量子粒子群混合算法電力系統(tǒng)無功優(yōu)化

第28卷第19期電網(wǎng)技術(shù)vol.28no.19 2004年10月powersystemtechnologyoct.2004 文章編號：1000-3673（2004）19-0014-06中圖分類號：tm715文獻標(biāo)識碼：a學(xué)科代碼：470·4054 粒子群優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用 袁曉輝1，王乘1，張勇傳1，袁艷斌2 （1．華中科技大學(xué)，湖北省武漢市430074；2．武漢理工大學(xué)，湖北省武漢市430071） asurveyonapplicationofparticleswarmoptimization toelectricpowersystems yuanxiao-hui1，wangcheng1，zhangyong-chuan1，yuanya

隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的日益擴大和電力市場改革的實施，保證電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟、穩(wěn)定、可靠地運行越來越重要。本文對pso算法在電力系統(tǒng)中應(yīng)用的研究現(xiàn)狀進行了較為全面的總結(jié)，主要包括在電網(wǎng)擴展規(guī)劃、檢修計劃、機組組合、負荷經(jīng)濟分配、最優(yōu)潮流計算與無功優(yōu)化控制、諧波分析與電容器配置、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)估計、參數(shù)辨識、優(yōu)化設(shè)計等方面的應(yīng)用研究成果。

介紹了電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題及其模型,對人工智能算法在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題中的應(yīng)用現(xiàn)狀進行總結(jié),指出了各種算法在解決此類問題時的優(yōu)、缺點,并對其研究前景進行了展望。

基于使用優(yōu)化算法來計算果蠅,提出了一種修正算法研究,即無功優(yōu)化和控制算法。這些算法有利于降低電力系統(tǒng)的有功損耗。設(shè)β為修正因子,然后代入基礎(chǔ)的算法中對這個基礎(chǔ)的foa算法進行修正和優(yōu)化,從而避免foa算法容易僅將焦點關(guān)注于局部而非整體。采用foa、pso、mfoa以及內(nèi)點法來研究ieee30節(jié)點系統(tǒng),通過研究對比發(fā)現(xiàn),mfoa相較于其他幾種算法,計算結(jié)果較為準(zhǔn)確,且收斂效率更高。

在無功優(yōu)化中通常是以減少線路中的有功網(wǎng)損、降低電網(wǎng)無功補償容量、提高電能質(zhì)量等方面為目標(biāo)進行優(yōu)化。建立了以減少有功網(wǎng)損，降低電壓偏移以及提高電壓穩(wěn)定裕度的三目標(biāo)優(yōu)化模型。在傳統(tǒng)的差分進化算法(differentialevolutionalgorithm)中，控制參數(shù)和差分變異策略在對待優(yōu)化解的問題較為敏感。為克服這一缺陷進一步提出的一種具有自適應(yīng)參數(shù)的的差分進化算法。首次引入全新的三角高斯變異方式，在樣本中隨機選出的三個不同的值取均值μ，標(biāo)準(zhǔn)差取任意兩差的絕對值的平均值為標(biāo)準(zhǔn)差δ進行高斯分布。將其運用于電力系統(tǒng)ieee-14節(jié)點的系統(tǒng)中進行仿真，將傳統(tǒng)差分算法和粒子群算法與本算法進行比較，驗證本算法的優(yōu)越性與實用性。

首次將量子粒子群優(yōu)化算法用于水電系統(tǒng)經(jīng)濟運行研究中。該算法是量子理論與粒子群算法的融合,在粒子編碼過程中引入了量子的態(tài)矢量表達,并將量子比特的概率幅表示應(yīng)用于粒子的編碼,使得粒子可以表達為多個態(tài)的疊加;在粒子更新操作過程中,利用量子邏輯門實現(xiàn)了粒子的演化,具有比常規(guī)粒子群算法更好的目標(biāo)優(yōu)化性能。仿真結(jié)果證實該算法可有效解決水電機組經(jīng)濟運行問題。性能對比顯示,該算法求得的解優(yōu)于常規(guī)粒子群算法及其它優(yōu)化算法所求得的解。

電力系統(tǒng)機組組合問題的改進粒子群優(yōu)化算法

為提高電力系統(tǒng)短期負荷預(yù)測的精度,引入一種新型的群智能方法——粒子群優(yōu)化算法,并將這種智能算法與bp算法相結(jié)合,形成了粒子群優(yōu)化bp算法模型,建立了計及氣象因素的短期負荷預(yù)測模型.通過具體算例將此模型與單純的bp模型進行比較,結(jié)果表明:該算法具有較高的預(yù)測精度,完全能滿足實際工程的要求.

