基于免疫遗传算法的电力系统无功优化研究

论文摘要

电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一种有效手段,是降低网络有功损耗、提高电压质量的重要措施。因此,电力系统无功优化问题的研究,既有理论意义,又有实际应用价值。电力系统无功优化是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题,其操作变量既有连续变量又有离散变量,其优化过程比较复杂。无功优化主要考虑在负荷给定的情况下,变压器分接头位置、无功补偿的容量和发电机机端电压大小的优化确定。在研究中以减少有功网损、提高电压质量作为目标函数来建立数学模型,对于电压越界点和发电机无功越界点等问题,采用罚函数予以解决。通过对模拟退火算法、禁忌搜索、遗传算法等现代智能算法的研究和比较,发现了这些算法有着易陷于局部收敛、收敛速度慢的问题,因此采用了一种引入免疫机制的遗传算法,该算法在进化过程中能够保持个体多样性,一定程度上可以有效地避免陷入局部最优解,提高局部搜索能力,加快了计算速度。利用Rosenbrock测试函数进行函数优化测试实验,验证本免疫遗传算法的正确性和收敛性。将所研究的优化方法采用MATLAB进行仿真,测试免疫遗传算法对电力系统无功优化的效果,以IEEE-30节点系统为例进行有效性验证,并与其他文献的改进遗传算法的优化结果进行了比较分析。仿真结果表明在无功优化中,免疫遗传算法能够在节点电压控制、降低网损和求取综合效益最大值方面具有较好的效果,具有更强的全局寻优能力和更快的计算速度,有效的证明了本研究中提出的数学模型和算法具有实用性、可靠性和较优性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.2 无功优化问题的研究现状
• 1.2.1 常规优化算法
• 1.2.2 智能优化算法
• 1.3 论文的主要工作
• 1.4 论文的组织结构
• 2 电力系统无功优化问题及其数学模型
• 2.1 无功优化的基本思想
• 2.2 无功平衡与电压水平的关系
• 2.3 无功功率与有功网损的关系
• 2.4 电力系统中常用的无功控制设备
• 2.4.1 同步发电机
• 2.4.2 无功补偿装置
• 2.4.3 有载调压变压器
• 2.5 无功优化的数学模型
• 2.5.1 功率约束方程
• 2.5.2 变量约束方程
• 2.5.3 目标函数
• 2.6 本章小结
• 3 基于免疫机制遗传算法的改进研究
• 3.1 遗传算法理论基础
• 3.1.1 遗传算法的核心思想
• 3.1.2 遗传算法的特点
• 3.1.3 遗传算法的模型
• 3.1.4 遗传算法的基本应用步骤
• 3.1.5 遗传算法的不足之处
• 3.2 人工免疫算法
• 3.2.1 人工免疫系统的生物原型
• 3.2.2 免疫仿生机理
• 3.2.3 免疫系统的多样性
• 3.2.4 免疫系统的特性
• 3.2.5 人工免疫系统的模型和算法
• 3.3.6 人工免疫算法的典型应用
• 3.3 免疫遗传算法
• 3.3.1 免疫遗传算法理论思想
• 3.3.2 免疫遗传算法的主要步骤
• 3.3.3 免疫遗传算法和遗传算法的比较
• 3.4 函数优化测试仿真实验
• 3.5 本章小结
• 4 基于免疫遗传算法的无功优化
• 4.1 潮流计算
• 4.2 求解无功优化的免疫遗传算法设计
• 4.2.1 抗体编码
• 4.2.2 计算抗体亲和度和抗体浓度
• 4.2.3 构造记忆和抑制单元
• 4.2.4 交叉算子
• 4.2.5 变异算子
• 4.2.6 参数的确定
• 4.2.7 算法终止条件
• 4.3 基于免疫遗传算法的无功优化步骤
• 4.4 IEEE-30节点系统算例分析
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 致谢