基于遗传算法的电网无功规划的优化

阐述了在城市电网中长期无功规划中基于遗传算法的软件设计原理,建立了城市中长期电网无功规划优化模型,用遗传算法进行寻优,最后对某一小系统用该程序求解,结果表明该算法在中长期无功规划优化中收敛性、稳定性好,具有一定工程实用价值.     

基于遗传算法的电网无功规划的优化

阐述了在城市电网中长期无功规划中基于遗传算法的软件设计原理,建立了城市中长期电网无功规划优化模型,用遗传算法进行寻优,最后对某一小系统用该程序求解,结果表明该算法在中长期无功规划优化中收敛性、稳定性好,具有一定工程实用价值。     

基于遗传算法的电网无功规划的优化

阐述了在城市电网中长期无功规划中基于遗传算法的软件设计原理，建立了城市中长期电网无功规划优化模型，用遗传算法进行寻优，最后对某一小系统用该程序求解，结果表明该算法在中长期无功规划优化中收敛性、稳定性好，具有一定工程实用价值。     

基于区间建模的新能源电网无功优化策略

  目的  新能源发电具有间歇性和随机性,其功率为不确定性数据,会造成电网电压和频率的变化,对电力系统安全运行构成威胁。为保证大规模新能源并网后电网电压的安全,考虑新能源发电波动不确定性,提出一种基于区间建模的新能源电网无功优化策略。  方法  该策略采用区间数描述无功优化模型中的不确定参数,进而建立区间无功优化模型,采用基于优化场景的区间潮流算法求解区间潮流方程,获取状态变量区间,确定控制变量的可行性,在此基础上采用改进的粒子群优化算法求解区间无功优化模型,在粒子群算法中加入局部搜索环节和离散变量交叉处理操作以提高算法寻优能力。为了验证所提方法的有效性和优越性,分别采用IEEE 14节点和IEEE 30节点算例进行仿真计算,与自适应遗传算法和普通粒子群算法进行对比分析。  结果  仿真结果表明:与自适应遗传算法和普通粒子群算法相比,采用改进粒子群的区间无功优化策略具有更快的收敛速度,更强的寻优能力,并且可有效处理模型中离散变量。  结论  所提策略可有效解决区间无功优化问题,能保障大规模新能源并网后电网电压的运行安全。     

基于PSO算法与协同进化算法的地区电网无功优化模型

电力系统无功优化属于非线性优化范畴,传统的数学规划算法处理时存在较大的局限性,针对大规模电网全局无功电压优化控制困难,提出了基于协同进化框架的合作协同进化粒子群优化算法(PSO)的电力系统无功优化方法,构建了数学模型。实际大电网计算结果表明,该算法寻优质量高、收敛性好、计算复杂度低,适合求解大规模系统无功优化问题。     

改进遗传算法在电力系统无功优化中的应用

电力系统的无功优化控制,不仅能有效地降低系统的有功功率损耗,而且还可以改善电网的电压质量,对系统的安全稳定、经济运行具有非常重要意义。无功优化问题是一个含有连续变量和离散变量的混合优化问题,求解过程相当复杂,电力系统无功优化问题属于最优潮流问题的一个组成部分。探讨了求解无功优化的现代人工智能算法,总结分析了遗传算法的特点及使用情况。为提高解的质量与计算效率,对遗传算法做了改进,并将其应用于电力系统无功优化中。     

基于改进粒子群算法的地区电网无功/电压实时优化控制

在建立无功/电压实时优化控制模型的基础上,提出了一种基于改进粒子群算法的地区电网无功/电压实时优化控制实现方法。该方法采用增量启动策略决定控制设备参与优化的程度;通过综合考虑负荷大小、限振系数与动作比例等因素模糊推理出表征动作代价的模糊控制成本,更加合理地限制和分配控制设备的动作次数;将粒子群算法与无功/电压控制特点相结合以改善初始粒子质量、缩小寻优空间并引入交叉算子提高算法的计算速度和效率。以某一实际地区电网为例进行无功/电压实时优化仿真计算,结果表明,所提算法和控制策略是可行和有效的。     

基于改进蜜蜂进化型遗传算法的电力系统无功优化

文章采用改进蜜蜂进化型遗传算法求解电力系统无功优化问题,该算法引入了自适应调整选择算子的策略,使算法能及时开辟新的解空间,提高其搜索效率;引入了驱逐算子,增加了蜂群的生物多样性,提高了杂交效率,避免了算法过早收敛的问题。通过以IEEE-6节点和IEEE-30节点测试系统为例进行无功优化计算,并与其他优化算法进行了比较,结果表明了文章算法在求解电力系统无功优化问题的有效性,同时证明了该算法在收敛速度和优化效果上具有比其他优化算法更佳的性能。     

基于改进遗传算法的电力系统无功优化

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用于求解包含离散化变量的复杂优化问题,本文将遗传算法应用于电力系统无功优化,并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行了改进,使用该文提出的算法对IEEE 6、IEEE 30节点系统进行了无功优化计算,结果表明该改进遗传算法应用于无功优化是合理可行的。     

基于混沌量子免疫算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化问题的离散性和多约束非线性特点,提出一种混沌量子免疫算法的电力系统无功优化方法。该算法利用量子比特和由bgistic映射产生的混沌变量来初始化寻优量子抗体,从而保证了算法的遍历寻优和搜索高效性。通过量子旋转门来实施抗体的克隆扩增和变异,利用线性变换将量子抗体由单位空间映射到寻优问题的解空间。IEEE30节点仿真验证混沌量子免疫算法用于电力系统无功优化的可行性和有效性。     

