基于混合粒子群优化算法的电力系统多目标无功优化研究

发布时间：2017-07-08 16:17

  本文关键词：基于混合粒子群优化算法的电力系统多目标无功优化研究

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【摘要】：随着我国经济的发展,电力工业在国民经济中发挥越来越重要的作用。电力系统的安全性、可靠性和经济性是其发展的方向,目前受到越来越多人的重视。无功功率在电力系统中的分布是否合理决定了电压质量的好坏,对电网的安全性和经济性也会产生直接的影响。所谓对电力系统进行无功优化就是通过合理分布无功潮流,把有功功率的传输效率提高,减少无功功率在电力传输中的值,降低有功网络损耗,通过以上几点达到电力系统经济运行的目的。此外,电能质量的改善、电压水平的有效提高也可以通过电力系统无功优化得以实现,最终达到增强电力系统的可靠性与稳定性。本文深入研究了粒子群优化算法及其在电力系统无功优化中的应用,提出了以电力系统的网损、电压偏移量和电压稳定性为目标函数,运用混合粒子群智能算法对电力系统进行无功优化的模型。研究中通过改进标准粒子群算法得到的混合粒子群智能算法具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点,因此选用该算法求解本文建立的无功优化数学模型。本文以IEEE-14节点网络和IEEE-30节点网络作为测试系统,通过改变变压器变比、改变PV节点电压和在接地支路点增设无功补偿装置来改善系统的无功分布,并在Matlab2013环境下进行无功优化仿真计算。对多目标问题解决方法,文中采用主要目标法。其中,以网络损耗为主要目标,以电压偏移量和电压稳定性作为次要目标。仿真计算结果表明利用混合粒子群算法进行无功优化之后的电力系统各项指标均优于无功优化前的指标。这证明了无功优化可使电力系统的稳定性和运行经济性更优,且混合粒子群算法对求解电力系统的无功优化问题是可行的。
【关键词】：电力系统 多目标优化 无功优化 混合粒子群优化算法
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM714.3
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-12
• 1.1 选题背景及意义9
• 1.2 无功优化的研究现状9-11
• 1.3 本文主要研究内容11-12
• 1.3.1 本文主要研究工作11
• 1.3.2 章节安排11-12
• 第二章 无功优化问题研究12-18
• 2.1 概述12
• 2.2 无功功率概念12-13
• 2.3 无功优化原理13-16
• 2.3.1 无功功率对线路电压的影响13-14
• 2.3.2 无功分布对网络损耗的影响14-15
• 2.3.3 无功功率对功率因素的影响15-16
• 2.4 无功功率控制设备16-17
• 2.5 本章小结17-18
• 第三章 粒子群算法18-25
• 3.1 概述18
• 3.2 粒子群算法介绍18-19
• 3.3 基本粒子群算法的原理及其模型19-21
• 3.3.1 基本粒子群算法原理介绍19-20
• 3.3.2 基本粒子群算法流程20-21
• 3.4 粒子群算法的改进21-24
• 3.4.1 标准粒子群算法21-22
• 3.4.2 引入收缩因子的粒子群算法22
• 3.4.3 离散粒子群算法22-23
• 3.4.4 基于混沌的粒子群算法23
• 3.4.5 混合粒子群算法23-24
• 3.5 本章小结24-25
• 第四章 改进型粒子群算法的选择25-34
• 4.1 概述25
• 4.2 函数测试25-27
• 4.3 测试函数计算及分析27-33
• 4.4 本章小结33-34
• 第五章 基于混合粒子群优化算法的电力系统多目标无功优化方法34-40
• 5.1 概述34
• 5.2 无功优化模型介绍34-36
• 5.2.1 控制变量34
• 5.2.2 目标函数34-35
• 5.2.3 功率方程35
• 5.2.4 变量约束条件35
• 5.2.5 无功优化模型特点35-36
• 5.3 多目标优化计算方法36-37
• 5.3.1 多目标优化问题介绍36-37
• 5.3.2 本文选用的多目标优化计算方法37
• 5.4 基于混合粒子群优化算法的电力系统多目标无功优化流程37-39
• 5.5 本章小结39-40
• 第六章 算例仿真和结果分析40-45
• 第七章 结论与展望45-46
• 7.1 结论45
• 7.2 展望45-46
• 参考文献46-48
• 附录一48-51
• 附录二51-55
• 致谢55

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本文编号：535326