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改进遗传算法结合灵敏度分析的无功优化 总被引:1,自引:0,他引:1
针对标准遗传算法(SGA)在用于实际大规模电网的无功优化时存在搜索空间大、计算时间长的问题,提出一种结合灵敏度分析的改进遗传算法(IGACSA)。IGACSA算法对SGA的交叉和变异操作进行改进,改进交叉操作使得算法具有快速局部微调能力,而改进变异操作则结合灵敏度产生新的个体,最后由灵敏度对IGACSA的结果进行调整。在无功优化中采取两步简单的措施,将IGACSA应用于对新加无功补偿设备容量的确定,使其更适用于实际电力系统。对实际电网的无功优化表明,所提算法缩短了无功优化的时间,并可得到更好的优化结果。 相似文献
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为解决无功优化问题,构造出一种实用的目标函数,提出一种基于设备优先级的组合算法。该算法结合了非线性原对偶内点法收敛快的特性和改进遗传算法处理离散变量的优点,提高了算法的全局收敛能力和收敛速度。利用短期负荷预报,对未来24h系统负荷进行分段并确定负荷水平,以此来确定无功补偿控制设备动作的优先级。在线无功电压控制系统采用控制设备优先级策略和组合算法的协调策略后,实现了控制设备的合理动作。仿真结果和实际电网的运行情况表明,基于设备优先级的组合算法能够合理控制设备动作,提高电网的电压合格率,降低电网损耗。 相似文献
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在电力系统的运行控制中,电力系统的稳定运行、供电电压质量以及供电网络的损耗始终是电力系统需要解决的一个重要问题。因此无功功率控制在电力系统运行中起着极其重要的作用,利用无功优化可以提高系统的稳定性。保证电压质量并降低网络损耗。根据汉中电网实际运行情况,提出汉中电网无功优化目标函数,针对传统遗传算法的不足,采用改进后的遗传算法对汉中电网进行无功优化。计算结果表明,遗传算法用于无功优化是一种优良的电力系统无功优化方法,同时本文的研究结果也对汉中电网的实际运行有一定的指导意义。 相似文献
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一种实用的配电网无功运行两层优化方法研究 总被引:8,自引:1,他引:7
针对多时段动态无功优化,将控制设备动作次数转化成设备调节费用并将其计入目标函数,建立以全天网损费用与设备调节费用之和最小为目标函数的优化模型。将Fisher有序聚类算法引入到负荷曲线分段问题中,使分段后的负荷曲线尽可能贴近实际负荷水平。提出一种基于改进遗传算法和准动态规划法的两层优化算法,以获取全天控制设备的动作方案,实现多时段的协调优化。为兼顾算法的寻优速度和搜索精度,可依据电网规模灵活设置各阶段保留的最优路径数,适合于大规模系统的动态无功优化。算例表明了所提方法的实用和有效。 相似文献
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无功优化(RPO)是电力系统实现无功功率最优控制,保证电压质量的重要措施.以提高电压质量和降低网损为目标构建了一个基于电网调度自动化(SCADA)平台的无功优化系统.为了满足实际无功优化系统的要求,从工程应用的角度,研究了系统结构、控制方式、设备动作等解决方案.最后采用原对偶内点法对某地区232节点实际电网进行优化计算,结果表明,电压质量改善和网损降低是能够实现的. 相似文献
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对电网主网无功优化中的补偿容量进行了研究,通过对无功优化的算法进行分析比较,最终决定运用遗传算法进行无功优化,并结合某省电网的主网的实际数据,使用BPA潮流计算程序以及OPF无功优化程序进行无功优化的计算,确定了补偿设备的补偿容量,对优化效益进行了分析。 相似文献
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免疫算法及其在电力系统无功优化中的应用 总被引:20,自引:11,他引:20
提出一种用于电力系统无功优化的免疫算法(Immune Algorithm,IA).该算法是根据生物免疫原理提出的,与遗传算法相比,它具有抗原识别、记忆、抗体的抑制和促进等显著特点.IA将目标函数和约束条件比作抗原,将问题的解比作抗体.通过亲和度的计算来评价抗体并促进或抑制抗体的产生,减小了进化过程陷入局部最优解的可能性;通过抗原记忆,提高了局部搜索能力,加快了计算速度.将IA用于69节点实际电力系统的无功优化计算,并与传统遗传算法的计算结果进行了比较.结果表明IA能够以更快的速度得到最优解,其性能明显优于遗传算法. 相似文献
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遗传算法在电力系统无功优化中的应用 总被引:6,自引:1,他引:6
遗传算法根据自然界适者生存的原则进行搜索和优化。将遗传算法应用于电力系统无功优化,不仅能避免一般优化算法的局部最优问题,并能解决无功优化中变量的离散问题,避免维数灾难,提供最优及次优方案,使无功优化更切实际。遗传算法的引入,为电力系统无功优化提供了一种新的计算方法,使无功优化方法更加完善和实用。 相似文献
