基于云計(jì)算和改進(jìn)NSGA-Ⅱ的無功優(yōu)化算法研究.pdf

1、電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化是在當(dāng)前電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)和運(yùn)行情況給定時(shí)，通過調(diào)節(jié)一些控制變量，如發(fā)電機(jī)節(jié)點(diǎn)的輸出功率，變壓器變比，電容器等無功補(bǔ)償裝置的投切參數(shù)等，使系統(tǒng)達(dá)到網(wǎng)損最小，電壓最穩(wěn)定等目標(biāo)。通過無功優(yōu)化的調(diào)節(jié)，可以使電力的傳輸質(zhì)量和低碳環(huán)保、經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定結(jié)合起來。因此，合理的多目標(biāo)無功優(yōu)化算法在電網(wǎng)調(diào)度中是必不可少的。另一方面，迅速擴(kuò)大的電網(wǎng)規(guī)模導(dǎo)致處理無功優(yōu)化時(shí)數(shù)據(jù)量過于龐大，在單機(jī)上進(jìn)行無功優(yōu)化需要較長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間，優(yōu)化效果不好。因此，本文針對(duì)

2、上述問題展開研究。
　　首先，針對(duì)有功網(wǎng)損最小、靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度最大的雙目標(biāo)無功優(yōu)化模型，使用帶精英策略的快速非支配遺傳算法NSGA-Ⅱ求解。與簡(jiǎn)單遺傳算法（SGA）、粒子群優(yōu)化算法（PSO）的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行比較，證明NSGA-Ⅱ算法有比較好的優(yōu)化結(jié)果及收斂速度。
　　其次，針對(duì)NSGA-Ⅱ算法計(jì)算擁擠度時(shí)較優(yōu)秀的個(gè)體容易淘汰的問題，給出一種改進(jìn)的個(gè)體淘汰策略；針對(duì)NSGA-Ⅱ算法的交叉率和變異率無法滿足種群在進(jìn)化過程中動(dòng)態(tài)變

3、化的要求，結(jié)合云模型進(jìn)行自適應(yīng)改進(jìn)。得到IA-NSGA-Ⅱ算法，與NSGA-Ⅱ算法比較，處理無功優(yōu)化時(shí)有更好的尋優(yōu)性能。
　　最后，針對(duì)IA-NSGA-Ⅱ算法在處理多目標(biāo)無功優(yōu)化問題時(shí)，計(jì)算時(shí)間過長(zhǎng)的不足，結(jié)合云計(jì)算技術(shù)與分布式計(jì)算思想，在 Hadoop平臺(tái)環(huán)境下將IA-NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行并行化改進(jìn)，以提高處理大規(guī)模電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的能力。在實(shí)驗(yàn)室搭建的云集群上結(jié)合多個(gè)算例測(cè)試，驗(yàn)證了在云集群環(huán)境上使用IA-NSGA-Ⅱ算法處理