基于改进遗传算法的配电网无功规划优化

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配电网无功优化可以有效地降低网络有功损耗,并提高系统的电压合格率,从而降低网络运行费用,提高供电质量。目前对于无功优化主要有两个方面的研究方向: 一个突破方面就是使规划中所建立的数学模型尽量反映实际情况,即目标函数和多种约束条件接近电力系统运行情况;另一个是算法的研究,主要解决求解时间长,容易限于局部最优及易产生“维数灾”而无法进行大规模优化计算的问题。 配电网潮流是配电网无功优化的基础和工具,其计算速度和收敛性将直接影响优化的效果。通过对配网潮流进行研究,采用了改进的快速分解法和前推回推法求解潮流分布。通过配网29节点、33节点和69节点算例,对两种算法的收敛性和计算效率进行数值分析,并给出收敛机理证明。 本文提出了考虑电能损耗和无功补偿投资的综合目标函数,并计及不同负荷下的运行方式,以求获得较优的规划方案。对于电压越界点,采用惩罚函数予以解决。补偿点选为配电网的中压侧(10KV)。无功补偿方式不仅考虑并联电容器的补偿,对于系统中的电压越限点,还考虑增设电抗器的补偿方式,提出了电容器和电抗器的补偿原则。对优化问题的求解采用遗传算法,应用灵敏度分析的方法应用到无功优化方法中,在计算中大大降低了无功配置的搜索空间。并对常规遗传算法进行改进:种群数的选取采用初始种群和正常种群规模相结合,遗传运算采用自适应交叉率与变异率。通过改进,遗传算法的全局搜索能力增强,搜索时间大大缩短,算法稳定性得以提高,同时保留了常规算法的各种优点。 根据上述算法编制了实用软件,并对配网33节点、69节点和银川城市配电网进行了验算,通过与常规遗传算法比较,证明本文模型和算法的实用性、可靠性和较优性。
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