電力系統(tǒng)供配電節(jié)能之無功優(yōu)化研究

【摘要】：電力系統(tǒng)無功優(yōu)化是電網(wǎng)節(jié)能降損研究重要的一環(huán)，是改善電能質(zhì)量的重要手段，是電力系統(tǒng)運行、分析和控制的基礎(chǔ)，也是電力系統(tǒng)長期研究的重點內(nèi)容，解決好無功優(yōu)化問題將給電力系統(tǒng)的運行帶來顯著的改善。本論文是從電力系統(tǒng)供配電節(jié)能的考慮出發(fā)，對系統(tǒng)無功優(yōu)化的問題進行專項研究，采用的優(yōu)化方法是遺傳算法，并針對電力系統(tǒng)自身的特點和實際情況對簡單遺傳算法做了一定的改進，并在Matlab平臺上通過IEEE標準節(jié)點系統(tǒng)驗證改進遺傳算法的優(yōu)勢。 研究遺傳算法在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題中的實際應(yīng)用，針對簡單遺傳算法通常存在的收斂慢，停滯早，局部最優(yōu)等問題，結(jié)合無功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的特點，對遺傳算法進行了一些改進。包括采用實整數(shù)混合編碼的方式，精確處理離散變量，相比單一的二進制編碼，有效提高算法的計算速度；引用了模擬退火算法進行適應(yīng)度的拉伸，不僅可以有效避免早熟陷入局部最優(yōu)的經(jīng)典難題，還有效地提高了遺傳后期的進化速度；選擇算子采用錦標賽方法和最優(yōu)保存相結(jié)合的方式，為后續(xù)的遺傳操作奠定了更好更穩(wěn)定的進化基礎(chǔ)，自適應(yīng)遺傳算法的應(yīng)用和交叉、變異算子的改進都更好改善了遺傳算法的搜索優(yōu)化性能；在終止判據(jù)中設(shè)置了最大遺傳代數(shù)和最少保留代數(shù)兩個定值，進一步保證了算法有更好的精確度。 無功優(yōu)化是多變量、多目標、非線性的復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化過程，本文選擇以有功網(wǎng)損最小并應(yīng)用罰函數(shù)進行電壓越限處理的目標函數(shù)，這也是本文計算的基礎(chǔ)；潮流計算是分析電力系統(tǒng)問題最基本的計算，無功優(yōu)化過程中，潮流計算主要為無功優(yōu)化計算出有功功率損耗和相關(guān)狀態(tài)變量是否滿足要求，從而可得到滿足約束條件的最終目標函數(shù)值；比較分析了三種經(jīng)典潮流計算方法的優(yōu)缺點，并選定P-Q分解法作為本文潮流計算方法，為無功優(yōu)化運行保證良好的基礎(chǔ)，也能讓遺傳算法得到更好的應(yīng)用。 為了驗證如上改進的遺傳算法解決無功優(yōu)化問題的優(yōu)化效果，本文結(jié)合Matlab軟件和IEEE標準測試系統(tǒng)來對簡單遺傳算法和改進遺傳算法進行仿真比較，選擇了IEEE-30節(jié)點系統(tǒng)來進行了測試，結(jié)果表明：改進的遺傳算法的收斂性能和優(yōu)化效果相較于簡單遺傳算法都有明顯的優(yōu)勢，更適合解決電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題，具有一定的實際應(yīng)用價值。 【關(guān)鍵詞】：電力系統(tǒng)節(jié)能 無功優(yōu)化 改進遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：中國地質(zhì)大學(xué)（北京）
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM714.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 背景及意義10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 無功優(yōu)化研究現(xiàn)狀及內(nèi)容12-13
• 1.3 優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀13-15
• 1.4 論文的主要工作15-16
• 第2章 電網(wǎng)無功優(yōu)化理論分析16-31
• 2.1 電網(wǎng)無功功率平衡及補償16-21
• 2.1.1 無功功率負荷和損耗16-17
• 2.1.2 無功功率補償電源17-20
• 2.1.3 無功功率平衡20-21
• 2.1.4 無功補償21
• 2.2 無功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型21-24
• 2.2.1 目標函數(shù)22-23
• 2.2.2 變量約束條件23-24
• 2.2.3 功率方程約束24
• 2.3 潮流計算選擇24-30
• 2.3.1 潮流計算的數(shù)學(xué)模型24-26
• 2.3.2 系統(tǒng)節(jié)點分類26
• 2.3.3 潮流計算方法比較與選擇26-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第3章 遺傳算法在無功優(yōu)化應(yīng)用中的改進31-47
• 3.1 遺傳算法理論及特點31-32
• 3.1.1 遺傳算法起源及發(fā)展31
• 3.1.2 遺傳算法的特點31-32
• 3.2 遺傳算法基本操作32-38
• 3.2.1 編碼32-33
• 3.2.2 適應(yīng)度函數(shù)33-34
• 3.2.3 運算過程34-38
• 3.3 應(yīng)用在無功優(yōu)化中的遺傳算法改進38-46
• 3.3.1 初始種群生成及編碼改進39-40
• 3.3.2 模擬退火適應(yīng)度拉伸40-41
• 3.3.3 競賽選擇結(jié)合最優(yōu)保存41-42
• 3.3.4 自適應(yīng)交叉率和變異率42-44
• 3.3.5 引入屏蔽字的交叉算子和小變異法44-46
• 3.3.6 終止判據(jù)46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 第4章 MATLAB 仿真算例與結(jié)果分析47-57
• 4.1 改進遺傳算法求解無功優(yōu)化流程設(shè)計47-49
• 4.2 算例分析49-56
• 4.2.1 IEEE-30 節(jié)點標準測試系統(tǒng)49-52
• 4.2.2 無功優(yōu)化仿真結(jié)果對比分析52-56
• 4.3 本章小結(jié)56-57
• 第5章 結(jié)論與展望57-59
• 5.1 結(jié)論57-58
• 5.2 展望58-59
• 致謝59-60
• 參考文獻60-62
• 個人簡歷62

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