遗传算法在配电网无功优化中的运用

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1、遗传算法在配电网无功优化中的运用刘强中学摘要：当配电网中的注入功率和负荷功率给定的情况下，配电网无功优化将使得配电网的供电可靠性和经济性达到理想最优解，其方法是投入无功补偿设备。无功优化是一个非线性的计算问题，使用传统算法求解时，计算过程效率低并且结果很难收敛。本文采用遗传算法(GeneticAlgorithm)作为无功优化问题的算法并根据实际耍求编写了应用程序，结合陕西某工业区的具体例子，利用遗传算法进行配电网无功优化，对于实际工程的运用具有很大价值。关键词：遗传算法;无功优化;配电网;作者简介：刘强，四安高新唐南中学。一、引言无功优化是电力系统中配电网经济运行的重要保障［1］。无功

2、优化给电网运行带来了以下作用：(1)使电网能够维持末端用户侧电压的稳定，各个节点电压趋于恒定，提高了供电可靠性各；(2)提高整个电网的功率因数；(3)降低电网运行的线路损耗；(4)对于有功和无功的分配，使其合理化；(5)对于电能质量中包含的电压和波形以及频率，均有改善作用；(6)降低了电网建设的成木［2］。二、遗传算法的简介和计算流程遗传算法根据生物进化论发展而来，最初在1975年由美国的J.Holland教授提出［3］。遗传算法中的“染色体”就是某个问题的解，在算法中用二进制为编码的串来表示。在遗传算法的计算过程中，最开始用一组随机产生的“染色体”代表初始解，把这群“染色体”在问题的

3、环境屮进化繁衍，按照优胜劣汰的规则，从屮选出适应环境的优质“染色体”体”，再次进行迭代变异，如此往复，达到最适合环境的解，即最优解［4］。遗传算法的计算流程可以归纳为图1。图1遗传算法流程图下载原图三、无功优化及其计算过程木文釆用浮点数编码形式对数字串进行逐一编码，这样所形成的浮点数数字串能较用二进制数编码表示的数字串简化，故而遗传算法相应的计算量会降低，提高丫计算速度，增加丫计算效率。该参数需要进行编码和解码的优化，因此，在解的精度上也不存在问题。用一组环境内可行的电容器组补偿方案作为一个种群，来进行数值计算，种群可表示为：其屮，单一个电容器的无功优化补偿方案计作一个个体X,，可以表

4、达为:（SC为补偿节点i的电容器补偿容量）（2）在适应度函数的建立方面，可以将适应度函数表示为:其中，C、1X是一个足够大的数，其作用是将转化后的适应度函数值为正数。在本文利用的遗传算法中，寻找最优解是严格按公式（4）来求解的，此时，可知式⑷的最优解就是式(5)的最优解。其中，其中，punish是总惩罚因子;punish^电压越界惩罚因子;punishh是补偕容量越界惩罚因子。需要排除不符合运行条件的解，此时系数ka,kb可取为一个很大的正数或无穷大。如此，不满足不等式约朿的解将会使目标函数值F达到非常大，从而被排除在可行解之外。此计算方案能够很好地象征遗传算法，惩罚措施使不满足环境条

5、件的个体的适应度变得很低，大大降低其繁衍的可能性，最终进行了优胜劣汰。在选择操作方面，论文采用赌盘扇区选择方法。比例算子为:n其中，Fi为所需的目标函数值，其结果是由该种群中每一个电容器补偿方案代入无功优化目标函数后而计算得出的。假设该补偿方案求得的目标函数值越大，就可认为其适应度越大，故被随机选中的概率也越高。本文根据PIS将轮盘分解为不同的相皮扇区，计算机先随机产生一个数r/l(i=l,2,3n),然后计算机判断r：属于哪一个扇区，则在配对库中找出与该扇区对应的个体进行配对。经过如此往复，随机选择n次之后，n个新的无功补偿方案就可以被得出。计算机中的遗传算法再分别根据预先设定的变异

6、概率和交叉概率对这n个新个体进行两两配对进化繁衍后，将其转换回十进制编码形式，这样一个变异后被选择的新种群就产生了。!1!陕西某工业区配电网无功优化计算为验证本文给出的无功优化算法的有效性，利用电网实际运行数据，本文利用遗传算法，对于陕丙省某工业园区的配电网进行无功优化计算。(一)配电网实际原始数据该电网基本情况如下：(1)电网的基准功率是100MVA，配电网有三个电压等级，分别是:220kV、110kV和10kVo(2)220kV母线上共存在六路进线，将其并联后可以等效成1条220kV输电线路。同理共有110kV母线上可以等效为6条输电线。10kV出线存在13条。(3)有14条变压器

7、支路，其中括两条三绕组变压器等效支路。(4)配电网含22个节点，21条支路。将所有节点的电压范围设定为基准值的0.9-1.07。其中，电压等级为220kV节点有1个、110kV的节点有7个、10kV的节点有13个、另存在1个三绕组变压器的虚拟等效节点，其电压等级假定为lkV。(1)虚拟发电机一台，作为平衡节点，防止无功倒送，装设在220kV母线端，其功率下限设为0。(2)无功补偿点共有13个［5］。(二)计算与分析本文利用2017年7月23闩全