基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

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电压质量是电力系统电能质量的重要指标,无功潮流的合理分布,可以直接提高系统的电压质量。通过电力系统无功优化控制可以改善电网的无功潮流分布,从而降低系统的有功网损和电压损耗。而无功优化算法是无功优化控制的核心。因此,对无功优化算法和无功优化控制方法的研究显得尤为重要。电力系统无功优化是一个非线性、多变量、多约束的规划问题,这使得无功优化问题十分复杂。基于无功优化问题的特点,本文建立了一个全面考虑实际约束条件和无功调节手段的无功优化数学模型,将其应用于潮流计算,并对粒子群算法(PSO)及其改进措施进行了研究,将其应用于电力系统无功优化问题中。该算法既继承了基本粒子群算法基于多点搜索、鲁棒性强等诸多优点,同时又避免了算法收敛过快、容易陷入局部最优解的缺点。在一般的无功优化问题中,在哪些地点安装无功补偿装置是一个重要课题,本文采用了逐次剔除法和剪枝技术来确定无功补偿点最合理的安装位置。与此同时,本文还根据电网的特点和无功补偿装置运行的经验,建立了综合考虑电压满意度、无功满意度、系统网损和投资费用的多种目标函数,且在计算投资费用时考虑单位投资费用和固定安装费用,使模型在电网安全性和经济性评价方面更具合理性和实用性。本文采用MATLAB语言,编写了电力系统潮流计算和基于改进粒子群算法的电力系统无功优化程序。通过对IEEE14节点系统的优化配置表明,本文所采用的改进粒子群算法对于电力系统无功优化问题来说是行之有效的。该算法结构简单、收敛性好、寻优质量高,适合于求解电力系统无功寻优问题,具有一定的应用前景。最后,本文还利用MATLAB GUI编写了无功优化平台,使用户在进行无功优化操作的时候更为方便、直观。
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