基于改进粒子群算法的配电网无功优化研究

摘要

电力系统无功优化是指在电压和出力等约束条件下，通过优化电网中的无功配置，达到提高电压稳定性、减少系统网损和改善系统电压质量等目标。随着我国电网规模的不断扩大，电网结构日益复杂，系统的稳定性问题也更加突出，无功优化配置作为保证电网安全经济运行的一环就显得尤为重要，因为电网中电压质量的好坏是由无功功率分布是否合理决定的。
　　无功功率的最优配置是一个多目标、多约束和混合变量的非线性组合优化问题，针对这一优化问题的解决方法有许多种。传统的无功优化方法虽然运算速度快、收敛能力强，但是需要假定一些条件，如要求目标函数可微、控制变量连续等。近年来一些新颖的人工智能算法被广泛应用无功优化中，并取得了很好的效果。粒子群算法本质上是属于随机搜索算法，具有并行处理特征，鲁棒性好，易于实现，原理上可以以较大的概率找到优化问题的全局最优解，且计算效率较高，已成功地应用于求解各种复杂的优化问题。为了提高粒子群算法在配电网无功优化的收敛速度和全局寻优能力，本文针对基本粒子群算法进行了改进，以完成全局的竞争寻优。本文主要就以下方面进行了研究:
　　1、研究构建适合于本课题无功优化需要的数学模型，选择合适的潮流计算方法。
　　2、研究粒子群算法，对改进后算法的可行性和先进性进行理论研究。
　　3、研究构建以最小的有功功率损耗和最少的建设安装费用为目标函数的配电网数学模型，在此数学模型上，建立基于改进粒子群算法的无功优化模型，根据目标函数同时考虑各种约束条件进行编程实现。
　　通过对IEEE30节点系统、IEEE57节点系统的仿真实验表明，本文所提出的算法模型具有有效性、合理性、实用性、可操作性以及创造性。

目录

摘要

CONTENTS

第一章 绪论

1．1 选题背景及意义

1．1．1 选题的研究背景

1．1．2 配电网无功优化的目的和意义

1．2 国内外无功优化的研究现状和发展

1．2．1 无功优化的基本概念和研究内容

1．2．2 无功优化的研究现状

1．2．3 常规数学优化方法

1．2．4 现代人工智能方法

1．2．5 无功优化算法的发展趋势

1．3 本文主要研究内容

第二章 粒子群算法概述

2．1 粒子群算法的发展

2．2 粒子群算法的基本原理

2．3 粒子群算法的计算流程

2．4 粒子群算法的优势和特点

2．5 本章小结

第三章 改进的粒子群算法

3．1 基本PSO算法的特点

3．1．1 标准粒子群优化算法

3．1．2 算法构成要素分析

3．2 改进PSO算法

3．2．1 改进PSO算法的惯性权重

3．2．2 改进PSO算法的学习因子

3．3 本章小结

第四章 基于改进PSO算法的配电网络无功优化

4．1 概述

4．2 配电网无功优化的数学模型

4．2．1 目标函数的确定

4．2．2 约束条件

4．2．3 无功优化中的系统潮流计算

4．3 基于改进PSO算法的配电网无功优化

4．3．1 改进PSO算法求解配电网无功优化步骤

4．3．2 改进PSO算法在求解无功优化问题中的参数设置

4．4 本章小结

第五章 算例分析

5．1 IEEE30节点系统算例仿真

5．1．1 IEEE30节点系统

5．1．2 IEEE30节点系统无功优化结果及分析

5．2 IEEE57节点系统的优化结果及分析

5．2．1 IEEE57节点系统

5．2．2 IEEE57节点系统无功优化结果及分析

5．3 本章小结

总结与展望

参考文献

攻读学位期间发表的论文

声明

致谢