改进遗传算法结合灵敏度分析的无功优化 application of improved genetic algorithm combining sensitivity analysis to reactive power optimization.pdfVIP

嘭艺量‘钉2008年第27卷第7期 改进遗传算法结合灵敏度分析的无功优化 陈延秋1 张 尧1 魏映华2 胡金磊3 510640 510600 (1．华南理工大学电力学院 2．广州市防雷设施检测所 3．清远供电局 511500) 摘 要 针对标准遗传算法(SGA)在用于实际大规模电网的无功优化时存在有哪些信誉好的足球投注网站空间大、计 交叉和变异操作进行改进，改进交叉操作使得算法具有快速局部微调能力，而改进变异操作则结 合灵敏度产生新的个体，最后由灵敏度对IGACSA的结果进行调整。在无功优化中采取两步简单 的措施，将IGACSA应用于对新加无功补偿设备容量的确定，使其更适用于实际电力系统。对实 际电网的无功优化表明，所提算法缩短了无功优化的时间，并可得到更好的优化结果。 关键词 电力系统 无功优化 遗传算法 灵敏度分析 个体。结合灵敏度分析的改进遗传算法(Improved 1 引言 Genetic AlgorithmCombiningSensitivityAnalysis， 电力系统无功优化问题是一个多变量、多约 IGACSA)具有快速的局部微调能力，能使遗传算法 束、连续变量和离散变量共存的非线性规划问题。 更快趋于最优解。优化结束后，对IGACSA的优化 迄今为止，已有多种无功优化规划的方法，如非线 结果再次进行灵敏度分析，进一步调整无功补偿的 性规划法、线性规划法、Tabu有哪些信誉好的足球投注网站法、遗传算法和容量，最终确定需要新加装的无功补偿设备的装设 人工神经网络法等¨’21，并已取得一定的效果。 位置及容量。 遗传算法¨1(GeneticAlgorithm，GA)是一种随 2无功优化的数学模型 机和自适应的算法，具有全局寻优的能力。将遗传 算法应用于电力系统无功优化问题中，人们已经进 电力系统无功优化的主要目的是通过合理安排 行了很多的尝试，并对标准遗传算法进行了改进， 设备的无功出力，使无功功率尽量就地平衡，将系 都得到了不错的结果¨…。但是对于节点较多的大 统的有功损耗降至最低，并保证电压质量，实现系 规模电力系统，遗传算法的有哪些信誉好的足球投注网站空间迅速增大，搜 统的安全经济运行。 索时间长。 2．1 目标函数 ．灵敏度作为状态变量和控制变量之间变化关系 目标函数取有功网损最小，综合考虑发电机无 的最直接体现，能够准确反映控制变量的变化对状 功出力和节点电压合格率，可表示为 态变量的影响程度。在无功优化问题中，通过分析 系统有功网损对节点注入的无功功率的灵敏度，可 以得出各节点的无功功率变化对于有功网损变化的 作用。由此，有文章提出使用灵敏度分析选择补偿 A ㈩ ． v熹kS--等胁S)2 的节点，以降低优化算法的有哪些信誉好的足球投注网站空间的维数，提高 式中，Ph。为系统有功网损，等式右端第二、三项分 有哪些信誉好的足球投注网站的效率H““。 别为发电机无功越界的罚函数和节点电压越界的罚 Genetic 本文在标准遗传算法(StandardAlgo—