改进遗传算法在电力系统无功优化中的应用

针对电力系统无功优化问题,采用遗传算法是一种有效的全局化概率搜索算法。为了降低系统损耗,保证无功电力在规定范围内,从实数编码入手,利用二进制编码染色体杂交前后两对染色体之和不变,且子代的最大值为父代取或的值,最小值为父代取与的值的特点,提出一种基于实数编码的遗传算法。通过对IEEE6节点的实例计算并与其他无功算法进行比较,结果表明,改进的遗传算法能更准确地寻到全局最优解,加快了收敛速度,性能也优于其他算法。     

改进遗传算法在无功优化中的应用研究

遗传算法是模拟生物进化过程的优化算法,广泛应用于包含离散变量的复杂优化问题求解。本文将遗传算法应用于配电网无功优化,并对传统遗传算法进行了改进,并通过实例进行算例分析。结果表明,经改进的遗传算法能有效提高配电网无功优化的效率。     

基于改进遗传算法的电力系统无功优化研究

本文针对传统遗传算法存在的缺陷,引入人工免疫算法,改进的优化算法利用抗体的多样性和免疫接种机制,克服了早熟和后期寻优能力差等现象。通过对IEEE30节点进行系统仿真,改进的遗传算法具有很多方面的优越性,适用于求解电力系统无功优化问题。     

基于改进遗传算法在无功优化中的应用

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。对基本遗传算法进行改进,建立了以有功网损为目标函数的电力系统无功优化计算的数学模型。算法对IEEE14节点系统进行了无功优化计算,结果证明了算法的正确性和有效性。     

混沌遗传算法在配电网无功优化中的应用

配电网无功优化可以有效地降低网络有功损耗,并提高系统的电压合格率,从而降低网络年运行费用,提高供电质量。为了提高配电网无功优化的收敛速度,文中对常规的遗传算法进行了改进,利用混沌优化算法加速了适应值较低的个体的淘汰,提高了每一代个体的平均适应值水平,从而显著提高了常规遗传算法的收敛速度。通过实际算例计算,验证了该算法能有效地提高配电网无功优化的收敛速度和优化效果。     

基于改进遗传算法的含风电场电力系统无功优化

文中研究了目前分布式电源中发展最成熟的风电机组及其并网后对电力系统无功优化和有功网损的影响。引用基于概率发生的风机功率场景选择策略,考虑风电机组随机出力的场景模型。在电力系统潮流计算中同时考虑风电机组的特点,构造出含风电机组的电力系统无功优化模型。该模型以网损期望值最小为目标函数,并考虑控制变量和状态变量约束。在上述模型的基础上,使用改进遗传算法对含风电场的IEEE33节点系统进行无功优化,并改进了随着遗传自适应的交叉率和变异率计算公式,与传统遗传算法相比,得到了更好的网损和电压优化结果。算例表明,改进算法和模型具有更好的计算性能,证明了其有效性。     

基于改进遗传算法的配电网无功优化研究

有效降低配电网有功损失是配电网安全、经济运行的重要课题。为解决局部地区网损偏大的问题,文中将改进的遗传算法用于无功补偿优化。在考虑配电网拓扑结构的同时,设计了自适应遗传算子并构造了指数型适应度函数来提升遗传算法收敛速度和精度,充分发挥了遗传算法的全局随机快速搜索能力。优化某16节点算例的结果表明,配电网有功网损由6.76%下降到5.16%,电压达标率从70.61%提高到92.86%,表明该方法能够提高全局寻优精度,改善区域网络电压质量,同时也证明了该改进遗传算法用于无功优化的可行性和实用性。     

基于改进遗传算法的油田配电网无功优化

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用来求解包含离散化变量的复杂优化问题.将遗传算法应用于油田配电网无功优化,并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行改进,提高了计算效率和全局寻优能力.通过对油田配电网的分析和计算,结果表明该改进遗传算法应用于油田无功优化是合理可行的,其优化效果优于传统遗传算法.     

基于改进遗传算法的油田配电网无功优化

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用来求解包含离散化变量的复杂优化问题。将遗传算法应用于油田配电网无功优化,并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行改进,提高了计算效率和全局寻优能力。通过对油田配电网的分析和计算,结果表明该改进遗传算法应用于油田无功优化是合理可行的,其优化效果优于传统遗传算法。     

改进遗传算法的配电网的无功优化的研究

电网的设备众多,网架结构复杂,常常会有大量有功损耗在电力系统的传输中,如何降低电网的有功损耗是电网安全稳定运行中需要考虑的一个重要问题。无功优化能够降低电网的有功损耗,保证电网的稳定运行,传统的无功优化遗传算法在求解最优解的过程中,会导致算法陷入局部最优解,无法得到全局的最优解。基于此,提出对传统遗传算法进行改进, 采用改进遗传算法来对配电网进行无功优化,改进主要通过引入交叉算子和变异算子,并通过设计的自适应函数,使得算法能够具有较好的全局搜索能力,从而得到更好的优化结果。通过实验仿真可以看出,方法能够有效降低电网的有功损耗,大大提高电网的达标率,具有十分重要的实践意义。     

