基于改进遗传算法的电力系统无功优化

电力系统无功的合理分布是保证电压质量和降低网损的前提条件,电力系统中无功的优化调整,将对电力系统的安全经济运行产生重要作用。因此对电网进行无功优化,是一个既直接影响系统电压质量,又关系到电网经济运行的重要问题。在以往的无功优化计算中,对于无功功率不足和系统电压偏低的情况一直是人们关注的问题。 无功优化主要考虑在负荷给定的情况下,变压器分接头位置、无功补偿的最佳容量和发电机机端电压大小的优化确定。本文以减少有功网损为目标函数建立了电力系统无功优化计算的数学模型,对于目标函数中的电压越界点和发电机无功越界点,采用罚函数予以解决。 对无功优化问题的求解本文采用遗传算法,针对遗传算法应用于求解无功规划优化等复杂非线性优化问题中容易发生“早熟”和收敛速度慢等问题,本文对常规遗传算法进行改进,选择操作采用锦标赛法,交叉操作后引入模拟退火的Metropolis接受准则,运算采用自适应交叉率与变异率,并在变异后期采用二次变异。通过改进,遗传算法寻优过程能够跳出局部最优解,增强了全局寻优能力,使寻优速度和精度在一定程度上得到了提高,同时保留了常规算法的各种优点。 根据上述算法用MATLAB语言编制了实用程序,使用本文所提出的改进算法对IEEE-30节点系统进行了优化计算,并与自适应遗传算法和禁忌遗传算的优化结果进行了比较分析,得到遗传算法控制策略一致性的同时,验证了本文的改进算法提高了计算速度,同时改善了算法的收敛性,证明本文模型和算法的实用型、可靠性和较优性。