在建立光伏電站穩(wěn)態(tài)運行模型的基礎(chǔ)上,提出以并網(wǎng)點電壓偏差最小,光伏發(fā)電單元出口電壓平均偏差最小,以及損耗最小的多目標(biāo)無功優(yōu)化模型,并采用免疫粒子群算法求解.最后通過仿真算例和實驗平臺驗證算法的正確性和有效性.

介紹了標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的基本思想,提出了鋼框架抗震優(yōu)化設(shè)計的量子粒子群算法,建立了多層鋼框架優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型,最后通過一個算例驗證了該方法的效率和有效性,結(jié)果表明該方法科學(xué)可行,具有很好的應(yīng)用前景。

電力系統(tǒng)負荷預(yù)測是電力系統(tǒng)中的一個重要的研究課題。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和時間序列預(yù)測算法進行加權(quán)融合,提出一種混合算法對eunite競賽數(shù)據(jù)進行了短期電力負荷預(yù)測。實驗結(jié)果表明負荷預(yù)測精度得到了很大的提升。

電力系統(tǒng)無功電壓綜合控制 【摘要】本文通過對無功功率對用戶和電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定電能質(zhì)量經(jīng)濟運 行至關(guān)重要性；電力系統(tǒng)無功電源及無功補償原則；電壓--無功調(diào)節(jié)實現(xiàn)方法、 實現(xiàn)方式和控制調(diào)整策略及泉州地區(qū)無功電壓調(diào)整和控制分析。泉州地區(qū)的電壓 無功控制采用acv智能控制系統(tǒng)，此系統(tǒng)可對電壓、功率因數(shù)和網(wǎng)損進行優(yōu)化 控制。 【關(guān)鍵詞】無功電壓無功電源vqcavc調(diào)整方法調(diào)整策略 無功功率對用戶和電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定、電能質(zhì)量和經(jīng)濟運行至關(guān)重要。從電 力系統(tǒng)潮流計算和電力系統(tǒng)綜合負荷電壓靜態(tài)特性得知，電壓與無功功率密切關(guān) 系。無功功率不足系統(tǒng)電壓將下降，反之將上升。過高電壓和過低電壓將影響到 用戶和電力系統(tǒng)本身的正常工作。電壓過高，用戶的用電設(shè)備的絕緣將受到威脅； 電壓過低，用戶的電器設(shè)備的正常工作受到影響。特別是電動機負荷，電壓過低， 電動機的轉(zhuǎn)矩將成平方級的下降，正

電力系統(tǒng)無功優(yōu)化與電壓管理對于實現(xiàn)整個電網(wǎng)的安全穩(wěn)定經(jīng)濟運行、降低電網(wǎng)損耗以及保證電壓質(zhì)量都具有十分重要的意義。其中,無功優(yōu)化管理的核心是實現(xiàn)無功優(yōu)化的方式方法,它對無功優(yōu)化的質(zhì)量和速度起著決定性的作用。本文主要結(jié)合無功電壓優(yōu)化問題的分類,來討論和分析電力系統(tǒng)無功優(yōu)化與電壓管理的方法,希望能夠給廣大工作者提供幫助。

風(fēng)一火電力系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度是一個極其復(fù)雜的np問題，不易求解。，改進粒子群算法，并將其應(yīng)用于風(fēng)一火電力系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度，提出了一種改進的慣性權(quán)重線性遞減的粒子群算法。針對粒子群算法容易局部收斂的缺陷，、首先，本文在慣性權(quán)重線性遞減（ldw）的基礎(chǔ)上，加入常數(shù)擾動，使慣性權(quán)重大幅增大，以便于跳出局部搜索，進行全局搜索，從而防止局部收斂；其次，為盡可能的避免粒子群算法出現(xiàn)粒子高度聚集在最優(yōu)粒子的周圍的情況，使得粒子趨于相同以致于大大損失粒子群的多樣性，一定概率的自適應(yīng)的改變慣性權(quán)重并混入隨機個體，以便于更好的保持種群多樣性、、最后，在matlab2010agui平臺下采用幾種不同的粒子群算法進行仿真試驗。仿真結(jié)果表明，在相同條件下改進的粒子群算法能夠?qū)さ礁_的解。

