船舶电力系统无功优化过程的自适应粒子群算法应用

发布时间：2018-09-04 10:29

【摘要】：随着现代船舶工业的需要,船载用电设备的数量越来越多,船舶电力系统的容量也越来越大。船载用电设备在提高船舶自动化水平的同时,也对船舶电力系统的稳定性、安全性、节能性等提出更高要求。其中,船舶电力系统网络的无功损耗问题一直是相关领域的研究重点。电力系统的无功优化是指当系统的结构参数、负载等保持不变的情况下,通过改善船舶电力系统电源的电压等参数,调节电网的潮流计算,无功优化对提高船舶电力系统的供电效率,降低事故发生率等有重要的作用。本文系统的介绍了自适应粒子群算法,并将该粒子群寻优算法应用到船舶电力系统的无功优化过程中,对于改善电力系统的无功优化过程有重要的意义。
[Abstract]:With the demand of modern ship industry, more and more shipboard electric equipments are used, and the capacity of ship power system becomes larger and larger. Shipborne electrical equipment not only improves the level of ship automation, but also puts forward higher requirements for ship power system stability, safety, energy saving and so on. Among them, the reactive power loss problem of marine power system network has been the focus of research in related fields. The reactive power optimization of power system is to adjust the power flow calculation of the power network by improving the voltage parameters of the power supply of the ship power system when the structural parameters and loads of the system remain unchanged. Reactive power optimization plays an important role in improving the power supply efficiency of ship power system and reducing the accident rate. This paper systematically introduces the adaptive particle swarm optimization algorithm and applies it to the reactive power optimization process of the marine power system, which is of great significance for improving the reactive power optimization process of the power system.
【作者单位】： 黄河水利职业技术学院;
【分类号】：TP18;U665.1

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本文编号：2221814