基于并行海鸥算法的电力系统无功功率优化

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无功优化(Reactive Power Optimization)是实现电网的安全、经济、可靠运行目标的至关重要的途径之一,同时也是提升电能质量,降低线路损耗的重要手段。通过无功优化,合理配置无功功率,不仅可以降低电网运行过程中的有功功率损耗,而且可以稳定系统电压,保证电力系统合理运行。本文采用并行海鸥算法(Parallel Seagull Optimization Algorithm,PSOA)对无功优化问题进行求解,以提升电网的运行效率。本文的工作内容主要分为以下四点:(1)分析了海鸥算法(Seagull Optimization Algorithm,SOA)的运行原理,SOA算法是属于元启发类进化算法,其关键特征是模拟海鸥种群“迁徙”和“攻击”行为。SOA算法具有收敛速度快,寻优能力强、收敛精度高等优点,但是在求解一些复杂的高维度优化问题时,原始SOA算法会出现早熟,陷入局部最优解现象,最终导致算法无法收敛到全局最优解。为了进一步提高SOA算法的寻优能力,引入并行更新策略以及自适应螺旋形状参数,提出了PSOA算法。(2)电网的复杂性导致无功优化问题包含了很多等式约束条件、不等式约束条件。在处理状态变量的不等式约束条件时,引入可行域原则,通过统计状态变量越界次数,判断解的可用性,避免传统罚函数法中繁琐的惩罚因子选取,极大提高算法运行效率。(3)电力系统无功优化是建立在潮流计算基础上的,常用的潮流计算方法有:牛顿-拉夫逊法和P-Q分解法。根据不同系统运行需求,无功优化问题数学模型是不同的。对于单目标无功优化问题,从经济方面考虑,考虑有功网络损耗最小作为目标函数;对于多目标无功优化问题,先考虑电网运行的经济性和稳定性,以电网网损最小和静态电压稳定裕度最大这两个目标函数,通过归一化处理,并使用加权法对其转换。(4)对PSOA算法进行性能测试验证以及电力系统无功优化验证,在MATLAB 2018b的环境下,对IEEE-14节点系统和IEEE-30节点系统分别进行单目标和多目标的无功优化仿真实验,并与SOA算法、PSO算法和MVO算法进行对比,结果表明PSOA算法具有更好的全局收敛能力和寻优性能,能够有效地降低网络损耗,同时还能提高电力系统电压稳定性,保证现代电网运行安全可靠。
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