模拟渔夫捕鱼寻优算法的无功优化.pdf

《模拟渔夫捕鱼寻优算法的无功优化.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第31卷第2期东北电力大学学报Vo1．31，No．22011年4月JournalOfNortheastDianiiUniversityApr．，2011文章编号：1005—2992(2011)02—0062一o5模拟渔夫捕鱼寻优算法的无功优化王秀云，杨奠亮，王彬，杨冬梅，刘立伟(东北电力大学电气T程学院，吉林吉林132012)摘要：将模拟渔夫捕鱼的寻优算法(Optimizationalgorithmonsimulatingthefisherfishing，SFOA)是模拟渔夫捕鱼行为习惯而提出的一种新的智能算法。

2、该算法在搜索域中随机选取若干个点，并以每一个被选中的点为中心各自建立一个方体，然后通过各个方体的独立移动搜索和收缩搜索，最终完成全局最优解的搜寻。通过IEEE一30节点和IEEE一57节点算例仿真结果表明，该算法有较好的全局搜索性能和较稳定的收敛速度，能有效提高系统运行的经济性，有在线应用的前景。关键词：模拟渔夫捕鱼的寻优算法；移动搜索；收缩搜索；无功优化中图分类号：TM76文献标识码：A电力系统的无功优化是指在网络结构和负荷给定的情况下，通过调节控制变量，充分利用网络的无功电源，使系统满足各约束条件下达到网损最

3、小。通过无功优化不仅是全网电压在合格范围之内，还可以取得可观的经济效益，使系统运行的安全性和经济性完美的结合起来，因此无功优化有广阔的前景。无功优化是典型的非线性规划问题，具有多变量、多约束、不连续等特点。当前在这一领域中的研究，可以分为传统的数学方法和智能方法。传统的数学方法有：非线性规划法，牛顿法，梯度简化法，线性规划法等，这些方法在处理非线性问题体现了自己优点，但不能很好的处理离散变量。随着计算机的发展和人们对智能算法的研究，智能算法也广泛运用在电力系统无功优化中，包括遗传算法、进化算法、粒子群算法、免疫算

4、法等，且取得一定的成果。本文通过对文献[8]中对渔夫捕鱼的行为习惯的观察而提出的一种模拟渔夫捕鱼的寻优算法的研究并应用到电力系统的无功优化中，通过IEEE一30节点和IEEE一57节点算例仿真表明此算法运用在无功优化上是有效可行的。1无功优化的数学模型1．1目标函数电力系统运行是在保证安全性运行前提下，努力提高经济效益，无功优化是通过调节控制变量(发电机端电压、变压器变比和投切补偿电容器)，以充分利用系统的无功电源，来提高用户电压质量，达到全网有功损耗最小[9】，其优化模型可表示为：P=∑Gk(J)[+-2ViV

5、jcos0]，(1)式中：以为支路集合；G(i,j)为支路k的电导；为节点与节点-『之间的电压相角差。1．2等式约束在无功优化的等式约束为节点的有功和无功功率平衡约束：收稿日期：2011一o2—28作者简介：王秀云(1977一)，女，吉林吉安人，东北电力大学电气工程学院副教授，硕士生导师，研究方向为电力系统自动化．第2期王秀云等：模拟渔夫捕鱼寻优算法的无功优化『Pa一一磊(sin+Bo．cos)=0，EⅣP0⋯【Q6c+Qcl—Q一∑(Gsin0-Bcos0)=0，∈Ⅳ式中：c和为节点导纳阵的系数；P孙Q孙P孙Q

6、孙Qa分别为发电机节点注入有功、无功功率，负荷节点有功、无功功率和补偿节点的补偿无功功率；同上。1．3不等式约束无功优化不等式约束可分为控制变量不等式约束和状态变量不等式约束。控制变量不等式约束包括发电机端电压、无功补偿节点容量、变压器分接头；状态变量不等式约束包括发电机无功出力和负荷mn节点电压。=ll控制变量不等式约束为：，●●-，1lILr●l-，、lIL≤≤一，ENcr{Q血≤Qd≤Qc，i∈Nc，(3)I≤≤一，ENr状态变量不等式约束为：fQami≤Q岱≤Qa，∈Nc，．、【≤≤，i∈Ⅳ、式中：ⅣG、

7、Ⅳc、、Ⅳ分别为发电机、补偿电容器、变压器支路和总的节点集合；、一、为发电机端电压及上、下限；Q孙Q吐、Qa皿．山为无功补偿容量及上、下限；、一、血为变压器分接头的位置及上、下限；QQ～、Q～为发电机无功出力及上、下限；、一、血为负荷节点的电压及上、下限。在不等式约束中，状态变量不等式约束以惩罚项形式处理，目标函数式(1)构成一个新的目标函数可表示为：minf=cc(5)式中：A，A为罚因子，、Qmm可以表示：>一niⅡ≤≤一，(6)<．mQ>QQ≤Q≤Q，(7)Qi

8、始随意地在江面找一点撒下鱼网，然后又在其周围再各撒一次网。渔夫在捕鱼时总是希望每次都能捕到尽可能多的鱼，而每次捕鱼的多少又取决于当前渔夫捕鱼位置鱼的密度。因此，渔夫选择位置撒网时，是基于如下准则的：1)渔夫总是希望在鱼密度最大地方下网；2)如果渔夫发现鱼的密度比较大位置时，就移到那里撒网；3)为了能找到捕鱼的最佳位置，渔夫不会再同一个地方撒两次网；4)如果渔夫发现当前所处