基于混沌算法的电力系统无功优化模型研究

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要/电力系统无功优化是一种复杂的非线性规划问题·经典的数学规划解析算法理论严密,收敛速度快,但依赖于复杂的数学模型和微分计算,而且容易收敛到局部最优解。因而基于随机搜索的现代人工智能算法在无功优化领域获得了广泛的应用≯—/本文详细介绍了电力系统无功优化问题研究的发展及现状,给出了电力系统无功优化基本数学模型,综述了应用于电力系统无功优化问题求解的各种优化算法,并分析了各种优化算法及其对应数学模型的优缺点和适用范围。优化算法的实现需要优化工具的支持,本文介绍了本文在研究优化算法过程中使用到的一些优化工具,并比较了它们各自的特点。混沌是自然界的一种

2、普遍的现象,其遍历性和不重复性为人们所注意,从而形成了一种新的优化算法一混沌优化算法。对混沌优化算法进行了研究,分析了其特点,实例计算结果显示,混沌优化算法有着较高的搜索效率,适合完成全局优化。将混沌优化算法应用于电力系统无功优化计算。1EEE标准系统的计算结果说明本算法是正确可行的。对电力系统潮流计算进行了讨论,同时针对混沌优化算法在无功优化计算中的不足之处,对混沌优化算法进行了改进,提出了一种新的混沌组合算法。将研究结果应用到实际课题一潮州电网的无功优化计算,优化结果表明,混沌优化算法应用于无功优化计算是可行的,具有一定实用价值。关键词:无功优化;GALib;混沌优

3、化算法;交替方向法;组合算法华中科技大学硕士学位论文ABSTRACTReactivepoweroptimizationisakindofcomplicatednonlinearprogrammingproblem.Mathematicalanalysisprogrammingmethodswithripeandintegratetheoryareused,whichCanobtaintheoptimalresultveryquickly,butthesemethodsdependoncomplicatedmathematicalmodelsanddifferentiab

4、lecomputations,andcouldconvergetothelocaloptimalsolution.Soartificialintelligentalgorithmsthatareonthebasisofrandomsearcharewildlyused.Thedevelopment,statusandmathematicalmodelsofVARoptimizationproblemarepresentedinthispaper.Kindsofmethodstosolvetheproblemaresummarized.What’Smore,thediff

5、erencesandfeaturesofthesemethodsaregiven.Toapplyoptimizationalgorithm,weneedthehelpofoptimizationtools.DetailintroductionsaregiventotheoptimizationtoolsthatIhaveusedduringtheresearchwork,andthedifferencesofthesetoolsaregiven.Chaosisacommonphenomenonofnature,itsfeaturesarenoticedbypeoplea

6、ndanewkindofoptimizationalgorithm—chaosoptimizationalgorithm(COA)isshaped.WorkingonCOAandanalyzingitsfeatureshowthatCOAhaspreferablysearchingabilityandissuitableforglobaloptimization.ApplyCOAtothereactivepoweroptimizationproblem.TheresultofIEEEsystemsprovesCOAiscorrectanduseful.Thepowerl

7、oadflowproblemisdiscussed,andmodifyCOAandputforwardthechaoscombinedalgorithm.Apracticalsystem--networkofChaoZhoucomputedbythemethodprovestobepracticable.KeyWords:Reactivepoweroptimization:GALib;COA;alternatingdirections;combinedalgorithm华中科技大学硕士学位论文1绪论【本章摘要】本章概述了电力系统无功优化的

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