电力系统无功的合理分布是保证电压质量和降低网损的前提条件,电力系统中无功的优化调整,将对电力系统的安全经济运行产生重要作用。因此对电网进行无功优化,是一个既直接影响系统电压质量,又关系到电网经济运行的重要问题。无功规划正是无功优化的一种。 无功规划是为了以最小的投资安装无功源,以维持系统中各节点的电压在一个可以接受的水平上。它是一个多目标混合整数规划问题,同时也是一个多阶段问题。现在对它的研究中,一般都不将它看成一个多阶段问题。但实际上,由于负荷、有功和网架在到未来某个时间点前不断变化,理应对变化中每个阶段的无功都进行优化,这样才能得到何时何地投入多少无功设备的具体实施措施。 动态规划是解决多阶段问题最优化的一种数学方法。它将所给问题全过程分解成若干个互相联系的阶段,给出每个阶段的状态后,寻找相邻阶段的允许决策集合,并据此得到全过程的最优策略。在无功动态规划划中,各阶段的状态为该阶段所有可行的电容器安装状态组合。若使用完全状态的动态规划,每个阶段的状态数将随着网络规模的扩大而急剧增大。而且实际在每个阶段,有必要先进行无功优化,降低该阶段的网损及提高该阶段系统安全水平。在每个阶段,仅需保留一定数量的优化状态。这样,就需要先进行单阶段无功规划。 本文分析了单阶段无功规划问题,建立了相应的数学模型,并采用遗传算法来求解。针对遗传算法应用于求解无功规划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,本文对常规遗传算法进行改进,采用整数实数混合编码,选择操作中引入代沟,进行最优保留,交叉操作后引入模拟退火的Metropolis接受准则。通过改进,遗传算法寻优过程能够跳出局部最优解,增强了全局寻优能力。 然后将动态规划引入多阶段无功规划,建立了无功动态规划模型,形成了一套使用动态规划进行无功多阶段规划的步骤。针对无功多阶段规划的特性,对基础的单阶段无功规划所采用的遗传算法作出了改进。 根据上述算法用MATLAB语言编制了实用程序,先使用本文所提出的改进遗传算法对IEEE6节点、IEEE30系统进行了优化计算,验证了遗传算法的实用型和可靠性。然后通过一个四阶段19节点算例验证了本文的无功动态算法的可靠性,并对每阶段状态数进行了初步研究。