基于粒子群與模擬退火協(xié)同進化方法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化.pdf

1、隨著我國人口的增加、工業(yè)化進程和交通運輸?shù)目焖侔l(fā)展，對能源特別是電力的需求大幅度上升，經(jīng)濟發(fā)展面臨著能源瓶頸的制約。節(jié)能降耗，建設資源節(jié)約型社會具有重大的意義。電力系統(tǒng)中無功功率平衡是保證電力系統(tǒng)電壓質(zhì)量的基本前提，采取有效的手段降低網(wǎng)損，改善系統(tǒng)電壓水平，提高電力系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性和安全性是電力系統(tǒng)運行部門面臨的實際問題，也是直接關系電力企業(yè)經(jīng)濟效益的課題。電力系統(tǒng)無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟運行的有效手段，是提高電力系統(tǒng)電壓質(zhì)量的

2、重要措施之一。迄今為止，無功優(yōu)化問題在理論研究和工程應用上都取得了大量的成果，但也存在一些問題沒有得到很好的解決。因此，對電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題的研究，既具有理論意義，也有實際應用價值。 電力系統(tǒng)無功優(yōu)化是一種多變量、多約束的混合非線性規(guī)劃問題，其控制變量既有連續(xù)變量又有離散變量，優(yōu)化過程十分復雜。無功優(yōu)化的方法大致可以分為常規(guī)優(yōu)化算法和人工智能優(yōu)化算法兩類。本文首先介紹了電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題的研究現(xiàn)狀，對目前國內(nèi)外應用的無功優(yōu)化

3、算法的特點進行了分析。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)；模擬退火算法全局收斂性好但計算時間較長的特點，提出了將粒子群與模擬退火算法的協(xié)同進化方法應用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。該方法利用粒子群算法快速的局部搜索和模擬退火算法的全局收斂性，將粒子群算法和模擬退火算法有機結合起來，使得無功優(yōu)化算法以較大的概率跳出局部最優(yōu)。通過兩種算法的協(xié)同搜索，一方面可以有效地克服粒子群算法的“早熟”問題，另一方面也可以提高模擬退火算