基于随机自适应粒子群算法的电力系统无功优化

基于粒子群算法的配电局域网无功优化研究的开题报告一、研究背景配电局域网作为电力系统的最后一级输配电部门，是电力系统中起着重要作用的组成部分。

为了保证配电系统的稳定运行和供电质量，平衡无功功率是其中必不可少的工作之一。

随着现代智能电网技术的不断推广，不断出现更高要求的配电网无功控制方法，需要寻找更为精准、高效的方案来实现配电网无功控制。

粒子群算法作为一种高效、灵活的求解优化问题的有效方法，其应用在配电网无功优化控制中有很大的潜力。

二、研究目的本文旨在基于粒子群算法，设计一种配电网无功优化模型，在考虑各种限制条件下，实现配电局域网无功优化控制，进一步提高配电系统的稳定性和供电质量。

三、研究内容1. 分析配电局域网的无功控制技术与现状，了解已有的电力系统无功优化控制研究进展。

2. 设计配电网无功优化模型，考虑电力系统各项约束条件。

3. 基于粒子群算法，设计适应配电局域网无功控制的优化算法，实现优化模型的求解。

4. 建立实验仿真平台，对算法的有效性和可靠性进行验证。

5. 结合实际案例，分析算法优化结果，在工程应用中的安全性和实用性。

四、研究意义1. 研究新型配电网无功优化控制方法，提高配电系统的稳定性和供电质量。

2. 开发新型优化算法，为电力系统规划和优化提供新思路。

3. 推进电力系统智能化和信息化，加速电力科技进步和发展。

五、研究方法1. 搜集配电局域网无功控制技术和现状相关文献。

2. 设计配电网无功优化模型，包括优化目标、约束条件等。

3. 利用粒子群算法，求解优化模型。

4. 建立仿真平台，对算法优化结果进行验证和分析。

5. 结合实际案例，评估算法的实际应用价值。

六、论文结构本文将分为以下几个部分：第一章：绪论。

介绍配电局域网无功优化的背景，研究目的、内容和意义。

第二章：文献综述。

对配电系统无功控制技术和现状进行介绍和总结，分析已有的电力系统无功优化控制研究进展。

第三章：配电网无功优化模型。

设计配电网无功优化模型，考虑各项约束条件，明确优化目标。

粒子群优化算法在电力系统无功优化中的应用王慧召王慧敏（华北电力大学计算机科学与技术学院，北京，102206）The Application of Particle Swarm Optimization onReactive Power Optimization of Electric Power SystemWANG huizhao WANG huimin(Department of Computer Science and Technology,North China Electric Power University,Beijing,102206)[摘要] 粒子群优化(PSO)算法是一种基于群体的演化算法，它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域，其思想来源于人工生命和演化计算理论。

无功优化是指在电力系统的电力传输过程中，为了减少电网传输设备以及发电机组互连网络中的无功消耗，而采取的增加电网无功补偿设备，调节电网设备分布等方法，以使电网的运行费用最小，从而达到降损节能的目的。

[关键词] 粒子群算法电力系统无功功率无功优化中图分类号：TP31ABSTRACT: Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is a Group-Based evolutionary algorithm, which found the optimal region in complex search space through interaction between the particles. The thinking comes from artificial life and evolution theory. Reactive power optimization system means: using methods such as increasing the compensation of reactive power grid equipment, adjusting equipment grid distribution and so on in process of power transfer, in order to reduce the reactive power consumption which generate in power grid transmission equipment and the interconnection network, so as to minimum Network operating costs, to achieve the objective of energy-saving.KEYWORDS: Particle Swarm Optimization, Power System, Reactive Power，Reactive Power Optimization1 引言电力系统的无功功率是保证电能质量的必要条件，无功功率在电力系统中的合理分配是充分利用无功电源，改善电压质量，减少网络损耗和提高电压稳定性的重要措施。

附件基于粒子群算法的电力系统无功优化一、选题背景及其意义电力系统的中心任务是保证电网安全、可靠、经济和优质运行，高质量的电力供应已经成为现代社会经济生活的迫切需求。

电压质量是电力系统电能质量的重要指标之一，电能质量诸多问题中，电压波动造成的危害最为广泛。

电力系统的电压如果波动过大，不但会直接影响电气设备的性能，而且还将给系统稳定、安全运行带来困难，甚至引起系统电压崩溃，造成大面积停电，如1978 年12 月法国大停电，1983 年12 月瑞典大停电等都是因无功控制不当引起电压崩溃，从而造成系统重大事故[1]。

此外1977年纽约大停电被确认是由于无功问题引发的；1987 年7 月东京大停电也被认为是由于在夏季用电高峰期间无功缺乏和电压崩溃的缘故[2]。

因此，保证电压质量、提高电网的电压合格率是非常重要的；另外无功功率在系统中的流动不仅要在线路上产生电压降落，影响电压质量和电力系统的稳定性，而且要损耗有功功率、占用输电线路和设备的容量。

