基于改进遗传算法的电力系统无功优化研究

随着电网容量和用电设备的增加,用户对电力系统无功的要求也与日俱增。无功不平衡会导致系统功率因数和电压降低,网络传输能力下降,网损增加,使电气设备得不到充分的利用,严重时还会导致设备的损坏。电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段,是降低网损、提高电压质量的重要措施,具有非常重要的理论价值与现实意义。 电网无功优化补偿是在有功潮流调度给定的情况下,以负荷节点电压和线路输送无功功率作为状态变量,运用优化算法,调节发电机节点电压、变压器可调分接头和无功补偿装置,在满足电力负荷的要求下,寻求合理的无功补偿点和最佳补偿容量,保证电网能够安全、优质地向用户供电。 本文考虑高压输电网无功优化是一多变量、多约束的混合非线性规划问题,把系统网损最小作为研究的目标函数,节点电压越界和发电机节点无功出力越界情况作为惩罚函数,用改进遗传算法进行优化。本文的改进方案主要涉及混合编码方式,初始种群的产生方式,采用结合模拟退火算法和小生境思想的替代策略,迭代过程中添加新染色体,采用自适应交叉、变异概率等。 改进算法在IEEE-6和IEEE-30节点电力系统的计算结果与其它优化算法比较表明,本文所提出的用于电力系统无功优化的改进遗传算法是正确的、有效的,具有一定的理论价值与实用价值。与标准遗传算法相比,它具有更好的全局收敛能力与收敛速度。