【摘要】：無(wú)功優(yōu)化控制是實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟(jì)、可靠運(yùn)行目標(biāo)的至關(guān)重要的途徑之一。無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題本質(zhì)上是非線性、多約束、非凸、離散連續(xù)變量相混合的優(yōu)化問(wèn)題,而人工智能算法對(duì)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)性態(tài)依賴較小,而且能同時(shí)處理連續(xù)變量和離散變量,以其適應(yīng)性強(qiáng)、魯棒性高、收斂速度快等特點(diǎn),在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文首先分析了 QUATRE算法和禁忌搜索算法的尋優(yōu)原理。QUATRE算法具有較好的大規(guī)模搜索能力,但容易陷入局部最優(yōu),禁忌搜索(Tabu Search,TS)算法能夠?qū)︵徲蜻M(jìn)行選擇性搜索,并且能以較大概率跳出局部最優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)這兩種算法的特點(diǎn)優(yōu)劣互補(bǔ),提出QUATRE-TS混合算法。其次,現(xiàn)代電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題多為多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題,鑒于各個(gè)目標(biāo)函數(shù)之間的權(quán)重系數(shù)由決策者控制,權(quán)重系數(shù)的分配往往帶有較大的主觀性,影響了最終結(jié)果的準(zhǔn)確性,因此本文將pareto理論引入QUATRE-TS混合算法,使QUATRE-TS混合算法能夠更加適應(yīng)多目標(biāo)問(wèn)題的求解。多目標(biāo)QUATRE-TS混合算法主要采取了三種操作:采用快速非支配排序法建立非支配解集,采用擁擠度和擁擠度比較算子保持種群多樣性,在種群進(jìn)化的基礎(chǔ)上引入精英策略。再者,基于系統(tǒng)運(yùn)行需求,無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題分為單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題和多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。對(duì)于單目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題,從經(jīng)濟(jì)方面考慮,選取有功網(wǎng)絡(luò)損耗最小為目標(biāo)函數(shù);對(duì)于多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題,先考慮電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性,選取網(wǎng)損最小和靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度最大這兩個(gè)目標(biāo)函數(shù),再同時(shí)考慮電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性、安全性和穩(wěn)定性,選取有功網(wǎng)損最小、電壓水平最小以及靜態(tài)電壓穩(wěn)定指標(biāo)最大這三目標(biāo)函數(shù)。在處理模型不等式約束時(shí),采用了無(wú)懲罰因子策略,避免了因懲罰系數(shù)選用不當(dāng)而影響了最終解的質(zhì)量問(wèn)題。最后,將QUATRE-TS混合算法應(yīng)用到電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中,在MATLAB2010b的環(huán)境下,對(duì)IEEE-14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)和IEEE-30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)分別進(jìn)行單目標(biāo)和多目標(biāo)的無(wú)功優(yōu)化,并與粒子群算法、遺傳算法等進(jìn)行對(duì)比,證明QUATRE-TS混合算法具有較好的全局收斂能力和收斂性能,在無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題方面具有一定的優(yōu)越性,通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的無(wú)功優(yōu)化夠有效地降低網(wǎng)絡(luò)損耗,同時(shí)還能提高電力系統(tǒng)電壓穩(wěn)定性,保證現(xiàn)代電網(wǎng)運(yùn)行安全可靠。
【學(xué)位授予單位】：福建工程學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TM714.3
【圖文】：

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【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2740939