基于柯西变异改进粒子群算法的无功优化

针对粒子群算法用于无功优化问题求解时存在早熟收敛,易陷入局部最优的现象,提出了基于柯西变异的自适应混沌粒子群算法.该算法在引入自适应调整策略和对最佳粒子采用混沌搜索的基础上,对算法陷入早熟收敛状态时引入柯西变异操作,将适应度值排名位于前20％的最优粒子进行柯西扰动,以保证粒子群的多样性,有效地提高了算法后期跳出局部最优...     

基于混沌自适应人工鱼群算法的含家庭储能配电网快速重构方法

针对分布式电源接入配电网具有波动性和随机性的特点,提出一种基于混沌自适应人工鱼群算法的含分布式电源配电网快速化重构方法。在风电、光伏和家用储能的数学模型和节点划分基础上,以电网网损、开关次数以及失电负荷成本最小为目标函数,建立基于多目标优化的含分布式电源配电网的优化重构模型。利用混沌自适应人工鱼群算法对模型进行求解,通过对鱼群的混沌初始化和自适应动态调整步长参数,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。根据电化学储能系统出力特性划分配电网网架重构的典型工作场景,通过含分布式电源的IEEE 33节点测试系统仿真实例验证了该文方法的有效性。仿真结果表明,与单独考虑电网网损成本相比,由该文方法得到的配电网优化重构成本降低了50%以上,优化重构时间均小于0.9 s,实现了含分布式电源配电网的快速自愈。     

计入分布式垃圾发电的配网无功优化

研究了垃圾电站并入配网后的无功优化问题,提出了基于垃圾热值的发电数学模型,分为焚烧发电和沼气燃料电池发电两类.据此模型提出了一种新的配电网无功优化模型,该模型把垃圾处理量作为附加控制变量,把垃圾处理能力作为新的约束条件.在求解方法上,采用小生境粒子群算法进行求解,得到了含有垃圾发电的配网无功优化方案.算例表明,提出的垃圾发电模型和无功优化模型具有较好的准确性和实用性,对垃圾电站的进一步研究具有一定的参考价值,且垃圾发电较燃煤发电具有更好的经济性和环保性,也为垃圾发电在其它方面的应用提供了一些理论依据.     

基于混沌量子免疫算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化问题的离散性和多约束非线性特点,提出一种混沌量子免疫算法的电力系统无功优化方法。该算法利用量子比特和由bgistic映射产生的混沌变量来初始化寻优量子抗体,从而保证了算法的遍历寻优和搜索高效性。通过量子旋转门来实施抗体的克隆扩增和变异,利用线性变换将量子抗体由单位空间映射到寻优问题的解空间。IEEE30节点仿真验证混沌量子免疫算法用于电力系统无功优化的可行性和有效性。     

基于改进粒子群算法含双馈风电机组 配网无功优化研究

针对风电机组并网后对配电网无功补偿产生的影响,从双馈风电机组自身的有功、无功输出特性出发,基于场景概率的方法计算风力机组出力情况,以网损最小为目标函数寻求优化求解方法。利用改进粒子群算法来实现系统接入双馈风电机组后的无功优化,在Matlab 2013b软件中构造IEEE33节点模型并利用该算法求解。结果表明,双馈风电机组在参与系统无功优化时具有良好的性能,验证了该改进算法的有效性     

人工鱼群算法在水库优化调度中的应用

人工鱼群算法(AFSA)具有快速收敛到最优解附近、且不易陷入局部最优的能力,建立人工鱼群系统模拟水库优化调度对人工鱼状态进行随机初始化、变异及模拟鱼群行为,将最优状态作为公告板.实例表明,鱼群算法应用于水库优化调度有效、可行.     

中压配网无功补偿优化方法研究

针对中压配电线路无功补偿装置位置和容量规划问题,在将整个中压配电网络进行等效主分支计算的基础上提出了简便、有效的优化设计方法.算例分析验证了该方法的有效性.     

基于人工鱼群算法的多目标分布式光伏电源规划

分布式电源（distributed generation,DG）对智能电网的稳定安全运行至关重要,为了合理地对分布式电源进行选址定容,针对现有算法对初值要求高,收敛慢,容易陷入局部极值等缺点,提出了人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm,AFSA）。首先,确定了DG规划的多目标函数与约束条件;其次,介绍了人工鱼群算法,针对DG规划对AFSA进行的调整;最后,在IEEE-33节点系统中进行仿真验证,并与遗传算法（genetic algorithm,GA）进行对比。结果表明：利用AFSA对DG选址定容进行寻优,可有效地降低电压偏差,降低网损,提高系统稳定性和安全性。AFSA寻优效果较好,效果显著。     

