基于遗传算法的电力系统无功优化

基于遗传算法的电力系统无功优化目录中文摘要....................................................................................................................................1英文摘要....................................................................................................................................21绪论....................................................................................................................................31.1问题的提出及研究意义.............................................................................................31.2国内外研究现状.........................................................................................................31.3本文的主要工作.........................................................................................................42电力系统无功优化模型....................................................................................................62.1无功优化的模型..........................................................................................................62.2无功优化的目标函数..................................................................................................62.3无功优化的约束条件..................................................................................................73遗传算法的原理及其解题过程........................................................................................93.1生物进化与遗传算法.................................................................................................93.2遗传算法的特点及其优化原理.................................................................................93.3遗传算法的解题过程...............................................................................................114算例分析..........................................................................................................................144.1参数设置...................................................................................................................144.2结果分析...................................................................................................................165总结展望..........................................................................................................................19参考文献..................................................................................................................................20附录..........................................................................................................................................211摘要：随着现代工业的发展，电能质量越来越重要。无功优化是通过对可调变压器分接头、发电机端电压和无功补偿设备的综合调节，使系统满足电网安全约束，在稳定电压的同时可以降低系统的网络损耗。由于可投切并联电容器组的无功出力和可调变压器的分接头位置是非连续变化的，因此电力系统无功优化问题是一个复杂的非线性混合整数规划问题、其控制变量既有连续变量又有离散变量，优化过程十分复杂。针对无功优化问题，人们提出了众多的求解方法，目前常用的、比较成熟的方法主要有非线性规划法、线性规划法、混合整数规划法、人工智能法等。线性规划法、非线性规划法均为单路径搜索方法，有可能会得到局部最优解。为克服这一弊端，可以采用遗传算法，它从多个初始点出发进行搜索，同一次迭代中各个点的信息互相交换，遗传算法允许所求解的问题是非线性不连续的，并能从整个可行域空间寻找最优解。同时由于其搜索最优解的过程是具有指导性进行的，从而避免了维数灾难问题。基于以上优点本文采用了遗传算法对电力系统进行无功优化，在matlab上编写程序对算例进行优化，优化结果表明算法的可行性。关键字：电力系统；无功优化；非线性规划；遗传算法2Abstract:Withthedevelopmentofmodernindustry,powerqualityisbecomingmoreandmoreimportant.Reactivepoweroptimizationisbasedontheadjustabletransformertap,generatorterminalvoltageandreactivepowercompensationequipmentcomprehensiveregulationwhichcanmeetthegridsecurityconstraints,andcanreducethesystemnetworklosswhilestabilizingthevoltage.Becauseofthereactivepoweroutputoftheshuntcapacitorbankandthepositionofthetapoftheadjustabletransformerisdiscontinuousthereactivepoweroptimizationproblemofpowersystemisacomplexnonlinearmixedintegerprogrammingproblem.Itscontrolvariablesincludecontinuousanddiscrete,andtheoptimizationprocessisverycomplicated.Fortheproblemofreactivepoweroptimization,manymethodshavebeenputforward.Thecommonlyusedmethodsarenonlinearprogrammingmethod,linearprogrammingmethod,mixedintegerprogrammingmethod,artificialintelligencemethod,etc.Thelinearprogrammingmethodandthenonlinearprogrammingmethodareallsinglepathsearchmethods,anditwillobtainthelocaloptima.Inordertoovercomethedisadvantagesofthemwecanusethegeneticalgorithm.Itstartsfrommanyinitialpointstosearch.Theinformationcanexchangewitheachotheriniteration.Thegeneticalgorithmallowsthesolutionoftheproblemtobenonlinearanddiscontinuous,andcanfindtheoptimalsolutionfromthewholefeasibledomainspace.Atthesametime,becausetheprocessofsearchingtheoptimalsolutionisinstructive,thecurseofdimensionalityisavoided.Basedontheaboveadvantages,thispaperadoptsthegeneticalgorithmtooptimizethereactivepowerofthepowersystem.TheprogramiswrittenontheMATLABtooptimizetheexample,andtheoptimizationresultsshowthefeasibilityofthealgorithm.Keyword:powersystem,reactivepoweroptimization,nonlinearprogramming,geneticalgorithm31绪论1.1问题的提出及研究意义经济的进一步发展，能源意识的进一步增强，电力系统运行的安全性和经济性要求日趋突出和重要。电力系统的运行管理不仅要重视安全可靠性还要考虑其运行的经济性以及对企业效益和社会效益的影响。如何实现科学管理，在保证安全可靠的同时科学地利用和优化配置系统资源、降低运行损耗、提高供电电能质量，最终提高企业效益和社会效益，越来越受到人们的关注和重视。近年来我国电力工业发展很快，全国发电装机容量、电力设施都以前所未有的速度在增长。但是电力系统无功电源规划设计、建设管理工作仍然比较薄弱，存在着无功电源容量缺额大、功率因数低、线损率高、电压质量差、无功及电压控制自动化程度低等问题。由于在现代大电网中，随着电力系统联网容量的增大和输电电压的提高，输电功率的变化和高压线路的投切都将引起很大的无功功率变化，系统对无功功率和电压的调节控制能力的要求越来越高。衡量电力系统电能质量好坏的一个非常重要的指标是电压，保证用户的电压与额定值的偏移不超