基于改进遗传算法的电力系统无功规划优化.pdf

维普资讯 第34卷 第13期 继 电器 Vo1．34 No．13 2006年7月1日 RELAY Ju1．1，2006 29 基于改进遗传算法的电力系统无功规划优化 陈芳元 ，汪玉凤 ，刘贵友 (1．辽宁工程技术大学电气工程系，辽宁 阜新 123000；2黑龙江双鸭山矿业集团供电公司。黑龙江 双鸭山155100) 摘要：简要分析了几种无功优化方法的局限性，通过比较得出遗传算法是求解无功优化的一种有效的方法， 并在简单遗传算法(SGA)的基础上，提出了更加有效的算法即改进遗传算法(IGA)。该算法针对常规遗传算 法收敛速度慢、易早熟等缺陷，并结合电力系统无功优化的特点，借鉴 了模拟退火思想在遗传算法的执行过程 中对个体适应度不断进行修正，并采用了浮点数编码、双层结构群体、自适应的交叉率和变异率等改进措施。 算例表明这种改进的遗传算法优化效果好，而且在精度和收敛度上都有较大提高。 关键词：无功优化 ； 改进遗传算法； 自适应； 浮点编码； 双层结构群体 中图分类号 ：TM76 文献标识码 ：A 文章编号：1003-4897(2006)13-0029-04 提高电压质量，节约系统运行费用，使系统稳定安全 0 引言 运行，它是一个多变量、多约束混合非线性的优化问 电力系统无功优化是指在系统有功潮流分布确 题，其数学模型_6包括 目标函数、功率约束方程和 定的情况下，通过对某些控制变量的优化调节，在满 变量约束方程 3个部分。 足系统各种约束条件的前提下使系统有功网损最 1．1 目标函数 小，它是一个带有多约束条件的非线性组合优化问 题。无功功率在电力系统中的合理分配是充分利用 minF=△P。+耋( )+ 无功电源、改善电压质量、减少网损和提高电压稳定 性，使电力系统能够安全经济运行的重要措施。在 耋c 这一研究领域内已有多种方法，例如：线性规划、非 式中：右端第 1项为有功网损，第2项为对节点电压 线性规划 、混合整数规划、灵敏度分析、内点法、多 目 幅值越限的惩罚项，第 3项为对发电机无功出力越 标模糊数学规划、模拟退火算法、人工神经网络和专 限的惩罚项。W 、W 分别为除PV节点以外的节点 家系统等。这些方法都有一定的局限性和缺陷，其 电压、发电机无功出力越限罚因子 。 主要缺陷表现为：求解时间很长；只能求得局部最优 r 一 U Ui 解；容易导致收敛早熟；易产生 “维数灾”而无法进 行大规模的优化计算等 ¨J。相比而言，遗传算法 AUi={0 U i≤U≤U 在解决多变量、非线性 、不连续、多约束的问题时显 【-mi一 UiU i 示出其独特的优势，使它在无功优化领域中的应用 rQ 一Q ， Q Q ，一 日益为人们所重视，其有效性也已为许多研究所证 AQ={0 Q i≤ ≤Q 实 训 。 tQ i一Q Q Q ，i