基于深度差分进化的电力系统无功优化研究

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在电力系统中,主要存在有功和无功两种功率,无功功率的补偿量和分布情况,会对电力系统的安全、经济运行产生直接影响。因此,无功优化研究是调整电力系统运行状态的重要途径之一。无功优化问题是一个众所周知的非线性、多约束优化问题,目前使用的优化算法并不能有效的解决该问题。传统优化方法对模型的精确度要求严格,对不同电力模型适应性差,优化结果存在较大误差。而差分进化(Differential Evolution,DE)算法对模型的限制不严格、对电力模型适应性好,被广泛应用于无功优化研究。现有DE算法容易陷入局部最优,在解决无功优化问题时常常无法找到全局最优解。因此,在本文中采用基于深度信息的差分进化(Di-DE,Depth Information-based Differential Evolution)算法来解决无功优化问题。本文的工作主要分为以下四点:(1)在无功优化方面,研究分析了潮流计算中高斯-赛德尔(G-S)法和牛顿-拉夫逊(N-R)法的优缺点,并选择N-R法作为本文的潮流计算算法。然后分析了无功优化数学模型,选择有功损耗最小作为优化目标,建立目标函数、约束条件以及相应的罚函数。(2)在优化算法方面,对DE算法进行了深入研究。目前用于无功优化研究的算法的全局搜索能力不足,容易陷入局部最优。因此,将种群进化过程中的深度信息纳入到变异策略中,以增强算法的“勘探”和“开发”能力,这些信息能够反映目标函数的结构特征,并设定了参数自适应机制。基于这两点,提出了Di-DE算法。(3)在国际标准测试套件CEC2013上,对Di-DE算法进行数值优化验证,在Matlab2016b上进行实验。在30维度优化中,与DE算法、iw PSO算法和QUATRE算法在收敛精度和收敛速度两个方面进行了比较,实验结果表明,Di-DE算法在这两方面的表现都是最优秀的。(4)在IEEE-14节点、IEEE-30节点和IEEE-57节点系统上,对Di-DE算法进行电力系统无功优化验证,在Matlab2016b上进行仿真实验,并与DE算法、iw PSO算法和QUATRE算法进行比较,实验结果表明,Di-DE算法具有更好的收敛精度和收敛速度,能够有效的降低系统的有功损耗。
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