三目标柯西粒子群算法的电力系统无功优化

通过建立有功网损最小、电压偏差最小和静态稳定电压裕度最大的三目标无功优化模型。提出柯西粒子群算法,并针对IEEE14节点系统进行三目标电力系统无功优化。当种群多样性较差时,通过对交叉的粒子进行柯西变异从而扩大搜索空间,提高种群多样性,防止出现过早的收敛,进而避免了算法陷入局部最优解的问题,同时也提高了收敛速度。通过数据测试和比较柯西粒子群算法在收敛速度、精度、全局搜索能力上均优于常规差分进化算法和常规粒子群算法。其结果验证了该模型和算法的有效性,为电力系统安全经济运行提供了参考。     

计及UPFC电力系统无功优化研究

为了更加有效地实现对电力系统潮流分布的控制,以进一步提高电力系统无功优化的有效性,达到使系统损耗最小的目的,提出了基于粒子群智能优化算法的计及UPFC的无功优化方法。以系统有功网损最小为目标函数,为了有效利用UPFC对潮流的调节作用,采用UPFC的节点注入功率模型。通过IEEE-30测试算例就系统有功网损和电压稳定性,对基于粒子群算法系统装设UPFC装置前后进行比较,发现采用文中方法后,不仅降低了系统的有功网损,提高了电压质量,而且与粒子群算法相比,还减少了算法的迭代次数,仿真结果验证了文中模型和算法的有效性和可行性。     

基于电子搜索算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化过程中,粒子群算法收敛慢以及计算结果容易陷入局部最优的问题,文中利用电子搜索算法代替粒子群算法,以提高计算的收敛速度并使优化计算更容易得到最优解。以网损期望最小为目标,建立了考虑电容器无功补偿和电压器变比的配电网无功优化模型。利用IEEE14节点系统进行模拟计算,通过结果验证了电子搜索算法在无功优化中的效果。通过比较了粒子群算法和电子搜索算法的结果,证明了电子搜索算法在收敛速度以及优化效果上优于粒子群算法。     

基于细菌觅食算法的含风电场电网无功优化

针对风电场并网运行后网络损耗大和收敛性差的问题,提出一种细菌觅食优化算法。在建立含风力发电机组的无功优化数学模型基础上,将细菌觅食优化算法应用到含风电场的无功优化问题中。以IEEE-30节点进行测试算例,分别采用传统算法、粒子群算法和细菌觅食算法优化,得到网损下降率为30.29%、28.70%和36.98%。实验及分析表明,该算法效率高、全局搜索能力强、易跳出局部极值,为含风电场的无功优化提供了一种新方法。     

考虑谐振约束的电网动态无功优化新算法

本文综合考虑负荷变化趋势后建立了动态无功优化新模型,该模型除考虑动作设备调节次数限制约束,还提出了计及投切并联电容器组时的谐振约束。其目标函数为考虑节点电压越限的系统有功功率损耗最小,并通过模拟退火算法实现全天动态无功优化控制。算例结果表明本文提出的动态无功优化新算法能够有效降低系统在一天内的损耗,有效地避免了由补偿电容器可能引起的谐振问题,提高电压合格率,并且满足实际运行的需要。     

基于灵敏度的电力系统无功优化算法研究

电力系统无功优化不但可以提高系统的电压质量,还可以有效地降低有功损耗,达到使系统安全、经济、高效远行的目的。本文以系统有功网损为目标函数,在电压约束条件下,进行系统的无功优化。论文在采用牛顿一拉夫逊算法进行潮流计算的基础上,引进灵敏度概念;应用遗传算法进行全局寻优,完成电力系统的无功优化。并结合实际算例对该算法进行了仿...     

三目标自适应变异微粒群算法的无功优化

电力系统无功优化是提高电能质量保证电网运行的重要环节,文中建立了综合考虑有功网损和电压偏移最小及电压稳定裕度最大的三目标无功优化模型,引入了自适应变异微粒群算法用于解决三目标电力系统无功优化问题。该算法利用群体的适应度方差来动态监控微粒群聚集的状况,采用增加随机扰动的方法对聚集的微粒进行变异,并对惯性权重进行自适应调整,使该算法既能跳出局部最优,防止早熟,又能提高收敛速度和精度。将该算法与其他算法应用于IEEE-14节点系统中进行无功优化,通过数据的计算和比较,结果验证了该模型和算法用于解决多目标电力系统无功优化问题的优越性和实用性。     

低压配电网并联电容器的无功补偿优化算法

针对低压配电网电压低、电流大、线损高的特点,提出了一种以配电网线损最小为目标的电容器无功补偿的优化算法,进而有效确定配电线路中补偿电容器的安装位置和最佳补偿容量,与传统的近似算法和2n/(2n+1) 算法相比,其克服了不足,并通过实际低压配电网的时间证明其具有的经济性和有效性,为其应用提供了理论依据和实践参考。