發(fā)布時間：2017-07-20 23:11

  本文關鍵詞：基于改進粒子群算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化

  更多相關文章： 電力系統(tǒng) 無功優(yōu)化 粒子群算法 差分進化算法

【摘要】：電力系統(tǒng)無功的合理分布是保證電壓質(zhì)量和降低網(wǎng)損的前提條件,電力系統(tǒng)中無功的優(yōu)化調(diào)整,將對電力系統(tǒng)的安全經(jīng)濟運行產(chǎn)生重要作用。電壓質(zhì)量是電能質(zhì)量的重要指標之一,無功潮流分布是否合理,直接決定了電壓質(zhì)量的好壞,這不僅關系到電力系統(tǒng)向電力用戶提供電能質(zhì)量的優(yōu)劣,而且還直接影響電網(wǎng)自身運行的安全性和經(jīng)濟性。進行無功優(yōu)化是確保電力系統(tǒng)安全性、提高供電質(zhì)量和經(jīng)濟效益的有效措施。電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的主要目的是通過合理調(diào)節(jié)無功設備實現(xiàn)系統(tǒng)運行狀態(tài)的優(yōu)化,使系統(tǒng)的有功損耗下降、電壓質(zhì)量提高和穩(wěn)定性增強。無功優(yōu)化主要考慮在負荷給定的情況下,變壓器分接頭位置、無功補償?shù)淖罴讶萘亢桶l(fā)電機機端電壓大小的優(yōu)化確定。 本文首先以有功損耗最小為目標函數(shù)建立了電力系統(tǒng)無功優(yōu)化計算的數(shù)學模型,并在此基礎上建立以未來一天24h系統(tǒng)電能損耗最小為目標函數(shù)的動態(tài)無功優(yōu)化數(shù)學模型,為解決離散控制設備動作次數(shù)約束造成的動態(tài)無功優(yōu)化問題的時空耦合性,提出了動態(tài)無功優(yōu)化時間—空間解耦方法。接著,本文在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化研究現(xiàn)狀的基礎上,深入分析了近年來新興的幾種智能優(yōu)化算法,針對目前電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中粒子群算法收斂速度快,易陷入局部最優(yōu),提出引入差分進化思想的混合粒子群算法,通過差分變異增加粒子群種群的多樣性,使之能有效地克服了基本粒子群算法容易陷入局部收斂的問題,提高了粒子群算法的優(yōu)化性能。然后,本文把具有良好收斂特性的基于差分進化的改進粒子群優(yōu)化算法的解決方案應用于無功優(yōu)化中,針對電力無功優(yōu)化問題提出了基于改進粒子群優(yōu)化算法的解決方案；最后,本文以10節(jié)點系統(tǒng)為例用此算法進行了無功優(yōu)化計算,并對優(yōu)化結(jié)果進行分析,證明了基于改進粒子群優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題上的可行性和有效性。
【關鍵詞】：電力系統(tǒng) 無功優(yōu)化 粒子群算法 差分進化算法
【學位授予單位】：華北電力大學（北京）
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TM714.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 目的和意義9-10
• 1.2 無功優(yōu)化算法的發(fā)展10-15
• 1.2.1 常規(guī)優(yōu)化方法10-12
• 1.2.2 人工智能算法12-15
• 1.3 動態(tài)無功優(yōu)化15-17
• 1.3.1 動態(tài)無功優(yōu)化的基本概念15
• 1.3.2 動態(tài)無功優(yōu)化的研究現(xiàn)狀15-17
• 1.4 本論文的主要工作17-18
• 第2章 改進粒子群優(yōu)化算法18-33
• 2.1 引言18
• 2.2 粒子群算法基本原理18-23
• 2.2.1 粒子群算法基本原理18-19
• 2.2.2 粒子群算法流程19-21
• 2.2.3 粒子群算法的參數(shù)設置21-23
• 2.3 差分進化算法23-29
• 2.3.1 差分進化算法基本原理24-27
• 2.3.2 差分進化算法流程27-28
• 2.3.3 差分進化算法的參數(shù)設置28-29
• 2.4 差分進化粒子群算法29-31
• 2.5 本章小結(jié)31-33
• 第3章 基于改進粒子群算法的無功優(yōu)化研究33-44
• 3.1 引言33
• 3.2 無功優(yōu)化數(shù)學模型33-36
• 3.2.1 功率約束方程33-34
• 3.2.2 變量約束方程34-35
• 3.2.3 目標函數(shù)35-36
• 3.3 動態(tài)無功優(yōu)化的時間解耦法36-38
• 3.3.1 負荷分段36
• 3.3.2 控制設備預動作表36-37
• 3.3.3 動態(tài)調(diào)整動作表37-38
• 3.4 基于差分進化粒子群算法的無功優(yōu)化38-43
• 3.4.1 適應值函數(shù)38-39
• 3.4.2 算法的編碼39
• 3.4.3 離散變量的處理39-40
• 3.4.4 粒子群的初始化40
• 3.4.5 潮流計算40
• 3.4.6 收斂準則40
• 3.4.7 算法步驟及流程圖40-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 第4章 算例分析44-49
• 4.1 引言44
• 4.2 10節(jié)點系統(tǒng)模型44-46
• 4.2.1 10節(jié)點系統(tǒng)模型參數(shù)45
• 4.2.2 10節(jié)點系統(tǒng)模型參數(shù)限值45-46
• 4.3 計算結(jié)果46-47
• 4.4 結(jié)果分析47-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 第5章 結(jié)論與展望49-51
• 參考文獻51-54
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果54-55
• 攻讀碩士學位期間參加的科研工作55-56
• 致謝56

【引證文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 康麗;陳裔生;楊勇;華棟;;基于PSO算法與協(xié)同進化算法的地區(qū)電網(wǎng)無功優(yōu)化模型[J];水電能源科學;2012年08期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王布靜;微粒群算法研究及其在電力無功優(yōu)化中的應用[D];山東師范大學;2012年

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本文編號：570421