基于改进布谷鸟算法含光伏电站的无功优化

针对光伏电站并网运行给配电网无功优化带来的问题,根据光伏发电的运行特性,构建了含光伏电站的配电网无功优化数学模型,并提出改进的布谷鸟算法求解无功优化模型的方法,对含光伏出力的IEEE 33节点配电系统进行无功优化。结果表明,所提出的改进算法能有效降低配电网的有功网损,各节点远离电压崩溃点。     

Unit commitment with voltage constraints

This paper proposes an efficient algorithm for considering reactive power and voltage constraints in unit commitment. Because the problem is formulated as a large mixed-integer programming and has a two-level hierarchical structure, the Benders decomposition method is used. Using decomposition, the master problem solves unit commitment, and the subproblem examines reactive power and voltage constraints in each hour to test the feasibility of the unit commitment solution. In the case of infeasibility, a proper constraint (Benders cut) is introduced and placed in the master problem for unit commitment rescheduling. The iterative process between the master and subproblems provides a minimum cost solution for generation scheduling while satisfying reactive power and voltage constraints. The constrained economic dispatch is used in our unit commitment. The constraints in the subproblem are formulated as linear programming with a block-angular structure. So, the Dantzig–Wolfe decomposition is applied in the subproblem to solve large-scale power system problems. A modified IEEE-30 bus system is presented to demonstrate the efficiency of the method. © 1997 by John Wiley and sons, Ltd.     

Reactive power market management considering voltage control area reserve and system security

This paper presents a new algorithm to optimize reactive power procurement through commercial transactions considering system voltage security. The proposed algorithm minimizes reactive power provision and transmission loss costs in addition to maximizing system voltage security margin through a multiobjective function. In order to maintain the voltage profile of power system during sever contingencies or due to load uncertainty, all voltage control areas (VCA) of the system are detected and then optimal reactive power reserve is provided for each VCA during the market settlement. A four-stage multiobjective mathematical programming method is proposed to settle the reactive power market. The proposed algorithm has been applied on IEEE-RTS test system. The simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm for reactive power market management.     

基于风电机组无功裕度预测的风电场无功分层控制策略

针对风电电压波动的问题,文章基于风电机组无功裕度预测,提出了一种风电场无功分层控制策略。该策略首先以并网点电压偏差和线路有功损耗最小为目标,使用二次规划算法在线实时求解最优并网电压,进而求解风电场无功参考值;其次,采用EWT-LSSVM预测算法进行风电功率预测,并提出预测功率校正方法实时修正预测功率,精确求解风电机组的无功裕度预测值;最后,以风电机组的出口电压波动最小和预测无功裕度最大为无功分配依据,实现风电场的无功电压闭环控制。仿真结果表明,所提控制策略能够提高风电功率预测的精确性和时效性,降低了风电机组出口电压波动性,同时为风电场预留出充足的无功裕度。     

静止同步补偿器在10 kV配电线路中的应用

针对10 kV长距离配电线路普遍存在电压损失、功率损耗过大的问题,以线路传输无功功率产生的有功损耗最小为目标,对线路采用静止同步补偿器进行单点无功补偿,给出最优无功补偿点和最优无功补偿容量的计算方法,并应用于负荷均匀、连续分布线路中,验证了该方法的准确性、可操作性强,且有利于降低线路因传输无功而产生的损耗和压降。     

不平衡非正弦电压下的无功电流检测

提出了一种改进的无功电流检测算法．通过检测出电网基波电压的相位值来准确检测系统的无功电流。理论分析和仿真验证表明,在三相电压不平衡且非正弦时可以准确地检测出系统的无功电流。     

Stochastic reactive power market with volatility of wind power considering voltage security

While wind power generation is growing rapidly around the globe; its stochastic nature affects the system operation in many different aspects. In this paper, the impact of wind power volatility on the reactive power market is taken into account. The paper presents a novel stochastic method for optimal reactive power market clearing considering voltage security and volatile nature of the wind. The proposed optimization algorithm uses a multiobjective nonlinear programming technique to minimize market payment and simultaneously maximize voltage security margin. Considering a set of probable wind speeds, in the first stage, the proposed algorithm seeks to minimize expected system payment which is summation of reactive power payment and transmission loss cost. The object of the second stage is maximization of expected voltage security margin to increase the system loadability and security. Finally, in the last stage, a multiobjective function is presented to schedule the stochastic reactive power market using results of two previous stages. The proposed algorithm is applied to IEEE 14-bus test system. As a benchmark, Monte Carlo Simulation method is utilized to simulate the actual market of given period of time to evaluate results of the proposed algorithm, and satisfactory results are achieved.     

基于概率潮流的含风电配电网无功优化

考虑风电输出功率和负荷功率的随机波动性,建立了风电和负荷的随机模型。采用卷积计算和Cornish-Fisher级数展开来处理随机性因素,从而完成概率潮流计算;并建立以降低成本-效益比值和电压稳定指标L为目标的综合无功优化模型,基于概率潮流和多Agent系统的混沌粒子群算法(MACPSO)对该配电网进行无功优化。IEEE 33节点算例分析表明,所提无功优化求解策略有效可行,同时所提算法在无功优化中具有一定优势。