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《考慮靜態(tài)電壓穩(wěn)定性的多目標(biāo)無功優(yōu)化.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第23卷第1期電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)Vo1．23NO．12011年2月ProceedingsoftheCSU—EPSAFeb．2O11考慮靜態(tài)電壓穩(wěn)定性的多目標(biāo)無功優(yōu)化楊曉萍，張強(qiáng)，薛斌，王磊。(1．西安理工大學(xué)水利水電學(xué)院，西安710048；2．佛山電力設(shè)計(jì)院有限公司，佛山528200；3．西北電力設(shè)計(jì)院，西安710075)摘要：針對遺傳算法容易出現(xiàn)早熟、局部尋優(yōu)能力較差和收斂速度緩慢的問題，該文用模擬退火思想對適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行改善，用自適應(yīng)算法對遺傳算法的交叉、變異策略進(jìn)行改進(jìn)，采用精英保留策略，變異操作作用尾部占優(yōu)原則，并把
2、基于廣義Tellegen定理的電壓穩(wěn)定裕度指標(biāo)最小作為無功優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)之一，以改善電力系統(tǒng)的靜態(tài)電壓穩(wěn)定性。用IEEE14、IEEE30和IEEE57節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)算，將優(yōu)化結(jié)果與其他算法進(jìn)行比較，表明本文算法優(yōu)化結(jié)果更優(yōu)，相對于簡單遺傳算法有更好地收斂性，加速了算法的收斂速度，在降低網(wǎng)損的同時(shí)能夠有效提高負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的電壓穩(wěn)定裕度。關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)；無功優(yōu)化；靜態(tài)電壓穩(wěn)定；裕度指標(biāo)；改進(jìn)遺傳算法中圖分類號(hào)：TM714．3文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1003—8930(20l1)01—013807Multi—objectiveReac
3、tivePowerOptimizationwithStaticValtageStabilityYANGXiao—ping，ZHANGQiang，XUEBin，WANGLei。(1．FacultyofWaterResourcesandHydraulicPower，XianUniversityofTechnology，Xian710048，China；2．FoshanElectricPowerDesignInstituteCompanyLimited，F(xiàn)oshan528200，China；3．NorthwestElectricPow
4、erDesignInstitute，Xian710075，China)Abstract：Thegeneticalgorithmhasthreedisadvantages：earlymaturity，poorabilityoflocaloptimization，andslowconvergencerate．Inordertoovercometheseproblems，somemodifiedmethodsofreactivepoweroptimi—zationtOimprovethestaticvoltagestabilityof
5、powersystemwereproposed．Inthispaper，fitnessfunctionwasmodifiedbyusingsimulatedannealingtheory．Geneticalgorithmcrossoverandmutationstrategywereim—provedbyusingadaptivealgorithm．Thetacticsofelitestokeepandmutationoperationusedtail—prevailingprinciplewereadopted．Themini
6、mizationofvoltagestabilitymarginindexbasedonthegeneralizedTellegenstheoremwastakenasoneofobjectivefunctions．ComparedwiththeothermethodsonIEEE14一bus，IEEE30一busandIEEE57一bussystem，theoptimizationresultsshowthattheproposedalgorithmoptimizationhasbetterconvergencepropert
7、ythansimplegeneticalgorithm，whichacceleratedthealgorithmconvergencespeed，andef—fectivelyimprovethevoltagestabilitymarginofloadbuseswhilereducingthepowerloss．Keywords：powersystem；reactivepoweroptimization；staticvoltagestability；marginindex；modifiedgeneticalgorithm電力系統(tǒng)
8、無功優(yōu)化是以滿足系統(tǒng)負(fù)荷要求和標(biāo)的綜合優(yōu)化問題。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法如線性規(guī)劃各種運(yùn)行約束為前提，通過優(yōu)化計(jì)算確定發(fā)電機(jī)的法、非線性規(guī)劃法、靈敏度法。等容易陷入局端電壓、有載變壓器的分接頭檔位和無功補(bǔ)償設(shè)備部最優(yōu)解，因此，許多基于人工智能的新方法，如專的容量等，達(dá)到有
