AISPSO算法在电网无功优化的应用

针对粒子群算法搜索后期的局部收敛问题,提出加入邻域空间和择优替换粒子改进方法的自适应信息选择粒子群优化(AISPSO)算法.将AISPSO算法应用于电网无功优化,选取发电机节点电压、变压器、无功补偿容量为控制变量,代入粒子编码机制寻优,在连续5次迭代无法跳出时,加入邻域空间,替换粒子后再次搜索.通过AISPSO算法优化调度,搜索电网网损最优值,达到电网无功优化目标.根据研究数据对比,AISPSO算法寻优所得网损比基本粒子群算法降低了4.43个百分点.     

模糊不确定性负荷下的配电网网架规划方法

考虑配电网规划中的负荷不确定性因素,基于模糊数学理论建立基于可信性理论的配电网网架规划模型。模型引入可信度指标评价模糊负荷下的配电网规划方案的风险,以规划期内配电网固定投资和模糊期望网损费用最小为目标,引入模糊机会约束处理线路功率约束和节点电压约束。采用遗传算法求解所建模型,求解过程中结合可信度指标等价定理,将给定可信度的配电网网架规划模型转化为区间负荷下规划模型进行求解,使用模糊期望值法求解目标函数中的模糊网损费用,降低了模型求解难度,减少了模型求解时间。最后,25节点算例验证了所提方法的正确性和有效性。