三目標(biāo)自適應(yīng)變異微粒群算法的無(wú)功優(yōu)化

馬立新,王繼銀,欒　健,黃陽(yáng)龍

(上海理工大學(xué) 光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院,上海　200093)

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三目標(biāo)自適應(yīng)變異微粒群算法的無(wú)功優(yōu)化

馬立新1,王繼銀2,欒健3,黃陽(yáng)龍4

(上海理工大學(xué) 光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院,上海200093)

摘要電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化是提高電能質(zhì)量保證電網(wǎng)運(yùn)行的重要環(huán)節(jié),文中建立了綜合考慮有功網(wǎng)損和電壓偏移最小及電壓穩(wěn)定裕度最大的三目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化模型,引入了自適應(yīng)變異微粒群算法用于解決三目標(biāo)電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題。該算法利用群體的適應(yīng)度方差來(lái)動(dòng)態(tài)監(jiān)控微粒群聚集的狀況,采用增加隨機(jī)擾動(dòng)的方法對(duì)聚集的微粒進(jìn)行變異,并對(duì)慣性權(quán)重進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,使該算法既能跳出局部最優(yōu),防止早熟,又能提高收斂速度和精度。將該算法與其他算法應(yīng)用于IEEE-14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)中進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化,通過(guò)數(shù)據(jù)的計(jì)算和比較,結(jié)果驗(yàn)證了該模型和算法用于解決多目標(biāo)電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題的優(yōu)越性和實(shí)用性。

關(guān)鍵詞微粒群算法;變異;三目標(biāo);無(wú)功優(yōu)化;方差

無(wú)功優(yōu)化(Reactive Power Optimization,RPO)是在各種約束條件下,通過(guò)調(diào)整發(fā)電機(jī)端電壓、可調(diào)變壓器變比、電容器補(bǔ)償容量等控制變量來(lái)使電力系統(tǒng)的無(wú)功分布達(dá)到最優(yōu),從而保證電力系統(tǒng)的高效穩(wěn)定運(yùn)行。本文在傳統(tǒng)的無(wú)功優(yōu)化模型基礎(chǔ)上,引入靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度,建立了以節(jié)點(diǎn)電壓偏移最小,有功網(wǎng)損最少以及電壓穩(wěn)定裕度最大為目標(biāo)的優(yōu)化模型。

微粒群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一種群智能優(yōu)化算法[1]。……