基于改进遗传算法的电力系统无功优化

应用遗传算法求解电力系统无功优化问题,建立以无功补偿设备的投入容量、发电机端电压、可调变压器变比为控制变量,以综合效益最大为目标函数的电力系统无功优化数学模型.所建模型中,控制中心取离散值的变量,采用十进制整数编码提高了计算效率,应用混合选择算子和自适应调整交叉/变异率改善了收敛性能.在IEEE 14节点系统上进行500次的无功优化,验证了方法的正确性和有效性.     

基于细菌群体趋药性算法无功优化模型研究

无功优化是电力系统改善电压质量、减少系统网损、提高供电电压稳定性等的主要技术措施。本文以系统网损最小为算法目标函数,用发电机机端电压幅值、变压器有载分接头开关位移、以及无功补偿容量等控制变量构成初始矩阵,结合改进BCC算法,研究基于改进BCC的无功优化算法。IEEE30系统无功优化分析测试结果表明,改进BCC算法所具有的简单性、鲁棒性、快速收敛性等功能特性,在电力系统无功优化中,具有非常良好的理论研究和实用应用价值。     

考虑电缆选型双馈机组分散协调控制对风电场无功优化影响

随着技术发展,双馈式风力发电机成为风电场主流,风电场内部电压波动及网络损耗优化研究也越来越重要。该文基于风机位置的电缆选型,分析双馈机组的无功极限,充分利用风机无功调节能力,将每台风机无功出力、静止无功补偿装置无功出力作为连续控制变量,有载调压变压器分接头位置及风电场固定无功补偿器组数作为离散控制变量,建立综合考虑风电场有功网损和总电压偏差的目标函数,并通过线性递减权重粒子群算法进行分析,得到风电无功优化最优解。通过算例表明:考虑电缆选型的双馈式风力发电机分散协调控制能有效降低网损及电压波动。     

基于遗传算法的电力系统无功优化研究

电力系统无功优化主要是指在负荷给定的情况下,有载可调变压器分接头位置、无功补偿的最佳容量和发电机机端电压大小的优化。本文以有功网损最小为目标函数建立主网无功优化的数学模型,对于目标函数中的无功电压越界和发电机无功出力越界,采用罚函数予以解决。针对遗传算法应用于求解无功优化等复杂非线性优化问题中容易发生“早熟”和收敛速度慢等问题,本文作了一些改进。通过改进,遗传算法能够跳出局部最优解,增强了全局寻优能力,使寻优速度和精度在一定程度上得到了提高。     

电力系统最优无功配置/运行

提出考虑无功对电力系统静态稳定和电压特性灵敏度的最优化无功配置和运行算法,其数学模型中包含了有功功率和电压相角的关系。提出一个最优无功配置的综合性能指标。用直接法而不是灵敏度法形成线性规划问题。约束条件包括发电机无功限值,负荷节点电压限值和控制变量(发电机端电压,变压器分接头和可投切的无功电源)限值。在试验系统上应用后表明,本算法具有速度快和收敛性好的优点。     

电力系统无功优化的分段线性同伦算法研究

提出了采用分段线性同伦算法进行电力系统无功优化的新方法。文中以系统有功损耗最小为目标函数，以运行变量为约束条件，利用状态变量与控制变量之间的灵敏度矩阵建立了无功优化数学模型。经过ＩＥＥＥ－６节点实验系统的计算分析，取得了满意的结果。     

电力系统无功优化与电压控制

本文提出了利用调节控制变量使电力系统平衡节点有功功率变量为最小的无功优化与电压控制新方法,建立了相应的数学模型,导出了状态变量与控制变量之间的新的灵敏度关系矩阵,对状态变量的不等式约束利用了迭代约束检索技术进行处理,采用了带上、下界变量的线性规划求解。对6节点算例和24节点实际网络的计算证明该算法具有收敛性好、占用内存少、计算速度快的优点。     

电力系统无功优化与电压控制

本文提出了利用调节控制变量使电力系统平衡节点有功功率变量为最小的无功优化与电压控制新方法,建立了相应的数学模型,导出了状态变量与控制变量之间的新的灵敏度关系矩阵,对状态变量的不等式约束利用了迭代约束检索技术进行处理,采用了带上,下界变量的线性规划求解,对6节点算例和24节点实际网络的计算证明该算法具有收剑性好,占用内存少,计算速度快的优点.     