这就要求在电网规划和运行中，必须控制无功功率，限制其在系统中的流动，既对电力系统无功功率进行优化。

电力系统无功优化，一般是指在满足电网的安全运行约束的前提下，通过变压器分接头的合理选择，发电机机端电压的理想配合以及无功补偿的优化配置等措施，使系统无功潮流达到最优分布，减少有功损耗。

它对于提高系统电压质量，减少有功损耗，保证系统安全、可靠和经济运行有重要意义。

在我国，随着电力系统的迅速发展，电网规模越来越大，结构也日趋复杂，使系统的稳定性问题更加突出，而单凭经验进行无功配置已不能适应现代系统的需要，需要在现代电子与计算机技术的基础上，研究建立无功优化的数学模型、提出相应的算法，在电网的规划建设和实际调度运行中实现无功优化，并在满足电网安全运行条件下，减少有功损耗和投资。

同时对于电力公司而言，减少有功网损就是增加利润，在电力公司由粗放型经营向集约化经营方式转变的今天，进行无功优化就显的更加必要和重要了。

基于粒子群算法的配电网无功优化研究配电网无功优化问题是指在配电网运行中，通过调整无功补偿装置（如无功补偿电容器等）的投入和退出，以优化系统的功率因数，降低电网的无功损耗，提高电网的功率质量和效率。

这是一个典型的多目标优化问题，同时涉及到无功补偿设备的投资成本和运行成本，以及电网的功率因数改善、电网损耗降低等多个指标。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种常用的优化算法，模拟了鸟群觅食的过程，通过个体之间信息的共享和学习，以寻找全局最优解的方式进行。

