基于蟻群-粒子群混合算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化.pdf

1、電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題包含多個(gè)變量，既有連續(xù)的也有分散的，同時(shí)約束條件較多，優(yōu)化目標(biāo)多樣，屬于混合非線性規(guī)劃問題，其多目標(biāo)、多約束、多變量的特性使得優(yōu)化問題的求解比較困難。無功優(yōu)化問題的研究對電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的作用，因此尋求一種求解速度快、質(zhì)量高的算法對解決無功優(yōu)化問題具有重要的意義。
　　 蟻群算法和粒子群算法均屬于群體智能算法，蟻群算法具有較強(qiáng)的魯棒性和搜索較好解的能力，且其在解決離散的優(yōu)化問題方面性能優(yōu)越；粒子群

2、優(yōu)化算法擅長解決連續(xù)問題的優(yōu)化問題，具有并行處理、魯棒性好和計(jì)算效率高等特點(diǎn)。在對無功優(yōu)化問題的求解中，蟻群算法和粒子群算法有著各自的優(yōu)勢和不足，蟻群算法局部搜索能力較強(qiáng)，但運(yùn)算時(shí)耗時(shí)較長，收斂性速度較慢；粒子群算法求解速度較快而局部搜索能力較差，易陷入局部最優(yōu)解。
　　 本文針對二者的不足而提出一種混合的算法，以提高求解質(zhì)量和求解速度，為無功優(yōu)化問題的求解增添新的解算思路。主要研究工作如下：
　　 1.對螞蟻算法和粒子

3、群算法原理、算法的步驟、數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了分析，對兩種算法各自的參數(shù)進(jìn)行了探討，給出了兩種算法在解決無功優(yōu)化問題方面的求解策略，算法步驟。
　　 2.對蟻群算法粒子群算法進(jìn)行了比較，分析了兩種算法的異同點(diǎn)，給出了兩種算法的結(jié)合策略，將其引入無功優(yōu)化中，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)能有效解決無功優(yōu)化問題的混合優(yōu)化算法。
　　 3.從經(jīng)濟(jì)的角度出發(fā)以最小網(wǎng)損為目標(biāo)函數(shù)，運(yùn)用電力系統(tǒng)的IEEE6、IEEE30檢測系統(tǒng)對算法進(jìn)行試驗(yàn)，并與其他文