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基于遗传算法的无功优化在鄂州电网中的实现 总被引:42,自引:8,他引:34
在简要分析传统的电力系统无功优化方法的局限性之后,指出在无功优化问题中引入遗传算法(GA)的必要笥和可行性,然后将基于遗传算法的无功优化方法用一以往多操作要管理专家系统无功优化子系统中,论述了基于GA的无功优化方法的程序流程,着重解决了在实际应用时遇到的几个问题,即无功优人强离散变量的处理、目标函数及相关参数值的选取等。所开发系统的实际运行结果表明,该算法可有效地减少系统的网络损耗,产生较好的社会 相似文献
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用改进遗传算法求解水火电力系统的有功负荷分配 总被引:6,自引:2,他引:6
水火电力系统的短期有功负荷分配在电力系统的经济运行中发挥着重要的作用,从本质上讲它是一个具有复杂约束条件的非线性大型动态优化问题,处理起来十分复杂,采用传统优化算法难以得到理想的结果。文中提出对决策变量直接采用浮点数编码技术,并根据给定的概率分布进行杂交操作和实施参数变异的改进遗传算法(RGA),用以求解此问题,最后用具体算例对该方法进行了验证。通过与二进制编码遗传算法所得结果进行对比分析,表明此法计算结果正确合理,收敛速度快,求解精度高。这也说明RGA不失为一种行之有效的优化方法,具有应用潜力。 相似文献
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基于改进微粒群算法的水火电力系统短期发电计划优化 总被引:21,自引:3,他引:18
微粒群算法(PSO)来源于对社会模型的模拟,是一种随机全局优化技术。该算法简单,容易实现,且功能强大。中对PSO进行了改进,引入了“分群”和“灾变”思想,并应用于求解水火电力系统的短期有功负荷最优分配问题。通过具体算例验证了改进PSO算法的有效性,而且其收敛速度比遗传算法(GA)快,求解精度比普通的PSO和GA的高。 相似文献
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基于分布式协同粒子群优化算法的电力系统无功优化 总被引:31,自引:3,他引:31
该文提出一种新颖的用于求解无功优化问题的分布式协同粒子群优化算法.考虑到大规模电力系统集中优化难度较大,采用分层控制中的分解-协调思想将大系统分解成若干个独立的子系统,有效地降低求解问题的复杂度,并采用混合策略在各子系统问进行协同进化.此外,子系统的无功优化采用了一种改进的粒子群优化算法,考虑了更多粒子的信息,能有效地提高算法的收敛精度和计算效率.对4个不同大小规模的系统进行的仿真计算结果表明该文提出的方法能够获得高质量的解,并且计算时间短,效率高,适合求解大规模电力系统的无功优化问题. 相似文献
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具有优化路径的遗传算法应用于电力系统无功优化 总被引:29,自引:4,他引:25
在对遗传算法深入研究的基础上,针对其求解时间过长的问题,引入优化搜索路径的思路,提出无功功率分层分块优化控制和进化灵敏度分析的方法,对常规遗传算法搜索路径的随机性和变异,交叉这两种遗传操作进行本质上的改善,另外,在常规无功优化目标函数的基础上,提出了包括含“调节代价”的目标函数,通过对算例的优化计算结果可以看出,文中介绍了的无功优化算法比常规算法优越,计算速度快,实用性强。 相似文献
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基于改进遗传算法的多目标无功优化 总被引:25,自引:17,他引:25
阐述了用于无功优化的改进遗传算法,在已有改进简单遗传算法的基础上,提出在含有多个目标的目标函数中采用线性变化和指数变化规律的越界罚系数,并对适应度函数进行模拟退火修正以保持种群的多样性和加快收敛;采用遗传因子自适应变化和改进的变异操作,可使遗传算法的全局优化和局部寻优能力大为提高.IEEE14节点系统的仿真计算结果表明,该方法在计算速度和收敛能力上优于简单遗传算法,且罚系数采用指数规律变化比采用定值或线性变化规律时收敛能力有明显改善. 相似文献
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提出了一种考虑负荷不确定性的多目标交直流系统无功优化方法,研究负荷模型的不确定性对交直流系统无功优化的影响。本文将系统有功损耗最小、系统电压稳定裕度最大作为目标函数,基于负荷误差的正态分布特征,并利用二层规划理论方法,建立考虑负荷不确定性的多目标交直流系统无功优化数学模型。针对交直流无功优化非线性、多变量、多约束的特点,采用内点法和遗传算法相结合的混合优化算法求解上层模型,下层模型采用实数编码的改进遗传算法求解。采用基于IEEE30标准节点改进的交直流算例对提出的方法进行验证,结果验证了本文提出方法的可行性及有效性。 相似文献