基于改进人工搜索群算法的电力系统多目标无功优化的研究

摘要

随着我国经济、科技水平的不断提高，电力系统规模迅速扩张，先进的电力技术不断应用于电力系统之中，这使得无功优化问题的复杂性和急迫性益发突出。其内涵也在日益变化，使在进行电力系统无功优化时增加了随机性、不确定性、不可预测性等因素。正是由于这些新的挑战出现，使其一直是电力系统优化领域的热点问题之一。无功优化计算方法发展至今，主要分为仿生智能优化算法和传统常规数学算法。常规数学算法在面对非线性、离散和连续变量相混合、多约束的无功优化逆问题时，其极易陷入局部最优解甚至求不出最优解等缺点。仿生智能优化方法处理上述问题时，以其高灵活性、高鲁棒性、强适应性等特征被广泛应用在电力系统无功优化领域。 本文给出一种新颖仿生智能种群优化算法——人工搜索群算法。为检验该算法优化寻优能力，本文采用六个经典函数进行测试，并与粒子群等算法进行比较，结果表明人工搜索群算法优化能力更加凸出。人工搜索群算法在优化过程仍然存在一些不足，为此本文对其提出了相应改进策略。首先，利用混沌原理对人工搜索群算法的初始值进行选取，提出混沌人工搜索群算法(CASSA)。其次对人工搜索群算法的步长进行动态改进，进而提出改进步长混沌人工搜索群算法(ICASSA)，并再次利用多个经典测试函数进行优化测试，优化结果表明人工搜索群算法优化能力得到显著提升。 在MATLAB2014b环境，采用ICASSA对标准电力系统IEEE14和IEEE30母线进行优化仿真，并与改进粒子群算法和改进差分算进行比对，优化结果表明ICASSA优化结果更加理想。最后对某地实际电网进行无功优化，优化结果验证了ICASSA算法具有潜在的应用价值。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 无功优化在国内外的发展及研究现状

1.2.1 传统优化算法

1.2.2 现代智能优化算法

1.3 本文主要研究的工作

第二章电力系统无功优化问题数学建模研宄

2.1 无功功率与电压的关系

2.1.1 电力系统网络节点电压值影响着无功功率的分布

2.1.2 无功功率对电压水平有决定性影响

2.2 电力系统无功优化潮流计算原理和方法

2.2.1 潮流计算原理

2.2.2 电力系统潮流计算的数学模型

2.2.3牛顿—拉夫逊法潮流计算

2.3 无功优化的单目标数学模型

2.3.1 等式约束条件

2.3.2 不等式约束条件

2.3.3 目标函数

2.4无功优化的多目标数学模型

2.4.1多目标无功优化的数学模型

2.4.2多目标函数优化的模糊解法

2.4.3多目标无功优化的模糊解法

2.5 本文小结

第三章人工搜索群算法及其改进

3.1 人工搜索群的概述

3.1.1 人工搜索群算法的基本原理

3.1.2 对人工搜索群算法进行性能测试

3.2 对人工搜索群算法改进

3.2.1 混沌人工搜索群算法

3.2.2 改进步长人工搜索群算法

3.2.3 改进步长混沌人工搜索群算法

3.3 小结

第四章基于ICASSA算法的单目标无功优化

4.1 对无功优化中离散变量的处理

4.2 电力系统IEEE14节点母线系统数据

4.3 电力系统IEEE30节点母线系统数据

4.4 以网损最小为单目标的优化

4.4.1 以标准IEEE14母线系统进行仿真与分析

4.4.2 以标准IEEE30母线系统进行仿真与分析

4.5 本章小结

第五章基于ICASSA算法的多目标无功优化

5.1 基于MATLAB的多目标无功优化仿真

5.1.1 以标准IEEE14母线系统进行仿真与分析

5.1.2 以标准IEEE30母线系统进行仿真与分析

5.2 某地区实际电网多目标无功优化

5.3 本章小结

第六章总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 对未来需要改进工作的展望

参考文献

攻读学位期间所取得的相关科研成果

致谢