遗传算法的基础上对其局限性进行改进,使该算法在电力系统无功优化的应用中具有一定优越性。通过改进编码和选择算子,自适应的交叉变异概率等策略,并引入基于模拟退火策略的适应度函数和混沌算法,使得改进遗传算法高速、准确的收敛于最优解,改善了传统遗传算法易陷入收敛性差、效率低的弊端。在此基础上建立无功优化数学模型,介绍了该算法具体实现步骤,并将其应用于IEEE30节点,证明所提算法是可行和有效的。     

基于生物地理学优化算法的电力系统无功优化

将模拟物种迁移规律的生物地理学优化算法（BBO）应用于求解电力系统无功优化问题。区别于遗传算法中局限于染色体两两之间分享特征信息的模式,BBO独特的迁移模式使得好的栖息地特征信息得以在多个栖息地之间广泛传播,从而加快了优化进程。IEEE14节点和IEEE57节点的测试结果表明：BBO算法在与相关文献中的算法相当的迭代次数内能够得到更优的解,且算法对参数的依赖性不强,适用于求解电力系统无功优化这一类复杂的工程组合优化问题。     

电力市场下含风电场电力系统动态无功成本优化研究

在电力市场逐步完善的背景下,为无功调压设备制定计价原则,可以平衡发电企业和供电公司的利益并降低无功补偿成本。首先考虑双馈风机与同步电机的P-Q特性建立发电机无功计价模型,提出了一种在风速波动下的双馈风机无功分段计价策略,建立了以发电机无功成本、离散变量动作折旧价格、有功网损折合成本和节点电压总偏差为目标函数的动态无功优化模型。采用改进杂交粒子群算法对所建立动态无功优化模型进行求解,提高了全局寻优能力和收敛速度。最后以IEEE30节点为例,用MATLAB软件进行了仿真分析,验证了所提出的模型、策略和算法的有效性。     

广义蚁群算法用于电力系统无功优化

将广义蚁群算法用于电力系统无功优化,建立了相应的的无功优化模型和求解算法,并比较了几种改进方法对优化结果的影响。通过IEEE 6,14,30节点系统仿真计算以及与传统优化方法的比较,表明所提出的方法是有效、可靠的。