华北电力大学学报（自然科学版）
華北電力大學學報（自然科學版）
화북전력대학학보（자연과학판）
Journal of North China Electric Power University
2015年
3期
31-35
,共5页
电力系统无功优化%遗传粒子群算法%三目标优化%静态电压裕度
電力繫統無功優化%遺傳粒子群算法%三目標優化%靜態電壓裕度
전력계통무공우화%유전입자군산법%삼목표우화%정태전압유도
power system reactive power optimization%hybrid algorithm of genetic and particle swarm optimization algorithm%formatting%three-objective optimization%static voltage margin
电力系统无功优化是提高电网高效运行和节能的关键环节.建立了综合考虑有功网损最小、电压偏差最小及静态电压裕度最大的三目标电力系统无功优化模型.提出了遗传粒子群(GAPSO)混合算法,并将算法运用于IEEE14与IEEE30节点电力系统无功优化中.该算法先通过选择操作,选出优秀的样本,在利用交叉操作增加种群的多样性.然后进行变异操作提高种群的局部搜索能力.通过数据计算和比较GAPSO算法在收敛速度、精度和全局搜索能力上均优于常规GA算法和PSO算法.结果验证了模型和算法的有效性和实用性.
電力繫統無功優化是提高電網高效運行和節能的關鍵環節.建立瞭綜閤攷慮有功網損最小、電壓偏差最小及靜態電壓裕度最大的三目標電力繫統無功優化模型.提齣瞭遺傳粒子群(GAPSO)混閤算法,併將算法運用于IEEE14與IEEE30節點電力繫統無功優化中.該算法先通過選擇操作,選齣優秀的樣本,在利用交扠操作增加種群的多樣性.然後進行變異操作提高種群的跼部搜索能力.通過數據計算和比較GAPSO算法在收斂速度、精度和全跼搜索能力上均優于常規GA算法和PSO算法.結果驗證瞭模型和算法的有效性和實用性.
전력계통무공우화시제고전망고효운행화절능적관건배절.건립료종합고필유공망손최소、전압편차최소급정태전압유도최대적삼목표전력계통무공우화모형.제출료유전입자군(GAPSO)혼합산법,병장산법운용우IEEE14여IEEE30절점전력계통무공우화중.해산법선통과선택조작,선출우수적양본,재이용교차조작증가충군적다양성.연후진행변이조작제고충군적국부수색능력.통과수거계산화비교GAPSO산법재수렴속도、정도화전국수색능력상균우우상규GA산법화PSO산법.결과험증료모형화산법적유효성화실용성.
