本文選題：無功優(yōu)化 + 粒子群算法��； 參考：《大連海事大學》2014年碩士論文

【摘要】：電力系統(tǒng)無功功率的合理分布是保證電壓質(zhì)量和降低網(wǎng)損的前提,對整個電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定和經(jīng)濟運行有著重要的意義。無功優(yōu)化是一個含有連續(xù)變量和離散變量的混合優(yōu)化問題,具有多約束,非線性,高維度的特點。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法將模型做了近似處理,離散變量連續(xù)化,導致有一定的誤差,且求解復雜,計算效率降低。近年來,智能算法憑借其簡單易行,魯棒性強等特點得到了廣泛的關(guān)注和研究,在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化方面也得到了應用。 粒子群算法(PSO)是眾多智能算法中性能較為優(yōu)越的一種,具有收斂速度快,優(yōu)化結(jié)果精度高和容易實現(xiàn)等優(yōu)勢。但基本粒子群算法在處理無功優(yōu)化這類多維多峰的實際問題時,易陷入早熟,收斂速度和精度往往無法保證,可靠性不能保障。在此背景下,本論文針對無功優(yōu)化問題的特點,以有功網(wǎng)損最小作為目標函數(shù),在現(xiàn)有的粒子群算法基礎(chǔ)上加以改進：首先,以線性遞減權(quán)重系數(shù)的粒子群算法為基礎(chǔ),提出自適應權(quán)重系數(shù)的混沌粒子群算法(SAW-CPSO)。將線性遞減慣性權(quán)重改為自適應慣性權(quán)重,引入混沌機制,用立方混沌對種群進行初始化,增加收斂速度和種群多樣性,有效避免早熟。然后,對現(xiàn)有粒子群算法的拓撲結(jié)構(gòu)進行了介紹和分析,在環(huán)形(Ring)拓撲的基礎(chǔ)上,提出了一種新的具有動態(tài)拓撲結(jié)構(gòu)的粒子群算法(D-PSO)。該方法在初始階段采用聚類方法將粒子群分簇,加快收斂速度；在迭代過程中,根據(jù)各粒子簇的收斂情況引入鄰居動態(tài)調(diào)整機制；在迭代后期,形成一個環(huán)形(Ring)拓撲,以提高算法全局搜索能力和收斂精度。 最后,在Matlab軟件平臺下,分別將所提出的兩種算法在無功優(yōu)化問題上進行了應用,采用IEEE14, IEEE30節(jié)點的算例,并與其他粒子群算法進行了比較。優(yōu)化結(jié)果證明所提出的方法在處理電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題時具有可行性及有效性。
[Abstract]:The rational distribution of reactive power in power system is the premise to guarantee voltage quality and reduce network loss, which is of great significance to the safety, stability and economic operation of the whole power system. Reactive power optimization is a hybrid optimization problem with continuous and discrete variables, which has the characteristics of multi-constraint, nonlinear and high-dimensional. The traditional optimization algorithm approximates the model, and the discrete variables are continuous, which leads to some errors, complex solution and low computational efficiency. In recent years, due to its simplicity and robustness, intelligent algorithm has been widely studied and applied in reactive power optimization of power system. Particle Swarm Optimization (PSO) is one of the most intelligent algorithms, which has the advantages of fast convergence, high precision and easy implementation. But the basic particle swarm optimization algorithm is easy to fall into premature convergence speed and precision and reliability can not be guaranteed when dealing with the practical problems of multi-dimensional and multi-peak reactive power optimization. Under this background, aiming at the characteristics of reactive power optimization problem, this paper takes the minimum active power loss as the objective function and improves on the existing particle swarm optimization algorithm. Firstly, it is based on the particle swarm optimization algorithm with linear decreasing weight coefficient. An adaptive weight coefficient chaotic particle swarm optimization algorithm (SAW-CPSO) is proposed. The linear decreasing inertia weight is changed into adaptive inertia weight and chaotic mechanism is introduced to initialize the population with cubic chaos to increase the convergence speed and diversity of the population and to avoid precocity effectively. Then, the topological structure of the existing particle swarm optimization algorithm is introduced and analyzed. Based on the ring topology, a new particle swarm optimization algorithm with dynamic topology is proposed. In the initial stage, the clustering method is used to cluster the particle swarm to accelerate the convergence rate; in the iterative process, the neighbor dynamic adjustment mechanism is introduced according to the convergence of each cluster; in the later stage of the iteration, a ring topology is formed. In order to improve the global search ability and convergence accuracy of the algorithm. Finally, the two algorithms are applied to the reactive power optimization problem on the Matlab software platform. The examples of IEEE 14 and IEEE30 nodes are used and compared with other particle swarm optimization algorithms. The optimization results show that the proposed method is feasible and effective in dealing with reactive power optimization problems in power systems.
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TM714.3

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