改进排挤小生境自适应遗传算法及电网无功优化模型研究与应用

摘要

电力系统无功的合理分布是保证电压质量和降低网损的前提条件。电力系统中无功的优化调整，将对电力系统的安全和经济运行产生重要作用。因此，电力系统无功优化问题的研究，既有理论意义，又具有实际应用价值。
　　 电力系统无功优化是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题，其操作变量既有连续变量又有离散变量，优化过程很复杂。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法，适合于求解电力系统无功优化问题。本文在仔细研究国内外有关遗传算法文献基础上，针对遗传算法应用于求解复杂非线性优化问题中容易发生“早熟”和收敛速度慢等问题提出了改进排挤小生境自适应遗传算法及优化模型，对于目标函数中的负荷节点电压越界点和发电机无功越界点，采用按指数规律变化的动态罚函数予以解决。
　　 具体研究内容包括：
　　 第一，建立了输电网无功综合优化的数学模型和配电网无功综合优化的数学模型。
　　 第二，提出了一些改进措施，其主要包括初始种群产生策略、编码方案、选择、交叉和变异算子、终止判据等。提出了“个体分散度”的概念，并结合个体分散度和个体适应值提出了自适应交叉和变异概率，改善了算法的局部搜索能力；引入小生境淘汰运算，既维持了群体的多样性，又加快了收敛速度；设置个体间距离判别标准为动态函数，采用最优保存策略，提高了算法的全局寻优能力，加快了优化速度；采用最优个体最少保留代数与最大遗传代数相结合的终止进化准则，并进一步引入局部最优徘徊策略，避免陷入局部最优等。
　　 第三，分别从经济性、稳定性和安全性三个角度分别提出了三种无功补偿安装地点选择方法——灵敏度法、无功裕度法、安全性指标法。采用IEEE30节点系统验算了这三种选点方法的有效性。
　　 第四，用MATLAB语言编制了实用程序，对IEEE30节点系统、新英格兰39节点系统、IEEE33节点系统、IEEE69节点系统和韶关电网主网系统进行了优化计算，并与其他文献的改进算法的优化结果进行了比较分析，证明了本文所提的改进排挤小生境自适应遗传算法具有更强的全局寻优能力和更高的计算精度，同时结果也证明了本文所提模型和算法的实用性、可靠性和经济性。
　　 第五，提出了计及多运行方式的输电网无功优化模型。为了减少计算工作量，把这一整体问题分解为三个子优化模型，避免了只考虑单一负荷方式的片面性。针对IEEE30节点系统采用改进排挤小生境自适应遗传算法求解该模型，得出各运行方式下的目标函数值、网损、新增补偿设备的安装地点和容量、控制变量集最优解、优化前后节点电压比较等结果，证明了本文所提模型的正确性和有效性。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

1.1 电力系统无功优化的目的和意义

1.2 无功优化的国内外研究现状

1.3 基本遗传算法概述

1.4 本论文的主要工作

第二章 电力系统选择无功补偿点的三种方法

2.1 基于灵敏度法选择无功补偿安装地点

2.2 基于无功裕度选择无功补偿安装地点

2.2.1 系统电压稳定时满足的约束条件

2.2.2 无功裕度概念的提出

2.2.3 系统各节点无功裕度值的计算流程

2.3 基于安全性指标选择无功补偿安装地点

2.4 算例和计算结果分析

2.5 本章小结

第三章 基于改进排挤小生境自适应遗传算法的电网无功优化

3.1 基于改进排挤小生境自适应遗传算法的无功优化

3.1.1 电力系统无功优化问题及其数学模型

3.1.2 改进排挤小生境自适应遗传算法在无功优化中的具体应用

3.1.3 改进排挤小生境自适应遗传算法的无功优化程序设计

3.2 算例和计算结果分析

3.2.1 IEEE30节点系统

3.2.2 新英格兰39节点系统

3.2.3 IEEE33节点系统

3.2.4 IEEE69节点系统

3.2.5 实际工程算例分析

3.3 本章小结

第四章 计及多运行方式的输电网无功优化模型

4.1 引言

4.2 数学模型

4.2.1 总体数学模型的建立

4.2.2 数学模型的求解方法

4.3 算例分析

4.3.1 最小负荷方式下初始潮流结果

4.3.2 最大负荷方式下优化结果及分析

4.3.3 一般负荷方式下优化结果及分析

4.3.4 最小负荷方式下优化结果及分析

4.3.5 优化结果汇总及分析

4.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果

致谢