10電力系統(tǒng)機組組合問題的改進粒子群優(yōu)化算法

從無功補償?shù)幕驹砣胧?介紹了從提高功率因數(shù)需要提高補償容量的計算方法,并進一步介紹補償電容器的三角形接法及容量計算,在此基礎(chǔ)上引入檢測無功功率自動投切法,最后給出低壓無功補償系統(tǒng)框圖及產(chǎn)品基于現(xiàn)場數(shù)據(jù)的模擬仿真圖,并通過對比得出該無功補償技術(shù)方法現(xiàn)實可行,效果突出。

對陽煤電力系統(tǒng)中的無功電源、設(shè)備和無功補償裝置的平衡進行了分析,指出無功平衡存在的一些問題,并提出改進措施。

電力系統(tǒng)供電網(wǎng)絡(luò)中的輸電線路及電纜,在運行中要產(chǎn)生容性無功。由于城網(wǎng)改造配電網(wǎng)絡(luò)主要由高壓電纜組成,高壓電纜產(chǎn)生的容性無功嚴(yán)重影響配網(wǎng)的安全經(jīng)濟運行。為解決電力系統(tǒng)容性無功過補問題,我們從電力系統(tǒng)容性無功的產(chǎn)生機理進行分析,找出電力系統(tǒng)容性無功產(chǎn)生的特點及解決辦法。結(jié)果表明電力系統(tǒng)容性無功功率取決于電網(wǎng)中輸電線路及電纜的結(jié)構(gòu)及長度,電網(wǎng)結(jié)構(gòu)確定以后,它的容量相對固定,變化不大。因此對電力系統(tǒng)容性無功的補償應(yīng)相對固定并采用分散補償和集中補償相結(jié)合的原則進行配置。同時針對10kv及35kv小電流接地系統(tǒng)因接地電容電流增大引起的消弧線圈容量增大,運行可靠性降低問題,研制出了既有感性補償又能減少接地電容電流的裝置y接電抗器滅弧裝置,對它的原理構(gòu)造,性能進行了介紹。

文中闡述了遺傳算法與其它算法相結(jié)合的多種改進遺傳算法進行水電站無功優(yōu)化中的應(yīng)用和今后的發(fā)展方向。

首先介紹了無功優(yōu)化的定義及在配電網(wǎng)中的作用,然后介紹了經(jīng)過改進的遺傳算法在配電網(wǎng)無功補償優(yōu)化方面的應(yīng)用,并且與傳統(tǒng)遺傳算法相比,改進的遺傳算法解決了傳統(tǒng)遺傳算法過早收斂的問題,同時存在局部最優(yōu)、計算復(fù)雜的缺點。

電壓作為評價電能質(zhì)量的重要指標(biāo),在電力系統(tǒng)中的用電設(shè)備主要就是按照標(biāo)準(zhǔn)的額定電壓進行設(shè)計和制造,以確保用戶用電設(shè)備符合其要求,電壓值偏移處于可控范圍之內(nèi)是電力系統(tǒng)運行調(diào)整的主要任務(wù)。電壓調(diào)整的特點就在于電力系統(tǒng)中很多節(jié)點的電壓值不同,因此它與電力系統(tǒng)的無功功率有著較為密切的關(guān)系。所以為了確保整個電力系統(tǒng)各節(jié)點處電壓符合要求與標(biāo)準(zhǔn),就必須要采取各種有效措施。對此文章就電力系統(tǒng)中的無功補償與電壓調(diào)整進行簡單的分析,并提出些可供參考的意見與措施。

為科學(xué)求解梯級水電站群多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型,提出一種基于量子行為進化機制的多目標(biāo)量子粒子群算法(moqpso)。該方法以標(biāo)準(zhǔn)量子粒子群算法(qpso)為基礎(chǔ),引入外部檔案集合存儲非劣粒子,利用個體支配關(guān)系實現(xiàn)檔案集合的動態(tài)更新維護;依據(jù)個體領(lǐng)導(dǎo)能力優(yōu)劣選擇粒子歷史最優(yōu)位置與種群全局最優(yōu)位置,維持搜索過程中個體進化方向的多樣性;采用混沌變異算子對個體進行局部擾動,提升算法的全局收斂性能。烏江流域模擬調(diào)度結(jié)果表明,所提方法具有良好的收斂速度與尋優(yōu)能力,可快速獲得兼顧梯級水電系統(tǒng)經(jīng)濟性與可靠性要求的pareto解集,能夠為工程人員提供科學(xué)的決策依據(jù)。