搜尋者優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流中的應(yīng)用.pdf

1、隨著電力系統(tǒng)的快速發(fā)展，電網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，如何保證電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)、安全、穩(wěn)定運(yùn)行成為業(yè)界關(guān)注的焦點。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，須通過調(diào)整各種控制變量，使系統(tǒng)潮流分配達(dá)到最優(yōu)化，而變量和約束條件數(shù)目的劇增、變量之間復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系和眾多的非線性約束條件使最優(yōu)潮流躋身于困難的大規(guī)模數(shù)學(xué)規(guī)劃問題行列。群集智能優(yōu)化算法以其獨特的優(yōu)點為解決電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流這類大規(guī)模復(fù)雜問題提供了新的途徑與手段。 傳統(tǒng)的最優(yōu)潮流模型以實現(xiàn)電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行為目的，通

2、過調(diào)整發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓、有載可調(diào)變壓器分接頭位置、并聯(lián)無功補(bǔ)償裝置容量實現(xiàn)系統(tǒng)的最佳潮流配置，但對系統(tǒng)的電壓穩(wěn)定性卻考慮不足。然而，在電力市場環(huán)境下，考慮到環(huán)境和經(jīng)濟(jì)因素的制約，電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)會越來越接近極限狀態(tài)，此時電壓穩(wěn)定裕度很低，極易造成電壓崩潰的事故。本文在建立最優(yōu)潮流模型時，兼顧有功網(wǎng)損和電壓穩(wěn)定，考慮兩個子目標(biāo)不同的量綱和評價標(biāo)準(zhǔn)，通過進(jìn)行歸一化處理，將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題。 本文回顧了最優(yōu)潮流研究狀

3、況，總結(jié)了最優(yōu)潮流的不同目標(biāo)函數(shù)和不同的數(shù)學(xué)模型，對多種最優(yōu)潮流優(yōu)化算法進(jìn)行了比較和討論。作為一種新穎的人工智能算法，搜尋者優(yōu)化算法(SOA)在許多方面顯示出了優(yōu)勢，本文詳細(xì)闡述了SOA的物理意義、數(shù)學(xué)模型和算法流程，并與帶慣性權(quán)值的粒子群算法(PSO-W)、帶收斂因子的粒子群算法(PSO-CF)、全面學(xué)習(xí)的粒子群算法(CLPSO)進(jìn)行了比較。在此基礎(chǔ)上，以系統(tǒng)潮流計算中雅可比矩陣的最小奇異值為靜態(tài)電壓穩(wěn)定裕度的判據(jù)，考慮有功網(wǎng)損和靜態(tài)

4、電壓穩(wěn)定裕度，建立了本文的最優(yōu)潮流模型。將SOA、PSO-W、PSO-CF、CLPSO四種算法分別應(yīng)用于IEEE30和IEEE57兩個標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點模型的優(yōu)化，計算和比較結(jié)果表明：SOA算法具有并行處理特征，魯棒性好，在解空間中搜索時，搜索方向和搜索步長分開確定，避免了矢量運(yùn)算的復(fù)雜性，使SOA與其他三種算法相比具有較強(qiáng)的全局收斂能力，在電力系統(tǒng)的最優(yōu)潮流計算中，具有較強(qiáng)的優(yōu)勢。 最后，對所做工作進(jìn)行了總結(jié)，對未來搜尋者優(yōu)化算法在最優(yōu)