基于遗传算法的电网无功规划的优化

阐述了在城市电网中长期无功规划中基于遗传算法的软件设计原理,建立了城市中长期电网无功规划优化模型,用遗传算法进行寻优,最后对某一小系统用该程序求解,结果表明该算法在中长期无功规划优化中收敛性、稳定性好,具有一定工程实用价值。     

基于遗传算法的电网无功规划的优化

阐述了在城市电网中长期无功规划中基于遗传算法的软件设计原理，建立了城市中长期电网无功规划优化模型，用遗传算法进行寻优，最后对某一小系统用该程序求解，结果表明该算法在中长期无功规划优化中收敛性、稳定性好，具有一定工程实用价值。     

农村配电网无功优化补偿方法研究

农村配电网无功补偿是保证电网安全、经济运行的重要手段,是降低电网损耗、提高电压质量的重要措施。基于此,提出了一种农村配电网无功补偿方法,该方法首先建立农电网无功优化规划数学模型,然后针对无功优化问题的特点,采用免疫遗传算法对数学模型进行求解。通过实际算例和结果分析,表明了所建立无功优化规划模型的合理性和免疫遗传算法的有效性。     

基于逐次优化改进遗传算法的特高压穿越无功规划

与超高压线路相比,特高压线路无功大量富余,会与下级电网形成很大的穿越无功,从而影响无功的分层控制,甚至威胁电力系统的安全稳定运行。常规的优化算法存在维数灾问题,即使是智能算法,也由于解空间维度大而寻优效率低下。对此,提出了一种基于逐次优化改进遗传算法,该方法利用逐次优化的思想,对传统遗传算法的寻优方式进行了改进,并将该算法应用于某实际区域大电网中求解无功规划问题。结果表明,该方法不仅有效降低了解空间的维度,且在保证算法效率的同时使寻优的效果得到较大的改善。     

地区电网无功电压优化控制系统

介绍一种基于改进遗传算法与专家系统相结合的地区电网无功电压优化控制系统。该系统对简单遗传算法进行了一定的改进,并将其应用于地区电网的无功优化控制,与此同时,将基于灵敏度分析的专家系统应用于地区电网的电压校正控制。同时分析了影响该系统运行的若干因素,并提出相应的措施。     

基于PSO算法与协同进化算法的地区电网无功优化模型

电力系统无功优化属于非线性优化范畴,传统的数学规划算法处理时存在较大的局限性,针对大规模电网全局无功电压优化控制困难,提出了基于协同进化框架的合作协同进化粒子群优化算法(PSO)的电力系统无功优化方法,构建了数学模型。实际大电网计算结果表明,该算法寻优质量高、收敛性好、计算复杂度低,适合求解大规模系统无功优化问题。     

改进遗传算法在电力系统无功优化中的应用

电力系统的无功优化控制,不仅能有效地降低系统的有功功率损耗,而且还可以改善电网的电压质量,对系统的安全稳定、经济运行具有非常重要意义。无功优化问题是一个含有连续变量和离散变量的混合优化问题,求解过程相当复杂,电力系统无功优化问题属于最优潮流问题的一个组成部分。探讨了求解无功优化的现代人工智能算法,总结分析了遗传算法的特点及使用情况。为提高解的质量与计算效率,对遗传算法做了改进,并将其应用于电力系统无功优化中。     

配电网无功优化规划及控制系统

针对现在我国电网无功优化的建设情况,提出要加强配电网的无功优化建设,尤其要把无功优化的前期规划与无功优化的控制系统结合起来,切实提高无功优化的实用化水平。简要介绍了无功优化前期规划的基本方法和无功优化控制系统的组成和基本调节原理。     

基于区间建模的新能源电网无功优化策略

  目的  新能源发电具有间歇性和随机性,其功率为不确定性数据,会造成电网电压和频率的变化,对电力系统安全运行构成威胁。为保证大规模新能源并网后电网电压的安全,考虑新能源发电波动不确定性,提出一种基于区间建模的新能源电网无功优化策略。  方法  该策略采用区间数描述无功优化模型中的不确定参数,进而建立区间无功优化模型,采用基于优化场景的区间潮流算法求解区间潮流方程,获取状态变量区间,确定控制变量的可行性,在此基础上采用改进的粒子群优化算法求解区间无功优化模型,在粒子群算法中加入局部搜索环节和离散变量交叉处理操作以提高算法寻优能力。为了验证所提方法的有效性和优越性,分别采用IEEE 14节点和IEEE 30节点算例进行仿真计算,与自适应遗传算法和普通粒子群算法进行对比分析。  结果  仿真结果表明:与自适应遗传算法和普通粒子群算法相比,采用改进粒子群的区间无功优化策略具有更快的收敛速度,更强的寻优能力,并且可有效处理模型中离散变量。  结论  所提策略可有效解决区间无功优化问题,能保障大规模新能源并网后电网电压的运行安全。     

基于小生境遗传算法的电力系统无功优化分析

针对遗传算法(SGA)在电力系统无功优化中存在早熟收敛和后期收敛速度慢的弱点,提出了基于小生境遗传算法的无功补偿优化方法,可在短时间内以极大概率值寻找全网最优补偿配置实现最优补偿.通过对含有14个节点的IEEE 14系统进行模拟分析,结果验证了该算法的有效性,显著提高了无功优化的收敛速度.