本文關(guān)鍵詞：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

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【摘要】：電力系統(tǒng)的無功功率分布是否合理決定了電壓質(zhì)量的好壞,并直接影響著整個電網(wǎng)的安全穩(wěn)定和經(jīng)濟運行。無功優(yōu)化是提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定性、降低網(wǎng)絡(luò)損耗和改善電壓質(zhì)量的有效手段,因此研究無功優(yōu)化問題具有非常重要的意義。電力系統(tǒng)無功優(yōu)化具有連續(xù)變量和離散變量混合、多約束、非線性和高維度等特點,是一個復(fù)雜的優(yōu)化問題,采用一般的數(shù)學(xué)方法求解起來相當(dāng)困難,需要選擇適當(dāng)?shù)膬?yōu)化算法進行求解。本文在研究無功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型及相關(guān)算法的基礎(chǔ)上,綜合分析了各種傳統(tǒng)優(yōu)化算法和人工智能算法的特點,對比后選取新興的果蠅優(yōu)化算法作為研究對象。首先深入研究了果蠅優(yōu)化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)的基礎(chǔ)理論知識,針對其搜索范圍變異概率低,種群個體多樣性差,可能錯過最優(yōu)解,尋優(yōu)精度不高和易陷入局部最優(yōu)等缺點,對其進行改進,提出一種多種群融合的果蠅優(yōu)化算法(Multi-swarm Fruit Fly Optimization Algorithm,MFOA),采用多種群、修訂評價函數(shù)、動態(tài)收縮搜索半徑和加入局部搜索等策略,提高算法的收斂精度和跳出局部極值的能力。通過5個經(jīng)典測試函數(shù)不同優(yōu)化算法仿真結(jié)果對比分析,表明了MFOA算法的有效性。然后將改進后的多種群果蠅優(yōu)化算法應(yīng)用到電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中。分析了改進后多種群果蠅優(yōu)化算法求解無功優(yōu)化問題的思路,給出了基于MFOA算法無功優(yōu)化的計算步驟和流程,并對解空間編碼、參數(shù)設(shè)置以及結(jié)束準(zhǔn)則做出具體說明。完成了基于MATLAB軟件平臺的改進后多種群果蠅優(yōu)化算法(MFOA)的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化程序編寫,并與“Matpower”工具包中的牛頓-拉夫遜潮流計算部分相結(jié)合,對IEEE-30節(jié)點標(biāo)準(zhǔn)測試系統(tǒng)進行仿真計算。通過與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法(Standard Particle Swarm Optimization,PSO)和自適應(yīng)差分算法(Self-adaptive Differential Evolution,SADE)的無功優(yōu)化結(jié)果進行對比分析,得到改進后的多種群果蠅優(yōu)化算法顯著降低了網(wǎng)損,改善了電壓水平,提高了算法的收斂速度和全局尋優(yōu)能力,而且收斂精度更高,驗證了應(yīng)用MFOA算法求解電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的有效性,具有良好的實用價值。最后,本文還利用MATLAB GUI編寫了基于多種群果蠅優(yōu)化算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化計算平臺,能夠快速實現(xiàn)對電力系統(tǒng)進行無功優(yōu)化計算、參數(shù)配置和數(shù)據(jù)存儲等功能,使用戶在進行無功優(yōu)化操作時更為方便和直觀,為電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行提供重要保證,是一種有意義的優(yōu)化工具。
【關(guān)鍵詞】：無功優(yōu)化 果蠅優(yōu)化算法 多種群果蠅優(yōu)化算法 MATLAB GUI
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM714.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-21
• 1.1 電力系統(tǒng)無功優(yōu)化研究的目的與意義11-12
• 1.2 無功優(yōu)化在國內(nèi)外的發(fā)展及研究現(xiàn)狀12-20
• 1.2.1 無功優(yōu)化的特點12
• 1.2.2 傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化算法12-16
