基于鲸鱼优化算法的无功优化调度

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1、基于鲸鱼优化算法的无功优化调度滕德云,滕欢,潘晨,刘鑫(四川大学电气信息学院,成都610065)摘要:针对目前电力系统中的无功优化问题尚缺乏一种能兼顾求解的高效性与全局搜索最优性的方法,文中将一种新的启发式算法-鲸鱼优化算法(WOA)运用到电网无功优化调度中,以系统有功功率损耗最低为目标函数,通过引入惩罚函数建立无功优化模型,对IEEE-14节点系统与IEEE-30节点系统进行仿真,并利用单因素方差分析法(One-wayANOVA)将所得结果与之前的粒子群优化算法(PSO)及引入加速度系数的时变

2、粒子群优化(PSO-TVAC)进行比较,研究表明WOA算法在迭代次数、搜索能力及收敛问题上的潜力,并证明了在解决电力系统无功优化问题上的鲁棒性和有效性,同时也为解决非线性约束问题提供了新途径。关键词:无功优化;鲸鱼优化算法;有功功率损耗;单因素方差分析法中国分类号:TM721文献标识码:A文章编号:1001-1390(2018)00-0000-00ReactivepoweroptimaldispatchbasedonWhalewhaleoptimizationalgorithmbasedopti

3、malreactivepowerdispatchTengDeyun,TengHuan,PanChen,LiuXin((SchoolofElectricEngineering&Information,SichuanInformation,SichuanUniversity,ChengduUniversity,Chengdu610065,China,China)Abstract:Inordertosolvetheproblemofreactivepoweroptimizationinpowersys

4、tem,whichisstilllackinglackofamethodthattakestakingintoaccountboththeefficiencyofoptimizationandtheglobalsearchingoptimality.Inthispaper,anewheuristicalgorithmcalledwhaleoptimizationalgorithm(WOA)isappliedtogridreactivepoweroptimization,whichoptimiza

5、tion,whichtakingtakesthelowestactivepowerlossofthesystemastheobjectivefunction,andareactivepoweroptimizationmodelwasisestablishedbyintroducingapenaltyfunctiontosimulatetheIEEE14-bussystemandtheIEEE30-bussystem.One-wayANOVAwasisusedtocomparetheresults

6、ofparticleswarmoptimization(PSO)algorithmandtheparticleswarmoptimizationwithtimevaryingaccelerationcoefficients(PSO-TVAC).TheresultsshowthattheWOAalgorithmhasbetterperformanceiniterationtimes.Italsoprovestherobustnessandeffectivenessinonresolvingther

7、eactivepoweroptimizationproblemofpowersystem,andprovidesanewwaytosolvethenonlinearconstraintproblem.Keywords:powersystemreactivepoweroptimization,whaleoptimizationalgorithm,realactivepowerloss,,singlefactoranalysisofvariance90引言随着特高压、大电网的发展,电力系统的规模不断

8、扩大,结构越来越复杂,电网安全稳定问题急需解决。电力系统中无功功率的变化对系统安全和运行有着重要影响,因此,电网无功优化调度问题受到越来越多的重视,而无功功率的合理分配及管理是我们所需要及时处理的问题。电力系统无功功率优化问题,以下简称ORPD问题,是电力系统最优潮流(OPF)问题的一部分,是具有离散变量和连续变量的非线性约束优化问题,9因此ORPD问题是一个混合非线性规划问题,它既有等式约束,又有不等式约束。无功功率的合理优化通常包括无功功率电源的最优分布与无功功率负荷的最优补偿,无功功率的合

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