【摘 要】
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我国电网规模的迅速扩大和复杂性的日益增加给系统运行带来了更多的随机性、不可预测性，也对无功优化问题提出了更加严峻的挑战。电力系统无功优化问题具有连续和离散变量并存、多约束及非线性等特性，人工智能算法在寻优时可展现出较好的灵活性和鲁棒性，能够有效地解决无功优化问题。本文选择了其中的遗传算法(GA)作为研究对象并对其作出改进，同时结合现有的无功资源及调压方法，以降低系统网损，改善系统的运行性能。 首
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我国电网规模的迅速扩大和复杂性的日益增加给系统运行带来了更多的随机性、不可预测性，也对无功优化问题提出了更加严峻的挑战。电力系统无功优化问题具有连续和离散变量并存、多约束及非线性等特性，人工智能算法在寻优时可展现出较好的灵活性和鲁棒性，能够有效地解决无功优化问题。本文选择了其中的遗传算法(GA)作为研究对象并对其作出改进，同时结合现有的无功资源及调压方法，以降低系统网损，改善系统的运行性能。
首先，介绍了电力系统无功优化的研究背景、意义及研究现状，对应用于无功优化的各种算法做了分析。其次，建立了以有功损耗最小为目标的无功优化数学模型，同时将负荷节点电压越界和发电机无功出力越界的情况以惩罚项的形式加入目标函数中，并介绍了两种常用的潮流计算方法，选用P-Q分解法作为本文潮流计算方法。最后，对简单GA的特点、基本操作等进行了阐述，考虑到其在解决无功优化问题时存在易收敛于局部最优解和收敛速度慢等问题，本文对其作了改进:对控制变量采用了整实数混合编码方式;在生成初始种群方面，对随机生成的个体进行一定的粗选;采用了轮盘赌和精英保留策略的混合选择方式;在对参数交叉及变异概率进行动态调节时，同时考虑了个体适应度值和进化代数这两个方面。
将改进GA和简单GA应用于IEEE-30标准节点系统与某地区实际节点系统。经过对IEEE-30节点系统仿真表明，这两个算法优化后的有功损耗分别为7.05MW和6.83MW，改进GA的降损效果更优，且具有更快的收敛速度，验证了本文改进GA的可行性和优越性;经过对某地区实际节点系统进行无功优化后，两个算法得到的有功损耗分别为17.18MW和16.86MW，改进GA的降损效果较优，并且在电压质量方面，改进GA的优化结果普遍更好，表明本文的改进GA具有一定的实用性。
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