锦标赛蚁群算法在无功优化中的应用研究

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1、锦标赛蚁群算法在无功优化中的应用研究阮仁俊，何冰，孔德诗（成都电业局客户服务中心，成都610016）ResearchonTournament-BasedAntColonyAlgorithmforReactivePowerOptimizationRUANRenjun，HEBing，KONGDeshi（ChengduElectricPowerBureau,Chengdu610016）ABSTRACT:Reactivepoweroptimizationisamixedintegerprogrammingproblem.AnAntColonyAlgorithmbase

2、doncodingtechnologyisintroduced.Differentlengthofcodeisemployedtoencodedifferenttypesofcontrolvaribles.Inthiswaybothcontinuousanddiscretevariblescanbehandled.AtournamentbasedselectionmethodfromGeneticAlgorithmisproposedtoimprovetheperformanceofthealgorithm.Asthetournamentbasedselect

3、ionisinvarianttononlineartransformoffitnessvalues,theselectionpressurecanbeeasilyadjustedandtheprobabilityofescapingfromlocaloptimaisimproved.Alimitationstrategyofpheromonevalueisimplementedtopreventthevaluesfromover-increasing.TheproposedalgorithmistestedunderIEEE-14、IEEE-30andIEEE

4、-57systemstoshowtheefficiencyoftheimprovements.KEYWORDS:reactivepoweroptimization;antcolonyalgorithm;tournamentselection;mixedintegerprogramming摘要：无功优化是一个混合整数优化问题，通过引入基于编码的蚁群算法，对不同类型的控制量使用不同的编码长度，从而同时处理连续和离散空间的变量。为提高算法性能，提出使用遗传算法中的锦标赛选择机制。锦标赛选择对适应值的非线性变换具有不变性，能更稳定的控制选择压力，即使陷入局部最优也具有

5、很高的逃离概率。通过限制信息素上限也能有效防止信息素累积过多。使用IEEE-14、IEEE-30和IEEE-57系统对算法进行测试，验证了以上改进的有效性。关键词：无功优化；蚁群算法；锦标赛选择；混合整数规划1引言成都电网是一个典型的受端网络，负荷中心电压支撑薄弱，无功缺额较大，而大量无功的远距离输送，也势必增加网损，影响网络供电能力。对电网无功进行优化分析计算，实现无功优化控制和补偿，维持系统无功平衡，是保证该地区电网安全稳定运行的一项关键技术。电力系统无功优化是指系统在一定运行方式下，以发电机端电压幅值、无功补偿电源容量和可调变压器分接头位置等作为控制变量

6、，以发电机出力、负荷节点电压幅值和支路输送功率作为状态变量，应用优化算法，在满足电力系统无功负荷的需求下，谋求合理的无功补偿点和最佳补偿容量，使电力系统安全、经济地向用户供电。目前已有许多算法被用于求解无功优化问题。包括传统的确定性算法，如线性规划、牛顿法、内点法等，以及随即启发式方法，如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、蚁群算法等。无功优化算法的研究，主要集中在优化模型的完善以及算法性能改进上。优化模型由最初的只考虑潮流约束以及少数状态量不等式约束，发展到现在的计及暂态稳定约束考虑多时段综合优化。同时随着优化模型中考虑的因素越来越多，对算法性能的要求也越来

7、越高。本文在考虑并联电容器组以及变压器分解头的离散特性基础上，将无功优化模型建立为混合整数规划问题。由于混合整数规划问题较单纯的组合优化问题和函数优化问题更为复杂，因此，还需要对算法进行改进。随机算法性能的优化中一项重要内容就在于调节算法探索新的解与开发已有解之间的平衡。而对于蚁群算法来说，选择路径的机制就对该平衡有着重要的影响。借鉴遗传算法的概念，不同的蚂蚁路径选择规则也存在着不同的选择压力。文献[4、5]已经将遗传算法中的锦标赛选择机制引入到求解组合优化问题的蚁群算法中并用于实际问题的优化。本文则将锦标赛选择引入到基于变长度编码的蚁群算法以便求解无功优化这

8、一混合整数优化问题。本文以下部分将首先