基于改進(jìn)遺傳算法的地區(qū)電網(wǎng)無(wú)功規(guī)劃優(yōu)化.pdf

1、　　隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，用電負(fù)荷的急劇增加，電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行日益受到人們重視。而系統(tǒng)備有充足的無(wú)功電源，無(wú)功電源的合理分布是電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的基本條件之一。無(wú)功備用不足會(huì)給系統(tǒng)穩(wěn)定帶來(lái)隱患；但過(guò)多的無(wú)功備用不僅浪費(fèi)不必要的投資，也會(huì)增加供電部門管理負(fù)擔(dān)。因此，進(jìn)行無(wú)功規(guī)劃優(yōu)化確定無(wú)功補(bǔ)償方案，不僅是指導(dǎo)管理人員進(jìn)行電網(wǎng)無(wú)功電源建設(shè)的有力工具，也是保證電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和優(yōu)質(zhì)供電的重要措施。
　　遺傳算法是一種借鑒生物

2、界自然選擇和自然進(jìn)化機(jī)制的搜索方法，通過(guò)對(duì)個(gè)體進(jìn)行復(fù)制、交叉、變異等操作完成搜索過(guò)程。與其他傳統(tǒng)優(yōu)化算法相比，除具有高度并行、隨機(jī)搜索等特性外，遺傳算法還具有不要求目標(biāo)函數(shù)是否連續(xù)或可微等優(yōu)點(diǎn)。目前，基于遺傳算法的優(yōu)化方法在電力系統(tǒng)中得到廣泛的應(yīng)用，如系統(tǒng)規(guī)劃、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、機(jī)組檢修及故障診斷等。
　　在背景章節(jié)里，本文首先對(duì)電力系統(tǒng)無(wú)功規(guī)劃優(yōu)化問(wèn)題的研究?jī)?nèi)容、研究方法、數(shù)學(xué)模型及目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的探討和劃分，并結(jié)合工程實(shí)際，在綜合

3、無(wú)功規(guī)劃優(yōu)化的基礎(chǔ)上，引入了固定投資額思想。其次，對(duì)所采用的無(wú)功規(guī)劃優(yōu)化研究方法——遺傳算法進(jìn)行綜述，簡(jiǎn)要的介紹了常規(guī)遺傳算法的工作原理及算法的一些高級(jí)實(shí)現(xiàn)技術(shù)。在此基礎(chǔ)上，給出了充分體現(xiàn)電力系統(tǒng)無(wú)功規(guī)劃優(yōu)化問(wèn)題特點(diǎn)的改進(jìn)遺傳算法的完整實(shí)現(xiàn)方案。最終，將所得算法用于求解IEEE 30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)無(wú)功規(guī)劃優(yōu)化問(wèn)題，對(duì)仿真試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了比較分析。具體研究?jī)?nèi)容包括：
　　第一，本文對(duì)無(wú)功規(guī)劃優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型，包括目標(biāo)函數(shù)及約束條件進(jìn)行了重新的

4、選擇和建立，引入了固定投資額思想。
　　第二，針對(duì)電力系統(tǒng)無(wú)功規(guī)劃優(yōu)化問(wèn)題特點(diǎn)，本文對(duì)常規(guī)遺傳算法的改進(jìn)包括：初始群體產(chǎn)生策略、編碼方案、交叉算子和變異原則等。本文進(jìn)一步采用變?nèi)后w規(guī)模的偽并行遺傳算法，增加初始解群體的多樣性以改善最優(yōu)解的質(zhì)量，以增強(qiáng)算法局部搜索能力。
　　第三，針對(duì)固定投資規(guī)劃問(wèn)題，本文提出了固定投資規(guī)劃的遺傳算子及啟發(fā)式策略。
　　本文采用的固定投資無(wú)功規(guī)劃優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)更合理，且較好地解決