基于混合智能算法的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化研究.pdf

1、無(wú)功優(yōu)化是通過(guò)優(yōu)化算法對(duì)無(wú)功補(bǔ)償裝置在系統(tǒng)中的接入地點(diǎn)和接入容量進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，從而達(dá)到降低系統(tǒng)的網(wǎng)損、提高電壓質(zhì)量的目的。配電網(wǎng)是直接給用戶供電的網(wǎng)絡(luò)，對(duì)其電能質(zhì)量與供電可靠性有著較高的要求，故對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化研究有著重要的意義。
　　本文將人工魚群算法應(yīng)用到配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化中。首先根據(jù)人工魚群算法存在的缺點(diǎn)對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)。為保證全局最優(yōu)解的發(fā)現(xiàn)，在算法中考慮全局最優(yōu)位置的影響，同時(shí)考慮到人工魚群算法在優(yōu)化后期迭代速度較慢，除

2、覓食、聚群、追尾、隨機(jī)四種基本行為外，還在算法中加入了吞食行為和反饋行為。
　　其次，考慮到單一智能算法存在的局限性，將改進(jìn)后的算法分別與混沌搜索和遺傳算法進(jìn)行有機(jī)結(jié)合。混沌人工魚群算法是根據(jù)混沌搜索具有遍歷性的特點(diǎn)，來(lái)改善人工魚群算法容易停留在局部最優(yōu)解的缺陷。為克服人工魚群算法在局部極值點(diǎn)較擁擠的情況下，收斂速度和收斂精度大幅度下降的缺點(diǎn)，將遺傳算法中的交叉和變異機(jī)制應(yīng)用于人工魚群算法中，使人工魚個(gè)體具有多樣性，在提高收斂速度

3、的同時(shí)改善了算法的全局性。
　　最后，將三種算法具體應(yīng)用于配電網(wǎng)中進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化計(jì)算。建立了以系統(tǒng)網(wǎng)損最小，以節(jié)點(diǎn)電壓越限為罰函數(shù)的目標(biāo)函數(shù)，并考慮補(bǔ)償裝置無(wú)功出力容量約束、變壓器調(diào)節(jié)檔位約束的數(shù)學(xué)模型。根據(jù)混合算法的尋優(yōu)思想，編制了相應(yīng)的無(wú)功優(yōu)化程序。應(yīng)用三種算法分別對(duì) IEEE33節(jié)點(diǎn)和含分布式電源的IEEE33節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)展開(kāi)無(wú)功優(yōu)化，給出優(yōu)化配置方案。結(jié)果表明，混合算法在性能、迭代次數(shù)和尋優(yōu)精度方面都比基本人工魚群算法好?；旌现?/p>