基于粒子群算法的配电网无功优化研究主要包括以下几个方面：首先，需要建立配电网的模型。

该模型需要考虑电网的拓扑结构、节点的电压和相角等参数，并考虑无功补偿装置的投入和退出对系统的影响。

同时，还需要考虑电力负荷的变化、电压约束条件等因素，从而构建配电网无功优化的数学模型。

其次，需要确定优化目标。

根据具体的需求，可以选择不同的优化目标，如最小化电网的无功损耗、最大化电网的功率因数等。

同时，还需要考虑无功补偿装置的投资成本和运行成本，以及电网的安全性等因素，综合考虑多个指标，建立多目标优化的数学模型。

然后，需要设计适应度函数。

适应度函数衡量了解决方案的优劣程度，作为粒子群算法过程中的评价标准。

适应度函数需要综合考虑各个优化目标，并将其转化为数值化的指标。

接下来，需要设计粒子群算法的参数设置。

包括种群大小、最大迭代次数、惯性权重等参数的确定。

这些参数设置直接影响到过程的效率和准确性。

最后，可以通过编程实现基于粒子群算法的配电网无功优化模型，并进行仿真实验。

通过对不同大小的配电网进行实验验证，评估算法的性能和效果。

同时，还可以将该算法与其他优化算法进行比较，以进一步验证其优越性。

总之，基于粒子群算法的配电网无功优化研究可以有效地解决配电网无功优化问题，提高电网的功率质量和效率。

但需要注意的是，在实际应用中还需要考虑到电力系统的实时运行条件和设备的实际操作限制等实际问题。

基于自适应小生境粒子群优化算法的电力系统无功优化刘自发;张建华【期刊名称】《电力自动化设备》【年(卷),期】2009(029)011【摘要】针对电力系统无功优化问题,提出用自适应小生境粒子群优化ANPSO(Adaptive Niche Panicle Swarm Optimization)算法来克服粒子群优化(PSO)算法容易早熟而陷入局部最优解的缺点.以粒子的位置状况及其2个向量点积的符号动态生成小生境半径,根据各粒子之间的距离组成小生境种群.在小生境群体中运用粒子群优化算法进行寻优,对于更新后的群体根据粒子间的距离,利用共享机制改变粒子的适应度,用以提高整个群体的全局寻优能力.通过对IEEE 6、14、30和118节点测试系统的无功优化问题计算及结果分析,并且与其他算法进行比较,结果表明该算法收敛成功率高,能获得较好的解.%ANPSO(Adaptive Niche Particle Swarm Optimization) algorithm is presented for reactive power optimization to avoid the premature phenomenon of PSO. The Niche radius is dynamically created by the swarm position and the dot product sign of two vectors, by which different Niche groups are built. Each Niche group is evolved by PSO and a sharing mechanism is adopted to improve the adaptability of the evolved groups for enhancing the global searching ability. The proposed algorithm is tested on IEEE 6-bus,IEEE 14-bus, IEEE 30-bus and 1EEE 118-bus systems. Results show its better performance in celerity,accuracy and efficiency.【总页数】4页(P27-30)【作者】刘自发;张建华【作者单位】华北电力大学,电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室,北京,102206;华北电力大学,电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室,北京,102206【正文语种】中文【中图分类】TM714.3【相关文献】1.基于改进小生境帝国竞争算法的多目标电力系统无功优化 [J], 张金环;安海霞;王永春2.基于改进小生境伪并行遗传算法的电力系统无功优化研究 [J], 罗文光3.自适应粒子群优化算法在电力系统无功优化中的应用 [J], 陈艳飞;何正文4.基于改进小生境粒子群优化算法的电力系统无功优化研究 [J], 韩学军;邓艳秋;张全厚;高博;绳环宇5.基于小生境遗传算法的电力系统无功优化分析 [J], 张宏炜;吴立君;马懿因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于自适应聚焦粒子群算法的电力系统无功优化刘述奎;陈维荣;李奇;林川;段涛【期刊名称】《电力系统保护与控制》【年(卷),期】2009(037)013【摘要】Adaptive focusing particle swarm optimization (AFPSO) based on the balance characteristic between global search and local search of particle swarm optimization is an adaptive swarm intelligence optimization algorithm with preferable ability of global search and search rate. AFPSO is proposed to optimize the reactive power optimization. Based on optimal control principle, AFPSO applied for optimal reactive power is evaluated on an IEEE 30-bus power system. The modeling of reactive power optimization is established by taking the minimum network losses as the objective. The simulation results and the comparison results with various optimization algorithms demonstrate that the proposed approach converges to better solutions much faster than the earlier reported approaches and the algorithm can make effectively use in reactive power optimization. Simultaneously, the validity and superiority of AFPSO is proved.%自适应聚焦粒子群算法(AFPSO)是根据PSO算法的全局搜索与局部搜索平衡特性,改进得到的一种具有较好全局搜索能力和寻优速度的自适应群体智能优化算法.通过采用AFPSO算法,对电力系统进行无功优化.该方法是以最优控制原理为基础,以网损最小为目标函数,在IEEE 30节点系统上进行测试,通过仿真测试以及不同算法优化结果的对比,表明基于AFPSO算法在算法计算精度、收敛稳定性、寻优时间等方面都具有普遍优势,能有效地应用于电力系统无功优化中,证明了AFPSO 算法的有效性和优越性.【总页数】6页(P1-6)【作者】刘述奎;陈维荣;李奇;林川;段涛【作者单位】西南交通大学电气工程学院,四川,成都,610031;西南交通大学电气工程学院,四川,成都,610031;西南交通大学电气工程学院,四川,成都,610031;西南交通大学信息科学与技术学院,四川,成都,610031;西南交通大学电气工程学院,四川,成都,610031【正文语种】中文【中图分类】TM76【相关文献】1.基于自适应强引导粒子群算法的电力系统无功优化 [J], 刘丽军;蔡金锭2.基于自适应模糊粒子群算法的电力系统无功优化研究 [J], 吴肖锋;仲伟坤;张程;孙艳学;陈维华;于宗平3.基于随机自适应粒子群算法的电力系统无功优化 [J], 周宣4.基于自适应粒子群算法的电力系统无功优化 [J], 王维;张洪梁5.基于随机聚焦粒子群算法的电力系统无功优化 [J], 刘述奎;陈维荣;李奇;郑永康;张雪霞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于自适应粒子群优化算法的有源配电网多目标动态无功优化葛朝晖;王颖;刘梦怡;齐晓光;林榕;徐正阳【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2018(030)011【摘要】为解决负荷变动条件下电容器组和分布式电源的协调优化问题,提出了一种新的配电网动态无功优化方法.首先,建立了分布式电源及负荷的随机模型,通过蒙特卡罗模拟抽样,得到24 h的分布式电源出力曲线和负荷变化曲线,研究了基于半不变量法的随机潮流分析方法;其次,以分布式电源投资效益和网络有功损耗为目标函数,建立了有源配电网多目标动态无功优化模型;然后,基于分布熵的自适应粒子群算法,提出了模型的求解方法与流程;最后,通过算例验证了所提方法的有效性和实用性.【总页数】8页(P44-51)【作者】葛朝晖;王颖;刘梦怡;齐晓光;林榕;徐正阳【作者单位】国网河北省电力有限公司经济技术研究院,石家庄 050011;国网河北省电力有限公司经济技术研究院,石家庄 050011;智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津 300072;国网河北省电力有限公司经济技术研究院,石家庄 050011;国网河北省电力有限公司经济技术研究院,石家庄 050011;智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津 300072【正文语种】中文【中图分类】TM315【相关文献】1.基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法 [J], 孙冲;李文辉2.基于分解的改进自适应多目标粒子群优化算法 [J], 庞锐;高兴宝3.基于多目标局部变异-自适应量子粒子群优化算法的复杂地形多传感器优化部署[J], 徐公国;段修生;单甘霖;童俊4.基于种群曼哈顿距离的自适应多目标粒子群优化算法 [J], 李浩君; 张鹏威; 郭海东5.基于改进粒子群优化算法的多目标自适应巡航控制 [J], 毛锦;阳磊;刘凯;杜进辅;崔亚辉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。