城市电力网无功优化的研究与实践

本对无功补偿的基本原理、无功负荷与电压及线损的关系、无功补偿的技术经济效益分析、无功功率电源的最优分布、无功功率负荷的电优补偿等全面系统地进行分析研究，在此基础上对六安市城网的无功损耗现状进行分析，选用智型型低压无功电源，在六安市城网成功地进行无功优化的实践，取得了预期的技术经济效益，理论上投资回收期约半年。     

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.     

城市电力网无功优化的研究与实践

本文对无功补偿的基本原理、无功负荷与电压及线损的关系、无功补偿的技术经济效益分析、无功功率电源的最优分布、无功功率负荷的最优补偿等全面系统地进行分析研究,在此基础上对六安市城网的无功损耗现状进行分析,选用智能型低压无功电源,在六安市城网成功地进行无功优化的实践,取得了预期的技术经济效益,理论上投资回收期约半年.     

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．     

电力系统无功优化和电压调控方案的研究

本文对电力系统无功功率的合理配置进行优化，然后着重对电力系统发生故障后系统电压的变化机理及电压的稳定性和电压调节控制对策作了较深入详细的理论分析，确定了事故后无功功率的最小补偿容量及电压水平，并用曲线明确表示。     

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。     

电力系统实时无功优化的应用研究

本文根据无功调节对系统的影响及其调节特性,结合实时无功优化的应用特点及其影响因素,按EMS的在线应用要求设计了实时无功优化软件的体系结构,并采用了一种具有分解-协调效能的协同进化算法。     

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。     

海上风电场接入上海电网的无功优化研究

根据未来崇明岛、北支厂址两个海上风电场接入上海崇明地区电网的规划,研究了海上风电场接入崇明地区电网后的无功优化问题,并提出了以提高区域节点电压质量和降低网络损耗为目标的多风电场无功优化粒子群算法。最后,通过MATLAB软件编写了无功优化程序,算例结果验证了所提出优化算法的有效性和可行性。     

电力系统无功优化算法研究综述(下)

综述了电力系统无功优化的相关概念、研究的关键问题和经典模型。系统地阐述了优化算法中的常规算法、智能算法及其改进算法在电力系统无功优化中的应用情况及存在问题,并对各种优化算法的优缺点进行了分析比较。针对各种优化算法的不同特征,提出了综合各单一算法优点的混合算法以求解无功优化问题。总结了近年来其它新型算法的无功优化应用情况。最后指出了随着智能电网的发展,电力系统无功优化算法当前存在的问题及有待于深入研究的几个方面。实现无功优化的实时计算将是今后无功优化算法问题新的研究方向。     

电力系统无功优化算法研究综述（上）

综述了电力系统无功优化的相关概念、研究的关键问题和经典模型,系统地阐述了优化算法中的常规算法、智能算法及其改进算法在电力系统无功优化中的应用情况及存在的问题,并对各种优化算法的优缺点进行了分析比较.针对各种优化算法的不同特征,提出了一种综合各单一算法优点的混合算法求解无功优化问题.总结了近年来其它新型算法的无功优化的应用情况.最后指出了随着智能电网的发展,电力系统无功优化算法当前存在的问题及有待于深入研究的几个方面.实现无功优化的实时计算将是今后无功优化算法问题新的研究方向.     

基于改进细菌觅食算法的无功优化

采用改进的细菌觅食(MBFO)算法求解电力系统无功优化问题,引入了步长递减的控制策略,改善了算法前期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力;引入了SA-PSO变异算子,从而使个体可以相互交流,并从精英那里得到经验;引入遗传算法的交叉和赌盘选择,保护了精英个体,同时降低了解劣化的概率.以IEEE-30节点为例的算例结果表明,较其他几种优化方法而言,M BFO具有更快的收敛速度和更好的优化效果,故该算法在解决无功优化问题上可行且有效.     

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.     

一种配电网无功优化配置方法

在阐述配电网无功优化重要意义的基础上,该文分别对配电网无功优化配置实现过程中的重要环节进行论述。针对网损灵敏度法和无功二次精确矩法的不足,提出综合网损灵敏度法和无功二次精确矩法确定无功补偿点。该方法避免了传统单一方法优化中的局部集中,分布不均匀问题,使无功优化更合理可行。同时采用降低线损法结合遗传算法来获取补偿点的无功补偿容量。最后通过IEEE28算例对比分析,验证所提出方法是正确的并且适应于解决配电网实际情况。     

考虑电压稳定性的快速多目标无功优化方法

针对多目标无功优化方法存在寻优时间过长,优化结果针对性不强以及难以实现自动实时控制的问题,将一种基于ε-支配域的多目标进化算法应用到多目标无功优化的求解中,根据多目标模糊评价函数各目标分量的不同重要程度,构建出自适应ε-支配域,生成相应的后评价模糊控制器以实现优化结果的智能选择.在IEEE14,IEEE30和IEEE118节点系统上进行仿真试验,并与几种典型的多目标优化方法进行比较,证明了所提出的方法能使多目标无功优化的速度得到较大提高,针对系统的薄弱环节进行改进,从而更适用于电力系统自动实时控制.