自适应免疫粒子群算法在动态无功优化中应用

被引：26

作者：

沈茂亚 ^{[1
]}

丁晓群 ^{[1
]}

王宽 ^{[1
]}

侯学勇 ^{[1
]}

徐进东 ^{[2
]}

机构：

[1] 河海大学电气工程学院

[2] 泰州供电公司

来源：

电力自动化设备 | 2007年 / 01期

关键词：

电力系统; 动态无功优化; 负荷分段; 粒子群算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM714.3 [系统中能量损失的降低及无功功率的补偿];

学科分类号：

摘要：

根据电力系统实际运行中负荷不断变化的情况,提出了动态无功优化问题的完整数学描述和计算方法。从负荷曲线的特点出发,结合设备动作次数约束,提出利用遗传算法进行智能化负荷分段的方法。利用引入免疫系统的免疫信息处理机制和自动调整动量系数的自适应因子的粒子群算法,从整体上获得系统的最优控制方式。IEEE 30节点系统算例分析表明,该方法有效减少了补偿设备和变压器分接头的动作次数,其中节点12电容器组的投切次数由6次降为2次,且系统在一天内的有功损耗由1.2413p.u.降为1.1554p.u.。

引用

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页数：5

共 9 条

[1] 配电网时变无功电压优化方法 [J].