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《吉林大学》 2012年
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基于自适应微粒群算法的电力系统无功优化研究

王君  
【摘要】:随着国民经济的发展,人们在对电能需求满足的基础上,对电能质量和系统稳定性也提出了更高的要求。评定电力系统电能质量的重要指标是电压质量,无功功率的合理分布是提高电压质量的前提条件。因此,实现整个电力系统的无功优化调度和控制是确保电压质量的重要手段,同时也是保证整个系统安全稳定和经济运行的必要措施。 对电力系统进行无功优化的主要目的:在保证满足各种运行约束条件的前提下,最大限度地降低网络损耗、改善电压质量、提高系统稳定运行水平。无功优化是一个多目标、多约束条件、连续变量与离散变量并存的非线性优化控制问题,其控制变量一般为离散变量。本文建立了基于自适应微粒群优化(Adaptive Particle SwarmOptimization,APSO)算法的无功优化模型,成功地解决了无功优化中变量的离散问题。采用的自适应微粒群优化(APSO)算法是在充分分析微粒群优化(PSO)算法的基础上,对其存在的一些缺陷进行了相应的改进。 自适应微粒群优化(APSO)算法中引入启发式规则,采用自适应参数策略和边界约束条件。即算法中各参数随求解问题的不同,在迭代寻优过程中自适应地进行调整,从而取得问题的全局优化解。此策略使得算法全局寻优能力增强、收敛精度提高;同时,APSO算法在PSO算法的模型中引入压缩因子χ,更加确保APSO算法的收敛性能;此外,APSO算法中引入变异和交叉算子提高了微粒群的多样性,在一定程度上克服了早熟收敛或陷入局部极值点的现象。 将APSO算法应用在电力系统无功优化问题的求解中,根据电力系统的具体运行情况,通过对多个算例的测算结果表明:APSO算法收敛特性好,全局寻优能力较强。优化后网络损耗有效降低,电压合格率明显提高。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TM714.3

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