基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

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1、“～目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．1研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．2无功优化算法的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．21．2．1数学规划算法在电压无功优化方面的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯．21．2．2人工智能算法在电压无功优化方面的应用⋯⋯⋯⋯。⋯⋯．31．3本文的主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4第二章电力系统无功优化的数学模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯62．1无功优化的基本数学模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．62．1．1目标函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．62．1．2等式约束⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．82．1．3不等式约束⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯92．2无功优化的潮流计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．102．2．1牛顿一拉夫逊法潮流计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．102．2．2算例分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11第三章粒子群优化算法及其改进⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．：⋯．153．1引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．：⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．153．2基本PS0算法原理一⋯⋯⋯⋯⋯⋯．。⋯⋯⋯⋯。一．⋯⋯．153．2．1PSO算法的进化方程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．153．2．2PS0算法流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．163．3PSO算法的改进⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．173．3．1惯性权重⋯．j⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

3、⋯．·⋯．173．3．2收缩因子⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．183．3．3交叉变异⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．193．3．4邻域模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．203．4算法测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯20第四章基于肝SO算法的无功优化配置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯224．1基于肝S0算法的无功优化求解方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．224．1．1控制变量的选择方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯224．1．2群体规模和迭代次数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯224．1．3目标函数的惩罚因子⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯234．1．4算法的实现步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．234．2无功补偿装置安装点

4、的选择策略⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．244．2．1逐次剔除⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．244．2．2剪枝技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．254．3IEEEl4节点系统算例分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．264．3．1IEEEl4节点系统结构及参数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．264．3．2目标函数只考虑满意度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．284．3．3目标函数考虑满意度和系统网损⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．324．3．4目标函数综合考虑满意度、系统网损和投资费用⋯⋯⋯⋯36第五章基于MATLABGUI的无功优化平台⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．415．1平台开发工具⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．415．2无功优化平台

5、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．42■

6、‘5．2．1平台界面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．425．2．2潮流程序和算法的调用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．47第六章全文总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯49参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．51致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．54．_●I‘第一章绪论1．1研究背景及意义第一章绪论在交流电能的输送和使用过程中，用于转换成机械能、光能和热能等的那部分能量称为有功功率，用于电路内电场和磁场交换的那部分能量称为无功功率。在电力系统中，当有功功率不足将引起频率下降，而无功功率不足将引起电压下降‘11。电力系统中的无功需求主要是

7、异步电动机无功负荷、变压器和线路无功损耗。无功功率本身并不消耗能量，但是当系统输送无功功率时，将产生电压降落，使有功损耗增加。当大量无功功率在系统中流动时，会给系统运行带来一系列问题，比如说节点电压越限、稳定性下降，严重时甚至造成一些用电设备运行异常等。因此需要对系统进行相应的无功补偿。而补偿的方式、容量和地点都对补偿的效果有很大的影响，需要通过一些优化计算方法和补偿原则得到最佳的配置方案以达到最大的效益【2~31。无功优化的基本思路就是在电力系统有功负荷、有功出力以及潮流分布已经给定的情况下，以发电机端电压幅值、可调变压器分接头和无功补偿电源容量作为控制变量，而以发电机无功出力、负荷节点电压

8、幅值和支路输送功率作为状态变量，应用各种优化技术，使系统安全、可靠地供电【4】。根据无功优化的基本思路，我们将所要研究的内容总结为在根据哪种优化方法，在哪些地方，以怎样的调节手段进行无功补偿。目前电力系统中的主要控制手段包括调节发电机机端电压、控制有载调压变压器的分接头和投切并联电容器组数，其中发电机机端电压是连续变量，有载调压变压器分接头档位是离散变量，并联电容器的投切组数也是离散变量。因此，从