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首先介绍了无功优化的定义及在配电网中的作用,然后介绍了经过改进的遗传算法在配电网无功补偿优化方面的应用,并且与传统遗传算法相比,改进的遗传算法解决了传统遗传算法过早收敛的问题,同时存在局部最优、计算复杂的缺点。 相似文献
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针对传统遗传算法在配电网无功优化中的缺陷和配电网的特点,把改进排挤小生境技术和自适应遗传算法有机结合起来应用于无功优化,且采用实数编码和μ λ竞争机制等策略,建立了以计算得到的投资回收年限作为评价电容器安装方案经济效益优劣标准的数学模型。利用SQL Server 2000数据库存储配电线路的原始数据,方便计算时数据的灵活调用。采用面向对象的Visual C#高级语言开发编制了配电网无功优化计算程序并应用于实际配电网中,程序运行稳定、便于维护。实际网络计算结果表明,改进排挤小生境自适应遗传算法更加适用于配电网无功优化。 相似文献
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针对传统遗传算法在配电网无功优化中的缺陷和配电网的特点,把改进排挤小生境技术和自适应遗传算法有机结合起来应用于无功优化,且采用实数编码和μ+λ竞争机制等策略,建立了以计算得到的投资回收年限作为评价电容器安装方案经济效益优劣标准的数学模型.利用SQL Server2000数据库存储配电线路的原始数据,方便计算时数据的灵活调用.采用面向对象的Visual C#高级语言开发编制了配电网无功优化计算程序并应用于实际配电网中,程序运行稳定、便于维护.实际网络计算结果表明,改进排挤小生境自适应遗传算法更加适用于配电网无功优化. 相似文献
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10 kV配电网的无功优化计算 总被引:1,自引:0,他引:1
采用基于逆流编号法的前推回代法和改进的遗传无功精确矩混合算法来计算电力系统网络潮流,为此,提出一个10 kV配电网无功优化的数学模型.优化计算分两步进行:先以无功二次精确矩确定无功补偿点,然后用改进遗传算法来确定补偿点的补偿容量,避免了遗传算法可能产生的随意性和盲目性,寻优方向明晰,收敛速度加快.这样的无功优化计算,能更有效地提高配电网的电压合格率,降低网损,得到最佳的投资回报效益. 相似文献
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电力系统的无功优化以及无功补偿对于电网的安全、经济运行有着重要意义,实现配电网无功优化的主要控制手段是调整有载调压变压器的挡位和投入并联电容器的组数。文中采用改进遗传算法实现了配电网无功优化计算,该算法有较好的计算效率和全局寻优能力,并且通过实例验证了该方法的实用性和有效性。 相似文献
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将电子电力变压器EPT(E lectron ic Power Transform er)用于配电网,进行电压无功综合优化控制。电子电力变压器具有如下优点:可以发出和吸收无功,具有高度可控性;可以始终保持副方输出电压幅值恒定,不随负载变化且平滑可调;原方功率因数可调等等,这些都是常规的有载调压变压器(OLTC)所不具有的。但是,与常规OLTC的仿真研究不同,在含EPT的配电网无功优化中,遗传算法输出的控制变量是EPT原副方VSC的PWM调制系数和调制相角。另外,为了提高优化速度,文中还对简单遗传算法做了改进,改善了算法的收敛特性。算例分析表明,EPT取代配电网中常规的OLTC可有效降低网损,改善副方电压质量,大大减少无功补偿设备的投资费用,从而更好地满足用户对电能质量的要求。 相似文献
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基于改进遗传算法的无功综合优化 总被引:6,自引:2,他引:6
简要分析了传统的电力系统无功优化方法的局限性之后,提出了一种快速有效的求解方法——改进的遗传算法(IGA)。在简单遗传算法(SGA)的基础上,提出了自适应遗传算法,该算法采取了与个体分布散度成正比,并随最优个体保留代数成指数上升的自适应变异率;同时也采取了自适应的交叉率.该交叉率与群体中最大的适应度值和每代群体的平均适应度值有密切的关系。算例表明提出的算法优化效果好.而且在精度上和收敛速度上都有较大的提高。 相似文献
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针对配电网多目标无功优化的应用需求以及优化算法存在的收敛性和多样性问题,基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法,提出一种应用于多目标无功优化的改进粒子群优化算法。该算法在全局外部档案更新过程中引入冗余集策略,避免迭代过程中陷入局部最优解。将算法应用于配电网无功优化中时,采用离散变量取整方法,加快算法的收敛速度。建立网损、电压偏差及无功补偿装置投资最小的配电网多目标无功优化模型,并以IEEE 33节点配电网络为算例进行仿真,结果表明改进后的算法兼顾了优化的收敛性和多样性,能够在不同的优化要求下得到有效的无功优化方案。 相似文献
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基于遗传算法的无功优化在鄂州电网中的实现 总被引:42,自引:8,他引:34
在简要分析传统的电力系统无功优化方法的局限性之后,指出在无功优化问题中引入遗传算法(GA)的必要笥和可行性,然后将基于遗传算法的无功优化方法用一以往多操作要管理专家系统无功优化子系统中,论述了基于GA的无功优化方法的程序流程,着重解决了在实际应用时遇到的几个问题,即无功优人强离散变量的处理、目标函数及相关参数值的选取等。所开发系统的实际运行结果表明,该算法可有效地减少系统的网络损耗,产生较好的社会 相似文献
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针对常规遗传算法(GA)的不足,提出了一种改进的遗传算法—基于相似性自适应学习的遗传算法,为提高遗传算法的计算速度、收敛性和全局最优搜索能力,采取了以下改进措施:①针对遗传算法产生新解无序,提出邻域搜索策略;②为提高算法的搜索效率和效果,按适应值相似性对个体分级、加速;③为提高收敛速度,提出了邻域收缩策略。将改进遗传算法应用于电力系统进行无功优化,在收敛速度和全局收敛性与常规遗传算法进行了比较,结果表明改进遗传算法的有效性。 相似文献
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尝试将人工鱼群算法(AFSA)用于电力系统无功优化,建立了相应的优化模型,对IEEE6、IEEE14节点系统及某地区实际电力系统进行了无功优化计算,并与遗传算法(GA)、改进Tabu搜索算法(MTSA)进行了比较,结果表明AFSA鲁棒性强,全局收敛性好,用于电力系统无功优化计算是有效、可行的。 相似文献
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在电力市场条件下,传统无功优化的目标函数应做相应的修改,由原来的一次能源消耗量最小转变为经济利益最大。由于无功电量要定价,所以电网公司购买的无功电量应计入目标函数。同时.无功优化对电网公司购买有功电量也会产生很大的影响,通过改进遗传算法对新的目标函数进行优化。具体算例表明,新的无功优化数学模型可行,并具有很好的经济性。 相似文献
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研究了多场景下含风电机组的配电网无功优化问题。利用概率统计的思想解决了风电机组有功输出的不确定性问题,根据转子侧最大电流限制条件确立了风电机组无功输出范围。结合传统的电容器无功补偿方法,将风电机组作为连续可调无功源参与到配电网的无功优化。建立了以系统网损最小和节点电压越限惩罚为目标的无功优化模型。算例表明不同场景下的风电机组参与配电网无功优化可有效地降低系统的网损,提高各节点电压,同时,增强配电系统受风速影响的适应性。 相似文献