隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,電力網(wǎng)的覆蓋范圍不斷擴(kuò)大、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)愈發(fā)復(fù)雜、主干電網(wǎng)電壓等級(jí)越來越高,居民用電量也隨之增加,同時(shí)用戶對(duì)供電可靠性的要求也越來越高。在電力行業(yè)逐漸市場(chǎng)化的前提下,如何在確保電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的同時(shí),進(jìn)一步科學(xué)優(yōu)化資源配置、最大程度降低技術(shù)網(wǎng)損、提高系統(tǒng)的運(yùn)行性能和經(jīng)濟(jì)效益,成為電力部門亟待解決的課題。電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題是一個(gè)多目標(biāo)、多約束條件、混合變量的非線性組合優(yōu)化問題。傳統(tǒng)無功優(yōu)化方法雖然在運(yùn)算速度以及收斂性能上體現(xiàn)出較好的優(yōu)勢(shì),但需要滿足一些前提條件,如要求目標(biāo)函數(shù)可微、控制變量連續(xù)等。近些年,人工智能算法的發(fā)展和應(yīng)用為解決無功優(yōu)化問題上提供了新思路,其中智能優(yōu)化算法中的粒子群算法以其良好的全局隨機(jī)搜索能力在優(yōu)化問題中表現(xiàn)尤為突出。粒子群算法魯棒性好,易于實(shí)現(xiàn),計(jì)算效率高,但也可能陷入局部最優(yōu)解。本文針對(duì)這一問題對(duì)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn),提高算法的收斂速度以及收斂精度,并將改進(jìn)的粒子群算法運(yùn)用到電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題中,為解決無功優(yōu)化問題提供新思路。首先介紹無功優(yōu)化問題的產(chǎn)生背景,由此引出研究無功優(yōu)化問題的目的和意義,介紹與分析現(xiàn)有處理無功優(yōu)化問題的典型算法并對(duì)其原... 

【文章來源】：陜西理工大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1粒子群算法的基本流程

第2章標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法及改進(jìn)粒子群算法-17-藍(lán)色曲線表示標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的仿真曲線，紅色曲線表示改進(jìn)粒子群算法仿真曲線。在單峰函數(shù)1fSphere函數(shù)和2fSchwefel函數(shù)中改進(jìn)粒子群算法的收斂速度相比標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的收斂速度表現(xiàn)出明顯的優(yōu)越性，且收斂精度更高。在多峰函數(shù)3fRosenbrock函數(shù)中改進(jìn)后算法和標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法相比較，改進(jìn)后的算法能夠更早的跳出局部最優(yōu)，以更快速度尋求到全局最優(yōu)解；在復(fù)雜的多峰函數(shù)4fRastrigin函數(shù)中改進(jìn)粒子群算法和標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法相比較在收斂精度方面表現(xiàn)出明顯的優(yōu)越性。4組測(cè)試結(jié)果分析如表2-1所示：圖2-2Sphere函數(shù)仿真曲線圖2-3Schwefel函數(shù)仿真曲線圖2-4Rosenbrock函數(shù)仿真曲線圖2-5Rastrigin函數(shù)仿真曲線Fig.2-2SpherefunctionsimulationcurveFig.2-4RosenbrockfunctionsimulationFig.2-3SchwefelfunctionsimulationcurveFig.2-5Rastriginfunctionsimulation

第2章標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法及改進(jìn)粒子群算法-17-藍(lán)色曲線表示標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的仿真曲線，紅色曲線表示改進(jìn)粒子群算法仿真曲線。在單峰函數(shù)1fSphere函數(shù)和2fSchwefel函數(shù)中改進(jìn)粒子群算法的收斂速度相比標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的收斂速度表現(xiàn)出明顯的優(yōu)越性，且收斂精度更高。在多峰函數(shù)3fRosenbrock函數(shù)中改進(jìn)后算法和標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法相比較，改進(jìn)后的算法能夠更早的跳出局部最優(yōu)，以更快速度尋求到全局最優(yōu)解；在復(fù)雜的多峰函數(shù)4fRastrigin函數(shù)中改進(jìn)粒子群算法和標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法相比較在收斂精度方面表現(xiàn)出明顯的優(yōu)越性。4組測(cè)試結(jié)果分析如表2-1所示：圖2-2Sphere函數(shù)仿真曲線圖2-3Schwefel函數(shù)仿真曲線圖2-4Rosenbrock函數(shù)仿真曲線圖2-5Rastrigin函數(shù)仿真曲線Fig.2-2SpherefunctionsimulationcurveFig.2-4RosenbrockfunctionsimulationFig.2-3SchwefelfunctionsimulationcurveFig.2-5Rastriginfunctionsimulation

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]粒子群算法及其參變量的分析[J]. 王鳳娟,姜淑鳳,徐鳳霞.  齊齊哈爾大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(01)
[2]基于電壓穩(wěn)定影響的多目標(biāo)無功優(yōu)化研究[J]. 陶志東,顧浩,丁曉群.  智慧電力. 2018(10)
[3]模擬退火法在協(xié)同優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 饒?zhí)?蘭林強(qiáng),羅偉林.  福州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(03)
[4]基于動(dòng)態(tài)加速因子的粒子群優(yōu)化算法研究[J]. 滕志軍,呂金玲,郭力文,王志新,許恒,袁麗紅.  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2017(12)
[5]基于改進(jìn)PSO算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[J]. 陳前宇,陳維榮,戴朝華,張雪霞.  電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2014(02)
[6]電力系統(tǒng)無功優(yōu)化研究綜述[J]. 黨存祿,張寧,邵沖.  電網(wǎng)與清潔能源. 2014(01)
[7]基于云自適應(yīng)梯度粒子群算法的無功優(yōu)化[J]. 祝洪博,徐剛剛,海冉冉,余立平.  電網(wǎng)技術(shù). 2012(03)
[8]基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的多目標(biāo)分布式發(fā)電規(guī)劃[J]. 吳常勝.  廣東電力. 2012(01)
[9]并行自適應(yīng)粒子群算法在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 劉世成,張建華,劉宗岐.  電網(wǎng)技術(shù). 2012(01)
[10]基于改進(jìn)小生境遺傳算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[J]. 崔挺,孫元章,徐箭,黃磊.  中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2011(19)

博士論文
[1]粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D]. 李丹.東北大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于改進(jìn)粒子群算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化研究[D]. 程文星.曲阜師范大學(xué) 2018
[2]基于PSASP的地區(qū)電網(wǎng)安全穩(wěn)定性分析[D]. 陳鑫.陜西理工大學(xué) 2018
[3]基于改進(jìn)偽梯度粒子群算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[D]. 雷星雨.東北石油大學(xué) 2018
[4]電力系統(tǒng)潮流的云計(jì)算方法研究[D]. 佘文俊.南京理工大學(xué) 2017
[5]基于改進(jìn)粒子群算法的配電網(wǎng)無功優(yōu)化研究[D]. 張韻平.廣東工業(yè)大學(xué) 2015
[6]基于果蠅優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化研究與應(yīng)用[D]. 張毅磊.湖南大學(xué) 2015
[7]改進(jìn)的粒子群算法及其在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用[D]. 侯碩楠.東北大學(xué) 2014
[8]基于小生境粒子群算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[D]. 張金良.山東大學(xué) 2014
[9]基于混合量子粒子群算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[D]. 李培帥.山東大學(xué) 2013
[10]基于改進(jìn)粒子群算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的研究[D]. 許偉偉.河北工業(yè)大學(xué) 2013



本文編號(hào)：2941199