針對無功優(yōu)化中確定無功補(bǔ)償點(diǎn)和無功補(bǔ)償容量的問題,本文提出了一種基于奇異值分解理論和多策略自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法（MS-APSO）的無功優(yōu)化法。首先基于潮流計(jì)算中的雅可比矩陣奇異值分解以確定電壓穩(wěn)定性較弱的節(jié)點(diǎn)作為無功補(bǔ)償節(jié)點(diǎn);然后以線路有功損耗、負(fù)荷節(jié)點(diǎn)電壓偏差最小以及節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定度最大為目標(biāo)優(yōu)化無功補(bǔ)償量。為解決迭代后期算法收斂速度降低、粒子群多樣性下降等問題,提出了多策略自適應(yīng)改進(jìn)算法以尋求全局最優(yōu)解,綜合考慮了粒子群多樣性、慣性權(quán)重、越限重置和變異的影響,有效提高了算法前期的收斂速度和后期的尋優(yōu)能力。最后,改進(jìn)算法的有效性在IEEE 118算例中得到了驗(yàn)證。結(jié)果表明,改進(jìn)后算法降損率與傳統(tǒng)方法相比可以提高38.6%。 

【文章來源】：電力電容器與無功補(bǔ)償. 2020,41(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

慣性權(quán)重與粒子群平均粒距對應(yīng)關(guān)系

PSO和MS-APSO的算法流程見圖2，與PSO算法相比，MS-APSO算法增加了自適應(yīng)部分，見圖3。優(yōu)化后的算法綜合考慮了影響收斂速度和精度的不同因素，基于粒子群多樣性對多個參數(shù)進(jìn)行了自適應(yīng)調(diào)整。同時，針對粒子越限問題，增加了判斷和條件重置。圖3 自適應(yīng)算法流程圖

自適應(yīng)算法流程圖


本文編號：3013816