基于改进遗传算法的配电网无功优化研究

被引：24

作者：

陈强 ^{[1
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刘瑾 ^{[1
]}

杨海马 ^{[2
]}

刘海珊 ^{[1
]}

韦钰 ^{[1
]}

机构：

[1] 上海工程技术大学电子电气工程学院

[2] 上海理工大学光电信息与计算机工程学院

来源：

电子科技 | 2019年 / 32卷 / 05期

基金：

上海市自然科学基金;

关键词：

配电网; 多目标无功优化; 降低网损; 改进遗传算法; 自适应算子;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM732 [电力系统的运行]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

120103 [信息系统与信息管理]; 140502 [人工智能];

摘要：

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。

引用

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页数：6

共 14 条

[1]

基于改进遗传算法的应用研究 [D].