含分布式发电的改进BFO算法配电网无功优化

在含分布式电源的电网无功优化研究中,为了更有效地提高配电网性能,提出了一种改进细菌觅食算法(CP-BFO).以电网网损最小、负荷节点电压和发电机的无功出力约束作为综合目标函数,采用细菌觅食算法,在聚焦操作中引入粒子群变异算子,使算法具有良好的全局搜索能力,提高了算法的寻优效率.同时利用混沌原理对改进的细菌觅食算法的参数进行自适应调节,改善了算法的收敛性能.通过节点系统的仿真表明,CP-BFO算法在提高含分布式电源的智能电网电压质量与减少功率损耗的优化过程中具有可行性和有效性.     

电力系统无功优化中PSO算法的改进研究

针对电力系统无功优化中的PSO算法的特点,采用的信息拓扑结构为环形结构,对PSO算法中的变异算子进行研究.针对环形拓扑结构的PSO算法,其后期收敛精度差是一个常见问题,提出了一种称之为"球面变异"的变异算子,充分利用粒子群迭代后期种群的信息,对变异的方向与速度进行引导,进而建立了变异算子与当代种群适应度之间的关系,明显地提高了算法收敛速度与精度.最后,对陷入局部收敛等问题进行相应的改良,诸如无法达到最优解等问题.使用IEEE14节点系统作为算例进行测试,结果达到优良.     

基于改进量子差分进化的含分布式电源的配电网无功优化

差分进化算法（DE）已被证明为解决无功优化问题的有效方法.随着越来越多的分布式电源并网,对配电网潮流、电压均有一定改变,同时也影响了DE的鲁棒性和性能.本文在研究DE基础上,针对其收敛过早、局部搜索能力较差的缺陷,分析了量子计算思想和人工蜂群算法的优势,提出改进量子差分进化混合算法（IQDE）.通过量子编码思想提高了种群个体的多样性,人工蜂群算法的观察蜂加速进化操作和侦查蜂随机搜索操作分别提高了算法的局部搜索和全局搜索性能.建立以有功网损最小为目标的数学模型,将IQDE算法和DE算法分别用于14节点和30节点标准数据集进行大量仿真实验.实验结果表明,IQDE算法用更少的收敛时间、更小的种群规模便可以获得与DE算法相同甚至更佳的优化效果,并且可以很好的应用于解决难分布式电源的配电网无功优化问题.     

改进PSO的可再生能源接入配电网无功补偿优化

由于风电自身固有的波动和接入配电网时形成的差异,导致风电并网过程中容易出现电网失稳现象.针对风电并网设计了一种改进PSO无功补偿方案.首先对风电接入配电网时的风电场和风机单元功率平衡进行分析,采用STATCOM动态补偿应对风电场出力的时变特性.然后在风电并网模型基础上,将无功补偿转化为多目标寻优问题,从电压偏差、有功损耗与谐波畸变三个角度构造寻优模型,并分别基于有功、无功、电压和电流关系设计了相应的等式、不等式与机会约束.最后对PSO的惯性系数与加速系数进行优化设计,根据分布熵计算动态调整惯性系数,根据粒子密度动态调整加速系数,从而改善PSO的收敛时间与收敛精度.算例仿真结果表明,基于改进PSO的无功补偿能够获得更好的电流质量和网络损耗,明显提高了无功补偿速度,有效保证了风电接入配电网的稳定性.     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化

分布式电源的接入配电网有利于其无功优化、改善电压质量、降低网络损耗。以有功网损最小为其无功优化的目标函数,建立相应的数学模型,并对其进行仿真试验。由于基本粒子群算法的系数选择为常系数,存在人为选择系数过多依赖于经验的现象,具有一定的主观与偶然性,会导致粒子过于早熟,陷入局部最优。因此针对常系数粒子群算法的不足,将基于动态权值系数的改进型粒子群算法运用到无功优化中,对含有风、光等分布式电源接入的IEEE33系统模型进行仿真试验分析。试验结果表明,该算法能够有效降低网损,改善电压质量,提高系统的稳定性。     

基于混合算法的含分布式电源的配电网优化

考虑到分布式电源的选址与定容对配电网有着重要影响意义,针对分布式电源的接入对配电网系统能量损耗和各节点电压影响的问题,首先建立了以有功功率损耗和系统节点电压的目标函数优化模型,提出了充分整合引力搜索算法(GSA)的勘探能力和粒子群(PSO)的开采能力的混合算法(PSOG-SA),同时确定权重系数,最后采用IEEE-33标准节点配电网模型进行了仿真实验,通过和其他两种算法的比较,验证了配电网系统在该算法下的有效性和可靠性.算例分析表明,合理的DG接入能够一定程度上降低系统有功功率损耗,改善节点电压.     

基于综合改进型PSO算法的电网无功优化研究

为改善基本粒子群优化(PSO)算法的电网无功优化性能,提出了一种新的综合改进型PSO算法,该算法将蜜蜂进化机制、遗传选择机制与PSO算法相结合.在寻优前期,为提高粒子的全局寻优能力,采用蜜蜂进化机制与粒子群相结合的蜜蜂进化PSO算法,可有效地增加粒子的多样性;在寻优后期,为增加粒子的收敛速度,采用遗传选择机制与PSO算法相结合的选择PSO算法.利用综合改进型PSO算法和其他典型优化算法,分别对IEEE 14标准电网以及某地实际运行电网进行对比分析,结果显示,综合改进后的PSO算法进行无功优化时,其收敛速度明显加快,收敛能力显著提高,电网无功优化性能有了很大改善,验证了该算法的正确性和有效性.     

