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基于改进遗传算法的电力系统无功优化的研究

纪二云

  我国社会主义现代化建设的蓬勃发展,正促使电力系统以空前的规模和速度扩大。超高压、远距离、大容量的电力工业逐渐占据电力运输的主导地位,电网结构和运行方式更加复杂,系统运行的约束条件也在日益强化。基于这种情况,电力系统优化问题出现了许多新的特点和要求,采用传统的优化模型以及常规的优化算法求解存在很大难度。根据现代电力系统的特点和发展趋势,深入研究现代电力系统应用技术的特性,完善现代电力系统优化模型和算法是当前电力系统研究和工程实践的重要课题之一。 本论文根据现代电网的实际情况与无功功率对电力系统的影响,把系统有功网损最小作为无功优化模型的目标函数;根据无功优化的特点,提出了一种改进的自适应遗传算法:采用整数与实数的混合编码方式,在优化前进行了电压/无功灵敏度的计算,并列出了具体的自适应交叉与变异概率。作为一种新兴的智能优化算法,遗传算法因其独有的全局优化能力、鲁棒性强等特点,在无功优化过程中显示了其优越性。本文在MATLAB环境下,使用C语言编写了改进遗传算法的无功优化程序,结合IEEE 14节点和IEEE30节点系统的无功优化仿真,对简单遗传算法和改进的遗传算法进行了对比分析。结果表明,与简单遗传算法相比,改进的算法可以更好地降低有功网损、改善系统电压质量,并具有更好的全局收敛能力和更高的计算速度。……   
[关键词]:无功优化;遗传算法;灵敏度;自适应
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:山东科技大学2010年
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