基于遗传算法的无功优化与控制毕业设计论文 精品Word文档下载推荐.docx

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摘 要

电力系统无功功率的有效优化与合理控制既能提高电力系统运行时的电压质量，也能有效减少网损，节约能源，是保证电力系统安全经济运行的重要措施,对电网调度和规划具有重要的指导意义。

无功优化的核心问题主要集中在数学模型和优化算法两方面，其中数学模型问题是根据解决问题的重点不同来选取不同的目标函数；

而优化算法的研究则大量集中在提高计算速度、改善收敛性能上。

本文选取有功网损最小作为数学模型的目标函数，数学模型的约束条件有各节点的注入有功、无功功率的等式约束和各节点电压、发电机输出无功功率、可调变压器变比、并联补偿电容量、发电机机端电压均在各自的上下限之内的不等式约束，优化方法采用遗传算法。

设计和编制了牛顿拉夫逊直角坐标matlab潮流计算程序以及遗传算法无功优化的matlab潮流计算程序。

通过IEEE30节点系统的算例分析，得出基于遗传算法的无功优化能有效降低系统网损、提高电压水平，验证了该算法在解决多变量、非线性、不连续、多约束问题时的独特优势，并指出了该算法的不足之处以及如何改善。

关键词：

牛顿拉夫逊法，无功优化，遗传算法

REACTIVEPOWEROPTIMIZATIONBASEDONGENETIC ALGORITHM

ABSTRACT

ReactivepowerwithreasonableoptimizationandcontrolofPowersystemcannotonlyimprovethestabilityofpowersystem,butalsoeffectivelyreducenetworklossesandsaveenergy.Itensuresthesafetyandeconomicoperationofpowersystemsandimprovethevoltagequality.Itisimportantforplanningdepartmentsongridreactivepowerscheduling.

Reactivepoweroptimizationfocusesonmathematicalmodelsandoptimizationalgorithms.Themathematicalmodelisselecteddependingonthefocusofproblem-solving.Optimizationalgorithmisconcentratedinimprovingthecalculationspeedandimprovetheconvergenceperformance.Thispaperselectstheactivepowerlossminimumobjectivefunctionasamathematicalmodel,theconstraintsofmathematicalmodelareeachnodeoftheinjectedactiveandreactivepowerequalityconstraintandthenodevoltageandreactivepowerofgeneratoroutput,adjustabletransformerratio,parallelcapacitancecompensation,thegeneratorterminalvoltagewithintherespectiveupperandlowerlimitsoftheinequalityconstraints,optimizationmethodusinggeneticalgorithms.DesignCartesiancoordinateNewtonRaphsonpowerflowcalculationmethodandgeneticalgorithmmatlabcalculatethereactivepoweroptimizationprocedures.ThroughanumericalexampleoftheIEEE14nodesystem,wecandrawreactivepoweroptimizationbasedongeneticalgorithmcaneffectivelyreducesystemlossandimprovevoltagelevelandverifythealgorithmhaveuniqueadvantagestosolvemultivariable,nonlinear,discontinuous,multi-constraintproblem.

Keywords:

NewtonRaphsonmethod;

reactivepoweroptimization;

geneticalgorithm

目 录

1绪论 1

1.1背景与意义 1

1.2现状和发展趋势 1

2电力系统潮流计算问题及其方程求解方法 3

2.1电力网络方程 3

2.2节点导纳矩阵 4

2.2.1形成节点导纳矩阵 4

2.2.2节点导纳矩阵的修改 5

2.3功率方程及其迭代解法 7

2.3.1功率方程 7

2.3.2变量的分类 8

2.3.3节点的分类 10

2.4牛顿--拉夫逊法潮流计算方法 11

2.4.1牛顿--拉夫逊法 11

2.4.2牛顿--拉夫逊法潮流计算过程 12

2.4.3潮流计算的基本流程 15

2.5牛顿拉夫逊法潮流计算程序源代码 16

3电力系统无功优化问题及其遗传算法优化求解 17

3.1无功优化问题描述及其模型 17

3.2遗传算法的理论基础 18

3.3遗传算法基本原理及操作过程 19

3.3.1适应度函数定标 19

3.3.2初始解的形成 19

3.3.3遗传操作 20

3.4基于遗传算法的无功优化与电压控制实现的步骤 21

4算例分析 26

4.1IEEE30节点系统 26

4.2潮流计算结果 26

4.3算例分析 26

5结论与展望 29

参考文献 30

附录A牛顿拉夫逊法程序流程图 33

附录B牛顿拉夫逊法潮流计算程序源代码 34

附录C遗传算法无功优化matlab程序 40

1绪论

1.1背景与意义

电能是现今社会最主要的能源，人们工作生活中都离不开电能。

随着社会的不断发展，电能的重要性显著增加。

提供安全、可靠、稳定、环保的电能是现今电力系统发展的首要目标。

最优潮流被提出以后就一直用于电力系统的经济和安全运行及规划[1]。

最优潮流是指当系统的结构参数和负荷情况都已给定时，调节可利用的控制变量（如发电机输出功率、可调变压器抽头等）来找到能满足所有运行约束的，并使系统的某一性能指标（如发电成本或网络损耗）达到最优值下的潮流分布[2-4]。

这一大系统非线性规划问题，通常分为两个子问题：

调节发电机的有功出力以减少发电费用；

调节P-V节点和平衡节点的电压及可调变压器的分接头位置以改善电压分布及减少系统的有功网损[5],后者即为无功优化问题。

电力系统无功优化控制是指在满足各种电力系统运行条件的约束下，对系统进行尽量少的无功补偿，使电力系统中的各个节点电压得到最大限度的改善，系统的有功网损降低，达到提高电力系统运行稳定性与经济性的目的[6]。

它涉及选择无功补偿装置地点、确定无功补偿容量、调节变压器分接头和发电机机端电压的配合等,是一个动态、多目标、多约束的非线性规划问题，也是电力系统分析中的一个难题[7-9]。

无功功率的最优分布包括无功功率电源的最优分布和无功功率负荷的最优补偿两个方面[10]。

电力系统的无功优化和电压控制是相互作用的，合理的无功潮流分布是维持电压稳定的前提。

无功功率的流动将在电网中产生压降，造成电力系统节点电压偏移。

当节点处的无功功率过剩时，往往意味着电压的升高，相反，当节点处的无功功率不足时，常常会使电压水平降低[11-13]。

电力系统无功优化与控制是保证电力系统安全经济运行、提高电压质量的重要措施，对指导调度人员安全运行和计划部门进行电网规划具有重要意义。

电力系统无功优化与控制不仅能改善电压质量，提高电力系统运行的稳定性，更能有效的减少网损，节约能源[14]。

因此研究无功优化与控制问题具有重要意义。

1.2现状和发展趋势

在无功优化问题这一研究领域内,已有多种解决方法,例如：

线性规划、非线性规

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划、混合整数规划、灵敏度分析、遗传算法等。

这些方法都有各自的优越性，也有一定程度的局限性[15]。

线性规划是比较成熟的，它速度快、收敛性好、算法稳定，但在处理无功规划优化时需要将目标函数和约束函数线性化，要求优化问题可微，对离散性问题缺乏指导性；

若迭代步长选取不合适，可能会引发振荡或收敛缓慢。

非线性规划能直接处理非线性的目标函数和约束函数，但非线性规划还没有一个成熟的算法，现有算法存在计算量大、收敛性差、稳定性不好等问题。

尽管基于灵敏度和梯度法的数学优化方法能用来解决电力系统的无功优化问题，但与线性规划