【无功优化】基于改进遗传算法的电力系统无功优化研究【IEEE30节点】（Matlab代码实现）

 

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本文目录如下：

目录

1 概述

1.1 入门介绍

1.2 无功功率与电压的关系

1.3 无功功率与有功损耗的关系

2 运行结果

3 参考文献

4 Matlab代码实现

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1 概述

1.1 入门介绍

无功功率与电压水平有着密切的联系，若要保障较好的电压质量，首先应满足无功的平衡及合理分布。当系统产生过多的无功功率时，电力设备的运行电压会因此而上升，严重情况下会导致越上限运行，而且很容易引起设备绝缘损坏，对系统的运行带来很大威胁;当系统中的无功不足时，设备的运行电压会降低，并可能导致低于下限运行，严重时可能造成地区电网的电压崩溃，由此带来的损失难以估量。而对电力系统进行无功优化可以有效地改善电压运行质量且能降低网络有功损耗I3l。本文研究无功运行优化,它指的是在电网运行时，在确定有功潮流且满足多种约束条件下，调整发电机端电压、变压器的分接头等这些参数使一个或多个指标达到最优状态。电力系统无功优化是多约束、非线性的优化问题。即在已知系统运行方式和控制变量时，建立合适的数学模型，然后对这些控制变量进行调节以保证整个系统在约束范围内运行，并使系统的某些目标达到最优状态。其中，在建立数学模型时，必须确认模型的目标函数、变量取值范围及功率约束范围。
 

1.2 无功功率与电压的关系

无功潮流的分布与节点电压有着紧密的联系。由于输电线路与变压器模型相似，下面以

简单的输电线路模型为基础讨论无功和电压之间的关系，简单输电线路模型如图 2-1 所示。

由式（2-2）可以看出，无功的大小和流动方向与线路两端电压的大小有关，即由高电压

的一侧传输到低电压的一侧。当输电线路在远距离传输功率时，会增加对无功的需求，这样

就必须降低电压来确保无功平衡，造成输电线路及用电设备的电压都无法得到满足，同时也

会产生较大电能损耗。

1.3 无功功率与有功损耗的关系

有功损耗在衡量电力系统经济运行时发挥着重要作用，并与无功功率有着紧密联系，有

功损耗包括两部分，其中线路的有功损耗公式为：

从（2-3）与（2-4）两式可以得知，当传输一定的有功功率时，有功损耗随着网络中流动

的无功的增多而增多，无功的流动成为影响有功损耗的重要原因[40]。一般情况下，系统中的

电阻和变压器的铜耗由电气设备本身所决定，改造所需要的花费很多。因此，为了降低有功

损耗需要对系统中的无功进行合理地优化调节。

遗传算法(Genetic Algorithm，简称GA）是由Holland教授等人提出的[43]。“物竞天择、适者生存、优胜劣汰”是GA的核心思想，其原理简单，编程很容易实现，且它对大部分领域的限制也不高。经过几十年的发展，成功地应用到不同学科和领域，如自动控制、组合优化及机器学习等。它与传统的算法有着很大区别,尤其是在应用于一些大型、复杂的系统时，可以发挥很好的鲁棒性，能够较快地找到问题的最优解，很适用于无功优化等这种非线性优化问题。但是国内外学者并不满足于此，于是考虑对算法自身参数进行改进或者与其它算法相融合，以期取得更好的优化结果。
GA在优化各种各样的问题时，第一步需要对该问题的变量编码，其中编码方式也因所需求解问题的不同而不同，这样就会得到一组数字串，该串上的每个数字就代表一位基因，与生物体内的染色体很相似。染色体或个体可以当作问题中的某个解，由于种群包含了多个数字串，也就是包含了多个解[44]。改进遗传算法讲解见第4部分。
 

2 运行结果

 

3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]刘辉. 基于改进遗传算法的电力系统无功优化研究[D].东北农业大学,2021.DOI:10.27010/d.cnki.gdbnu.2021.000504.

[2]昌思远. 基于改进遗传算法的电力系统无功优化算法研究[D].武汉理工大学,2018.

4 Matlab代码实现