基于改进Tabu搜索算法的区域电网无功优化

为了满足无功优化的实时控制要求,提出了考虑静态电压稳定的区域电网无功优化方案。该方案采用改进的Tabu搜索算法,以有功网损最小为目标进行无功优化,记录优化过程中搜索得到的前10位最优网损解;然后对这10个最优网损解进行静态电压稳定裕度计算,再运用模糊集理论,将网损最小和静态电压稳定裕度最大两个目标的优化问题转化为单目标优化问题。通过算例仿真,证明了改进Tabu算法适合于解决区域输电网无功优化问题,同时也验证了本文提出的考虑静态电压稳定性的区域输电网二级无功电压控制方案是可行的,有效的。     

基于改进的Tabu搜索算法的电力系统无功优化

将一种改进的Tabu搜索算法用于电力系统的无功优化,建立了相应的数学模型,并以有功网损为目标函数。在传统的Tabu搜索算法的基础上,对补偿电容分组投切的二进制优化编码、退出迭代的判定条件、Tabu表深度、不同循环起点的选择等问题做了分析讨论,使得更容易跳出局部最优解,保证可以搜索整个可行域,从而得到最优解的可能性更大。应用改进的Tabu搜索算法对IEEE6节点系统进行了无功优化实例计算,结果表明改进的Tabu搜索算法具有更强的全局寻优能力。     

基于改进Tabu搜索算法的电力系统无功优化

本文将一种改进的Tabu搜索算法（MTSA）用于电力系统无功优化，建立了相应的数学模型，考虑了有功损耗费用和补偿费用，使得总费用最小。在一般Tabu搜索算法的基础上，对搜索步长、禁忌表、不同循环起始点的选择以及算法终止判据等问题做了分析、讨论，并做了一些改进，使得更容易朱出局部最优解，保证可以搜索整个可行域，从而得到全局最优解的可能性更。应用MTSA对IEEE6节点系统行了无功优化计算，与线性规划算法、Box算法进行了比较，结果表明MTSA与Box算法一类的随机搜索算法的优化结果相近，而较之浅性规划算法具有更强的全局寻优能力。     

基于改进的Tabu搜索算法的电力系统无功优化

将一种改进的Tabu搜索算法用于电力系统的无功优化，建立了相应的数学模型，并以有功网损为目标函数。在传统的Tabu搜索算法的基础上，对补偿电容分组投切的二进制优化编码、退出迭代的判定条件、Tabu表深度、不同循环起点的选择等问题做了分析讨论，并做出了一定的改进，使得更容易跳出局部最优解，保证可以搜索整个可行域，从而得到最优解的可能性更大。文章应用改进的Tabu搜索算法对IEEE6节点系统进行了无功优化计算，与传统的Tabu算法进行了比较．结果袁明改进的Tabu搜索算法具有更强的全局寻优能力。     

基于内点法和邻域搜索解耦动态规划法的区域电网动态无功优化方法

动态规划法可高效、准确求解小规模区域电网动态无功优化问题,但随着电网规模的增大,存在组合爆炸而导致求解时间急剧增长的问题。为此,提出了基于内点法和邻域搜索解耦动态规划法的区域电网动态无功优化两阶段混合方法。第1阶段,采用Sigmoid函数实现原模型的连续化,然后采用内点法求连续最优解;第2阶段,在连续解基础上,采用启发式邻域搜索策略确定解耦动态规划法搜索空间,通过站间解耦、调压和无功补偿设备的解耦协调以及站内的动态规划求解区域电网动态无功优化问题。该两阶段方法既保证了优化解的质量又可以有效避免离散变量求解状态组合爆炸问题,大幅度提高了动态规划法的计算效率。以某220 kV控制分区的仿真分析,验证了所提方法的有效性。     

基于改进粒子群优化算法的配电网络重构

提出了一种求解配电网络重构的改进粒子群优化（PSO）算法。结合配电网络的特点改进了PSO算法粒子位置的更新规则，提高了迭代过程中有效解的产生概率；并结合禁忌（Tabu）搜索的记忆功能和藐视准则，克服了PSO算法的早熟问题。算，其结果与最优解吻合，证实了算法的有效性，并与较，表明了算法具有更好的搜索效率。最后对3个典型IEEE测试系统进行优化计Tabu搜索算法和遗传算法的计算结果相比     

一种电力系统无功优化的新型混合优化算法

提出了一种适合于求解电力系统无功优化问题的新型混合优化算法,该算法结合基于邻域搜索的群搜索优化算法和改进灾变遗传算法.综合考虑两种算法的特点,将无功优化问题分步进行交替求解,第一步采用改进灾变遗传算法迭代两次更新解群体,第二步在此基础上采用基于邻域搜索的群搜索优化算法使群体中各解向当前最优解靠拢,交替进行,最终达到全局最优解.在IEEE118节点系统试验计算结果表明,与其他算法相比,该混合算法具有较好的全局收敛性且不容易陷入局部最优,在优化效果以及算法稳定度上都具有明显的优势.在某实际290节点电网计算结果表明,该混合算法能够适应实际电力系统无功优化问题的求解.     

引入改进tent映射的遗传禁忌混合算法及其在地区无功优化中的应用

基于对混沌算法、遗传算法和禁忌搜索法的比较分析,结合实际无功优化问题提出了一种引入改进tent映射的遗传禁忌混合算法,它以遗传种群为进化主体,同时伴随tent映射产生辅助个体,在状态更新中通过一定的选择比较机制引入辅助个体,在进化过程中综合禁忌搜索操作,一定程度上避免了迂回搜索.将其应用于某地区电网无功优化中,通过与基本遗传算法、改进遗传算法和遗传禁忌算法的比较表明该混合算法性能更为优良.     

