配電網(wǎng)低壓側(cè)自動無功補償裝置安裝位置的優(yōu)化規(guī)劃.pdf

1、分別以減少的有功網(wǎng)損最大和投資收益最高為目標(biāo)函數(shù)，并將投資規(guī)模的限制以懲罰函數(shù)的形式加入到目標(biāo)函數(shù)中構(gòu)成增廣目標(biāo)函數(shù)，以各個節(jié)點電壓符合要求以及各個設(shè)備不超過其電氣極限為約束條件，將每個可能安裝低壓側(cè)自動無功補償裝置的位置作為基因，基因的取值反映補償裝置安裝與否及安裝的時間，在此基礎(chǔ)上運用遺傳算法獲得考慮負荷變化情況下配電網(wǎng)低壓側(cè)無功補償裝置的單階段靜態(tài)和多階段動態(tài)最優(yōu)規(guī)劃結(jié)果。討論了投資規(guī)模不加限制、限制總投資規(guī)模和限制各個階段投資規(guī)

2、模三種情況的處理方法。對實例的分析表明，提出的方法是可行的。 提出兩種啟發(fā)式算法(即最大降損效果法和靈敏度法)，分別根據(jù)最大降損效果排序結(jié)果和靈敏度排序結(jié)果選出補償效益最明顯的節(jié)點作為無功補償候選節(jié)點，實現(xiàn)低壓側(cè)自動無功補償裝置安裝位置的優(yōu)化規(guī)劃，并與基于遺傳算法的優(yōu)化規(guī)劃結(jié)果進行了比較。 運用VC++語言實現(xiàn)了上述算法，通過多個實際規(guī)劃算例的測試，結(jié)果表明：遺傳算法能夠解決單階段靜態(tài)和多階段動態(tài)最優(yōu)規(guī)劃問題，其優(yōu)化效果