基于改进遗传算法的配电网无功补偿优化

建立以降低网损之后带来经济效益最大为目标函数的模型,通过引入灵敏度分析,得到候选补偿节点以减小寻优时的计算量,再用遗传算法作为配电网无功补偿优化算法,确定补偿节点和最适合的补偿容量。在遗传算法计算过程中通过保存最优秀个体的办法,在提高计算速度的同时还能提高计算精度。     

基于改进微分进化算法的电力系统无功优化

针对配电网网架规划问题,在基本微分进化算法基础上,引入改进机制,提出一种基于改进微分进化算法的电力系统无功优化算法。新算法通过参考粒子群算法惯性权重思想,引入惯性加权系数,在计算初期能够维持个体的多样性,后期能够加快算法的收敛速度,提高了微分进化算法的性能。将该算法应用于电力系统无功优化中,仿真结果表明:使用该算法优化的网损平均值更低,寻优性能更好,优化的网损值集中在较小的区间。     

改进粒子群算法在无功优化中的应用

针对电力系统无功优化的特点,本文提出以有功网损最小为目标函数,以负荷节点电压质量和PV发电机节点无功出力为罚函数．以有功功率和无功功率为约束条件的数学模型,并应用改进的粒子群算法对无功优化问题进行求斛。该算法在权重系数和不活动粒子两方面进行改进,有效地解决了进化过程中陷入局部最优和搜索精度差的缺点。最后,将改进后的粒子群算法应用于IEEE14节电力系统进行无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性。     

电力系统无功优化的柯西粒子群算法

针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出了柯西粒子群算法,并首次将其应用于电力系统无功优化问题.柯西粒子群算法是基于柯西分布的期望和方差均不存在的原理,对每一代粒子的全局极值进行柯西变异,以此来增加种群的多样性,扩大全局最优粒子的搜索区域,以尽快获得适应度更优的个体,从而可以避免算法陷入局部最优解,同...     

基于粒子群优化算法的电力系统无功优化

针对粒子群优化算法在进化中随种群多样性降低易出现早熟收敛等问题,结合全局-局部最优模型,提出一种改进的全局-局部参数最优粒子群优化算法。利用全局-局部最优惯性权重及全局-局部最优加速度常数,简化速度更新方程,使算法性能得到改善。将该算法应用于电力系统无功优化中,仿真结果表明,网损平均值更低,寻优性能更好,优化的网损值集中在较小的区间。     

粒子群算法在电网无功优化中的应用研究

为解决目前电网系统无功优化潮流计算中存在的问题,如计算量大,计算结果中的各节点电压值可能导致无功电源出力接近极限值,并可能与系统电压安全发生冲突,发电机出力越限等。本文采用带罚函数、学习因子和惯性权重的改进粒子群算法,通过模拟编程,求解了在给定约束条件情况下,两个典型系统（5节点典型系统 和39节点典型系统）的无功优化潮流计算问题。通过计算结果分析比较,总结出了在无功优化计算中,如何对电网中的约束条件进行处理,以及如何设置粒子群算法中的相关参数和范围。并讨论了电网的约束条件对无功优化结果的影响,给出了粒子群算法中罚函数、惯性权重及学习因子等参数的设置原则以及对算法收敛性的影响,并对算法的改进进行了展望。     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出一种基于信息分享策略的改进型粒子群算法,并首次将其应用于电力系统无功优化问题.改进的粒子群算法通过调整学习因子而获得合理有效的收敛速度;采用信息分享策略以保证种群的多样性;在位置的更新过程中加入扰动项,从而避免算法陷入局部最优解.用改进型粒子群算法对IEEE-14节点标准测试系统进行无功优化计算,实验结果表明:与其他算法相比,该改进粒子群算法具有较强的全局寻优能力,且收敛速度快,鲁棒性好,能有效地解决电力系统无功优化问题.     

基于随机自适应粒子群算法的电力系统无功优化

无功优化是保证电力系统安全经济运行的有效手段,是提高电力系统电压质量的重要措施之一。本文首先介绍无功优化的一般数学模型,然后重点分析粒子群优化算法的组成结构与工作原理,进而提出一种改进的粒子群优化算法。该算法采用随机自适应策略,能够对当前所产生的局部最优值进行变异,再重回粒子群算法中搜寻全局最优值,从而可以有效改善传统粒子群算法求解电力系统无功优化问题时存在的收敛精度不高、容易陷入局部最优等不足,一定程度上提高了粒子群算法的寻优能力。最后,通过在IEEE 30节点上进行仿真实验比较,结果表明该算法是可行和有效的,达到了提高供电质量、降低线损的目的。     

基于APSO算法的电力系统无功优化

针对粒子群优化算法易早熟收敛的缺点,提出一种自适应粒子群优化算法(ASPO),将物种的概念引入种群多样性测度中,利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性的调整,并引入速度变异算子和位置交换算子,增强算法的全局收敛性能。将APSO算法应用于电力系统无功优化,对IEEE-30节点系统进行仿真计算,仿真结果表明,系统网损从5.988 MW降到4.889 MW,下降率为18.36%,算法的收敛精度和收敛稳定性均较当前常用方法有明显的提高。     

基于改进粒子群算法的多目标分布式电源选址定容规划

通过分析分布式电源对配电网的影响,以有功功率损耗、电压质量及分布式电源总容量为优化目标,基于模糊理论建立了分布式电源在配电网中选址定容的多目标优化模型,并提出了一种改进粒子群算法进行求解。在算例仿真中,基于IEEE 14标准节点系统,采用MATLAB仿真工具对所提算法进行了测试,证实了所提算法全局搜索能力较强、收敛速度较快,并通过比较分析验证了该模型和算法的可行性及有效性。