基于改进禁忌搜索的配电网重构

为解决配电网的重构问题,提出了一种改进的禁忌搜索(Tabu search)方法.该方法结合配电网络的闭环设计和开环运行的特点,将遗传算法中的优化编码技术引入到Tabu搜索算法中,并以有功网损最小为目标函数对配电网络进行优化.对3个典型IEEE测试系统进行了优化计算,将其结果与模拟退火算法和遗传算法的计算结果进行比较证实,改进的Tabu搜索算法比模拟退火算法和遗传算法具有更高的搜索效率.     

混合搜索算法在配电网无功最优补偿中的应用

针对目前遗传算法用于无功优化时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种将改进遗传算法与模拟退火算法及禁忌搜索算法相结合的混合求解算法.首先根据个体适应度值进行自适应交叉和变异操作,并采用启发式二次邻域变异的方法,使个体的进化更符合无功优化问题的实际,然后运用模拟退火进行个体更新,以便增加群的多样性,避免陷入局部最优;最后将所得最优解作为禁忌搜索的初始解,进行局部寻优求解过程.以一实际配电网系统为例进行优化计算,结果表明混合搜索算法具有较优的性能和求解精度.     

基于人工鱼群算法的电力系统无功优化

尝试将人工鱼群算法(AFSA)用于电力系统无功优化,建立了相应的优化模型,对IEEE6、IEEE14节点系统及某地区实际电力系统进行了无功优化计算,并与遗传算法(GA)、改进Tabu搜索算法(MTSA)进行了比较,结果表明AFSA鲁棒性强,全局收敛性好,用于电力系统无功优化计算是有效、可行的。     

基于遗传禁忌混合算法的电力系统无功优化

为了使遗传算法(GA)和禁忌搜索算法(TS)的优点被保持,缺点被削弱,提出了电力系统无功优化的遗传禁忌混合算法(GATS);针对电力系统无功优化中控制变量的离散性和连续性相混合的特点,提出了混合编码策略并相应地采用启发式算术进行杂交.用GATS算法对IEEE30节点系统进行了无功优化计算,并就优化结果和简单遗传算法(SGA)及二进制编码的禁忌搜索法(TSB)的优化结果进行了比较,结果表明GATS方法具有更好的收敛性和更强的全局寻优能力.     

基于改进遗传算法的配电网无功优化

针对传统遗传算法在电网无功优化领域应用中存在的不足,结合配电网的特征,建立了综合考虑全年网损、电压品质和补偿设备投资的无功优化数学模型。同时应用自适应遗传算法对传统遗传算法的遗传算子和终止判据等进行了改进,提出了一种配电网无功优化的改进遗传算法,使其计算效率和全局寻优能力均有提高。实例计算表明,其优化效果优于传统遗传算法。     

多场景下含风电机组的配电网无功优化的研究

研究了多场景下含风电机组的配电网无功优化问题。利用概率统计的思想解决了风电机组有功输出的不确定性问题,根据转子侧最大电流限制条件确立了风电机组无功输出范围。结合传统的电容器无功补偿方法,将风电机组作为连续可调无功源参与到配电网的无功优化。建立了以系统网损最小和节点电压越限惩罚为目标的无功优化模型。算例表明不同场景下的风电机组参与配电网无功优化可有效地降低系统的网损,提高各节点电压,同时,增强配电系统受风速影响的适应性。     

TS-PSO算法在电力系统无功优化中的应用

为了解决粒子群算法(PSO)局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,提出了将禁忌搜索(TS)思想融入到粒子群算法中的混合算法,并将该算法应用到电力系统无功优化中。改进后的算法综合了粒子群算法快速性、随机性和全局收敛的优点,还具有禁忌搜索局部寻优的能力。通过对IEEE-30节点测试系统、铜陵电网实际进行仿真计算,并与其它算法进行比较,结果表明该算法能取得更好的全局最优解,既加快了收敛速度,又提高了收敛精度。     

电网无功优化的改进遗传算法

针对遗传算法在电力系统无功优化实时控制中中速度较慢的问题，提出了一种改进的分段进化遗传算法，改变常规算法固定群体规模和最大迭代次数的做法，将其进化过程分为几个阶段，逐次对其群体规模进行扩充，并规定适应于每个阶段群体规模的迭代次数。这样既可以改善寻优方向，防止过早收敛，又可以保证进化后期每次迭代的有交笥，加快计算速度。在IEEE30节点系统的实验中，与其他常规算法进行对比分析，结果表明分段进化遗传算法具有较强的全局寻优能力，愉的收敛速度，更加适应于实时无功控制。     

Hybrid Tabu search-simulated annealing method to solve optimal reactive power problem

Reactive power optimization problem has a substantial inspiration on secure and economic operation of power system. In this work we utilized Hybridized Tabu Search-Simulated Annealing (HTSSA) algorithm to solve reactive power problem. At first both the algorithm separately solved the reactive power problem, then hybridization has been done and the hybridized algorithm has been utilized to solve the reactive power problem. Detailed comparisons have been done between three modes. The validity of the proposed algorithm has been tested in standard IEEE 30 bus system. And the results show the proposed algorithm HTSSA efficiently solved the reactive power problem. Simulation results clearly show that real power loss considerably reduced and voltage profiles also within the limits.