基于改进布谷鸟算法含光伏电站的无功优化

针对光伏电站并网运行给配电网无功优化带来的问题,根据光伏发电的运行特性,构建了含光伏电站的配电网无功优化数学模型,并提出改进的布谷鸟算法求解无功优化模型的方法,对含光伏出力的IEEE 33节点配电系统进行无功优化。结果表明,所提出的改进算法能有效降低配电网的有功网损,各节点远离电压崩溃点。     

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。     

基于免疫遗传算法的小水电配电网无功优化

针对目前应用于电力系统无功优化的智能算法所存在的问题,提出将免疫遗传算法应用于电力系统无功优化问题的措施。免疫遗传算法是将免疫理论和基本遗传算法各自的优点相结合,不仅具有遗传算法的搜索特性,还具有免疫算法的多机制求解多目标函数最优解的自适应特性,对“早熟”问题有所改善,收敛于全局最优。最后,以安康市某区域电力系统为例对算法进行了性能测试,提出了合理的调压措施,结果表明将免疫遗传算法应用于电力系统无功优化问题可以显著降低系统网损,改善电压质量。     

基于粒子群算法的配电网无功补偿方法研究

摘要： 针对目前配电网的无功资源规划配置,网络优化以及输电线损坏管理不完善,输出电压损耗高,合格率低,一些处于输电网络末端的地区甚至无法正常用电等问题。提出了一种基于粒子群算法的配电网无功补偿优化方法,以10 kV配电网每年的电能损耗费用以及用于无功补偿的设备的费用之和为优化目标函数,并用粒子群算法对优化问题进行求解。实验证明,该算法是有效可行的,且能够取得较好的经济效益。     

计及分布式电源无功出力的ISFLA算法配电网无功优化

摘要： 针对含分布式电源的配电网无功优化的特点,将分布式电源的无功调节能力和传统无功调压手段相结合,研究了考虑分布式电源无功调节能力的配电网无功优化模型和算法。针对分布式电源出力的随机性,采用场景概率的决策方法计算分布式电源的出力情况和对应无功功率极限,以网损最小和节点电压越限惩罚作为目标函数。提出了基于免疫蛙跳算法（ISFLA）的无功优化算法,该算法通过在混合蛙跳算法（SFLA）的算法框架中引入克隆选择算法（CSA）,在蛙群混合后选择较优解进行克隆、变异和选择,克服了SFLA局部搜索能力弱的特点。利用改进IEEE33节点系统作为算例仿真分析,结果验证了模型及算法的有效性。     

基于量子混合蛙跳算法的含分布式 电源配电网无功优化

将分布式电源（DG）的无功调节能力与传统的电压调节手段相结合,研究了含DG的配电网无功优化问题。建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的配电网模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用量子混合蛙跳算法求解含DG的配电网无功优化问题。最后,通过IEEE 33节点系统进行仿真计算,表明在配电网接入DG的基础上进行无功优化能较大程度地改善系统电压水平和降低系统网损,并且证明了所提算法的快速性和有效性     

基于DNA算法的电力系统无功优化

针对DNA算法具有遍历性、随机性和规律性的特点,介绍了DNA算法的机理和应用,并讨论了DNA计算在解决电力系统无功优化问题中的应用.通过对IEEE30节点的仿真计算,证明了该算法的可行性和有效性.     

改进遗传算法的无功优化

电力系统实现无功优化控制是保证系统电压质量、降低网损的重要措施。对于高维、非线性和连续变量与离散变量共存的电力系统无功优化数学模型,对一般遗传算法的无功优化算法在遗传操作过程中,进行了“灾变”,在选择操作中将轮盘赌和竞标赛方法相结合,对交叉变异算子根据每代个体的实际状况进行自适应调整。通过IEEE30节点算例表明了本文方法可有效提高每代种群的多样性,从而提高了一般遗传算法的无功优化的收敛速度和全局优化特性。     

基于果蝇优化算法的配电网状态估计

配电网状态估计的目的是根据获取的配电网的各种量测信息,估计配电网系统的运行状态,是配电管理系统（DMS）的重要核心功能之一。根据配电网特点,以电压幅值和相角为状态变量,以量测值和估计值误差最小为目标函数,以潮流方程和估计值的上、下限为约束条件,构建配电网状态估计的优化模型,采用果蝇优化算法对该模型进行求解。算例表明,基于视觉和嗅觉的觅食行为启发的果蝇优化算法可有效求解该优化模型,具有易于实现、控制参数少和计算精度高的特点,为配电网状态估计提供了新的途径。     

基于改进遗传算法的电力系统无功优化

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用于求解包含离散化变量的复杂优化问题,本文将遗传算法应用于电力系统无功优化,并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行了改进,使用该文提出的算法对IEEE 6、IEEE 30节点系统进行了无功优化计算,结果表明该改进遗传算法应用于无功优化是合理可行的。