基于改进自适应遗传算法的PMU优化配置

发布时间：2017-10-25 01:24

  本文关键词：基于改进自适应遗传算法的PMU优化配置

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【摘要】：为了利用最少数目的相量测量单元(PMU)保证电力系统在正常运行时和线路N?-1故障时都能完全可观,提出一种基于改进自适应遗传算法(IAGA)的PMU优化配置方法。将PMU配置分为两个阶段:第一阶段以PMU安装数目最少和正常运行时系统完全可观为目标配置PMU;第二阶段在已有配置结果的基础上继续安装PMU,以保证线路N-1故障时系统仍完全可观。修改IAGA中交叉概率和变异概率的计算公式,克服了当群体最大适应度值与平均适应度值相等时进化停滞的缺点,优化了进化过程,同时方便了数学计算;对每一代个体进行防早熟操作,消除了由交叉运算和变异运算的偶然性及随机性导致的进化早熟。算例分析结果表明,该方法在PMU配置数目、配置方案种类、收敛性及实用性上有显著优势,证明了该方法的正确性和优越性。
【作者单位】： 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);
【关键词】： 电力系统 相量测量单元(PMU) 遗传算法 防早熟操作 N?-故障
【分类号】：TM73
【正文快照】： 0引言实时准确地监测电网信息,对系统的运行状态进行动态分析和控制是对现代电网的重要要求。相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)不仅能精确测量节点电压相量和支路电流相量,还能实时监控母线电压和发电机功角,对电力系统的状态估计[1-2]、参数辨识[3-4]、暂态稳定控

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：1091436