• 1.2.3 人工智能優(yōu)化算法16-20
• 1.3 本論文主要的研究工作20-21
• 第2章 電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型21-33
• 2.1 概述21
• 2.2 無功功率對電力系統(tǒng)的影響21-24
• 2.2.1 無功平衡與電壓水平關(guān)系21-22
• 2.2.2 無功功率與有功網(wǎng)損關(guān)系22-23
• 2.2.3 無功功率對功率因數(shù)的影響23-24
• 2.3 常用的無功優(yōu)化控制方法24-25
• 2.3.1 改變發(fā)電機端電壓24
• 2.3.2 改變有載調(diào)壓變壓器變比24
• 2.3.3 加裝無功補償設(shè)備24-25
• 2.4 電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型25-27
• 2.4.1 無功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型及目標(biāo)函數(shù)25-26
• 2.4.2 本文選取的目標(biāo)函數(shù)26
• 2.4.3 無功優(yōu)化中的約束條件26-27
• 2.5 電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的潮流計算27-31
• 2.5.1 潮流計算的數(shù)學(xué)模型28-30
• 2.5.2 牛頓-拉夫遜潮流算法30-31
• 2.6 本章小結(jié)31-33
• 第3章 果蠅優(yōu)化算法研究33-47
• 3.1 果蠅優(yōu)化算法33-37
• 3.1.1 引言33
• 3.1.2 果蠅優(yōu)化算法的基本原理33-34
• 3.1.3 果蠅優(yōu)化算法的步驟和流程34-36
• 3.1.4 果蠅優(yōu)化算法的特點36
• 3.1.5 果蠅優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀及應(yīng)用領(lǐng)域36-37
• 3.2 改進的果蠅優(yōu)化算法37-40
• 3.2.1 果蠅優(yōu)化算法存在的問題37-38
• 3.2.2 果蠅優(yōu)化算法的改進38-39
• 3.2.3 改進后的多種群果蠅優(yōu)化算法的步驟和流程39-40
• 3.3 算法測試結(jié)果分析40-45
• 3.4 本章小結(jié)45-47
• 第4章 改進后的多種群果蠅優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用47-60
• 4.1 概述47
• 4.2 基于改進后的多種群果蠅優(yōu)化算法的無功優(yōu)化程序設(shè)計47-49
• 4.3 基于改進后的多種群果蠅優(yōu)化算法的無功優(yōu)化步驟49-51
• 4.4 無功優(yōu)化算例測試結(jié)果分析51-59
• 4.4.1 IEEE-30節(jié)點測試系統(tǒng)連接圖52
• 4.4.2 算法參數(shù)設(shè)置52-53
• 4.4.3 IEEE-30節(jié)點測試系統(tǒng)試驗數(shù)據(jù)53-55
• 4.4.4 IEEE-30節(jié)點測試系統(tǒng)無功優(yōu)化仿真結(jié)果分析55-59
• 4.5 本章小結(jié)59-60
• 第5章 電力系統(tǒng)無功優(yōu)化軟件系統(tǒng)設(shè)計60-70
• 5.1 概述60
• 5.2 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境60-61
• 5.3 軟件系統(tǒng)總體設(shè)計61-63
• 5.4 軟件系統(tǒng)界面和測試63-69
• 5.4.1 用戶登錄63-64
• 5.4.2 系統(tǒng)參數(shù)導(dǎo)入模塊64-65
• 5.4.3 算法參數(shù)導(dǎo)入模塊65-66
• 5.4.4 無功優(yōu)化結(jié)果查詢模塊66
• 5.4.5 系統(tǒng)信息查詢模塊66-68
• 5.4.6 數(shù)據(jù)與圖像保存模塊68-69
• 5.5 本章小結(jié)69-70
• 結(jié)論70-72
• 參考文獻72-76
• 致謝76-77
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及科研成果77

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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7 史東亞;陸鍵;陸林軍;;基于RFID技術(shù)和FOA-GRNN理論的高速公路道路關(guān)閉交通事件對車輛影響的判斷模型[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報;2012年03期

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本文編號：885104