一种变电站内无功电压优化控制的求解方法

为了实现变电站内无功电压优化控制,提出了采用禁忌搜索算法进行无功电压优化控制问题的求解。以最大限度地降低功率损耗、提高电压质量和减少变压器的调节次数及电容器组的投切次数为目标,建立了相应的数学模型,并考虑系统潮流、控制变量、状态变量、器件动作次数的约束条件。采用数值仿真的方法进行了验证,仿真结果表明提出的方法可以得到最优解,解的质量较高。     

基于GA的电力系统多目标模糊无功优化

针对传统无功优化的目标单一性,建立了以有功网络损耗和节点电压偏差均最小为目标的无功优化模型,采用模糊数学将不同量纲目标进行归一化,并转化为单目标模糊规划模型.鉴于多目标无功优化模型的复杂性,以及连续、离散控制变量并存,采用遗传算法搜索全局最优解.对某21节点系统进行了多目标无功优化分析,验证了该模型的可行性和优越性.     

交直流电力系统的无功调压计算

本文推导出直流系统的线性化数学模型,继而导出交直流系统的灵敏度矩阵,并提出了用线性规划计算交直流电力系统无功调压问题的算法。算例表明本方法是有效的。     

基于电压稳定裕度的无功优化规划

根据稳定裕度的目标值直接求得在合理电压水平下的最佳无功补偿配置方案,选择无功补偿设备投资和系统有功网损的综合费用作为目标函数,同时考虑满足电压水平和电压稳定性2个约束条件来探讨无功优化规划的问题.电压稳定性约束采用电压稳定裕度灵敏度分析,从而避免了优化计算过程中变量和等式、不等式约束的大幅增加;优化过程中应用连续潮流法求得电压临界点和稳定裕度灵敏度,确定无功补偿地点;应用内点法求解无功优化模型,确定无功补偿容量.系统数值仿真表明：该方法简洁、实用、有效.     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化的研究

针对电力系统无功优化问题多变量、不连续、非线性的特点,本文建立了以系统年运行费用最小为目标函数、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解.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特点.最后,通过对IEEE30节点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.     

基于现代数学算法的配电网动态无功优化研究

较为全面的研究了国内外学术界对配电网无功动态优化调度问题的研究状况;概括了动态无功优化与静态无功优化的具体区别;通过对动态无功优化模型求解算法的分析,总结了该项目研究的四种典型算法,即动态规划法、非线性混合整数优化法、其他数学计算方法和人工智能算法;通过综合比对,发现第三种计算方法数学模型清晰简单,有利于对配电网动态无功优化算法的进一步研究。     

基于内点法的含风电场电力系统随机最优潮流

基于机会约束规划的随机最优潮流模型的求解一般采用智能优化算法,提出了一种内点法结合随机调节因子更新的方法,以求解基于机会约束规划的含风电场电力系统的随机最优调度模型。模型考虑了节点电压和线路功率的机会约束,并采用半不变量和Cornish-Fisher级数结合的方法来计算机会约束的概率分布。引入调节因子,对机会约束概率进行变形,将随机最优潮流问题转化为可采用内点法求解的最优潮流模型。提出了调节因子的更新方法,通过原始对偶内点法的参数结果更新调节因子来调节机会约束满足的概率,迭代求解机会约束随机最优潮流模型。最后,以IEEE14和IEEE118节点系统为例,验证了方法的正确性和有效性。     

基于线性规划算法的配电网无功补偿优化规划

无功补偿优化规划在配电网规划设计中主要考虑的优化目标网损最小、投资最省、综合经济效益最大等。对不同的目标,采用不同的无功配置规划。文中建立了针对配电网络的线性规划求解法的数学模型,以综合经济效益最大为目标函数,以无功平衡、电压为约束条件,结合无功潮流的最优化,计算出运行参数后通过多次迭代计算可获得最佳无功优化。     

地区电网无功电压优化控制的改进算法

本文针对实时控制的特点,对地区电网的无功功率和电压的最优控制问题进行了研究,提出了一种新的综合灵敏度矩阵求取方法,既能有效地减少计算工作量又能保持足够的计算精度。综合目标函数思想的提出,能根据不同的运行条件,实现网损最小和调整量最小的多目标优化。用在此改进算法基础上编制的FORTRAN语言程序对几个典型电力系统所作的计算研究表明,方法是可行的。     

基于遗传算法的电力系统无功优化

在总结常用的电力系统无功电压优化方法的基础上,建立了以网损、电压质量和无功潮流分布为目标函数的数学模型．然后对基本遗传算法进行了一些改进,并将改进的遗传算法应用到IEEE30节点系统进行验证．测试结果表明,改进的遗传算法有助于解决无功电压优化问题．