基于粒子群算法的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化開(kāi)題報(bào)告

附件基于粒子群算法的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化選題背景及其意義電力系統(tǒng)的中心任務(wù)是保證電網(wǎng)平安、牢靠、經(jīng)濟(jì)和優(yōu)質(zhì)運(yùn)行，高質(zhì)量的電力供應(yīng)已經(jīng)成為現(xiàn)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活的迫切需求。電壓質(zhì)量是電力系統(tǒng)電能質(zhì)量的重要指標(biāo)之一，電能質(zhì)量諸多問(wèn)題中，電壓波動(dòng)造成的危害最為廣泛。電力系統(tǒng)的電壓假如波動(dòng)過(guò)大，不但會(huì)干脆影響電氣設(shè)備的性能，而且還將給系統(tǒng)穩(wěn)定、平安運(yùn)行帶來(lái)困難，甚至引起系統(tǒng)電壓崩潰，造成大面積停電，如1978年12月法國(guó)大停電，1983年12月瑞典大停電等都是因無(wú)功限制不當(dāng)引起電壓崩潰，從而造成系統(tǒng)重大事故[1]。此外1977年紐約大停電被確認(rèn)是由于無(wú)功問(wèn)題引發(fā)的；1987年7月東京大停電也被認(rèn)為是由于在夏季用電高峰期間無(wú)功缺乏和電壓崩潰的原因[2]。因此，保證電壓質(zhì)量、提高電網(wǎng)的電壓合格率是特別重要的；另外無(wú)功功率在系統(tǒng)中的流淌不僅要在線路上產(chǎn)生電壓著陸，影響電壓質(zhì)量和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，而且要損耗有功功率、占用輸電線路和設(shè)備的容量。這就要求在電網(wǎng)規(guī)劃和運(yùn)行中，必需限制無(wú)功功率，限制其在系統(tǒng)中的流淌，既對(duì)電力系統(tǒng)無(wú)功功率進(jìn)行優(yōu)化。電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化，一般是指在滿意電網(wǎng)的平安運(yùn)行約束的前提下，通過(guò)變壓器分接頭的合理選擇，發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓的志向協(xié)作以及無(wú)功補(bǔ)償?shù)膬?yōu)化配置等措施，使系統(tǒng)無(wú)功潮流達(dá)到最優(yōu)分布，削減有功損耗。它對(duì)于提高系統(tǒng)電壓質(zhì)量，削減有功損耗，保證系統(tǒng)平安、牢靠和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有重要意義。在我國(guó)，隨著電力系統(tǒng)的快速發(fā)展，電網(wǎng)規(guī)模越來(lái)越大，結(jié)構(gòu)也日趨困難，使系統(tǒng)的穩(wěn)定性問(wèn)題更加突出，而單憑閱歷進(jìn)行無(wú)功配置已不能適應(yīng)現(xiàn)代系統(tǒng)的須要，須要在現(xiàn)代電子與計(jì)算機(jī)技術(shù)的基礎(chǔ)上，探討建立無(wú)功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型、提出相應(yīng)的算法，在電網(wǎng)的規(guī)劃建設(shè)和實(shí)際調(diào)度運(yùn)行中實(shí)現(xiàn)無(wú)功優(yōu)化，并在滿意電網(wǎng)平安運(yùn)行條件下，削減有功損耗和投資。同時(shí)對(duì)于電力公司而言，削減有功網(wǎng)損就是增加利潤(rùn)，在電力公司由粗放型經(jīng)營(yíng)向集約化經(jīng)營(yíng)方式轉(zhuǎn)變的今日，進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化就顯的更加必要和重要了。本論文通過(guò)分析電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中各類主要影響因素，結(jié)合當(dāng)前電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化主要的探討方法，建立電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型。采納智能優(yōu)化算法——粒子群算法求解數(shù)學(xué)模型，選取實(shí)際的電網(wǎng)作為計(jì)算算例，得到無(wú)功優(yōu)化的結(jié)果，并與優(yōu)化前的無(wú)功配置方案進(jìn)行對(duì)比，分析粒子群算法在無(wú)功優(yōu)化應(yīng)用中的優(yōu)缺點(diǎn)，為今后實(shí)際電網(wǎng)的無(wú)功規(guī)劃供應(yīng)肯定的參考價(jià)值。二、國(guó)內(nèi)外探討動(dòng)態(tài)早在六十年頭，電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化就受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注，經(jīng)過(guò)多年的探討，已經(jīng)取得了大量成果?？偟膩?lái)看，電力系統(tǒng)的無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題可以分為兩類：一類是對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行狀況下的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行優(yōu)化，目的是進(jìn)行無(wú)功平衡，以提高運(yùn)行電壓水平、降低損耗；另一類是探討系統(tǒng)在擾動(dòng)狀況下的電壓穩(wěn)定性。前者依據(jù)所探討問(wèn)題的時(shí)間跨度、目標(biāo)函數(shù)和解決方法又可以進(jìn)一步細(xì)分。本文的探討內(nèi)容為穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)的無(wú)功優(yōu)化及電壓限制，不涉及暫態(tài)和動(dòng)態(tài)狀況下的電壓穩(wěn)定性。電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題有離散性、非線性、大規(guī)模、收斂性依靠于初值的特點(diǎn)，針對(duì)無(wú)功優(yōu)化的特點(diǎn)，近年來(lái)很多專家學(xué)者就此做了大量的探討，并將各種優(yōu)化算法應(yīng)用于這一領(lǐng)域，目前已取得了很多成果。文獻(xiàn)[3]提出將一種改進(jìn)的Tabu搜尋算法用于電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化，考慮有功損耗費(fèi)用和補(bǔ)償費(fèi)用，使得總費(fèi)用最小。在一般的Tabu搜尋算法的基礎(chǔ)上，對(duì)搜尋步長(zhǎng)、禁忌表、不同循環(huán)點(diǎn)的選擇以及算法終止判據(jù)等問(wèn)題做了改進(jìn)，更簡(jiǎn)潔跳出局部最優(yōu)解，保證可以搜尋整個(gè)可行域，從而得到全局最優(yōu)解的可能性更大。與線性規(guī)劃算法相比具有更強(qiáng)的全局尋優(yōu)實(shí)力。文獻(xiàn)[4]運(yùn)用改進(jìn)的模擬退火算法求解中學(xué)壓配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題，采納了記憶指導(dǎo)搜尋方法來(lái)加快搜尋速度。采納模擬法來(lái)進(jìn)行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性，從而能夠以較也許率獲得全局最優(yōu)解，收斂穩(wěn)定性較好。文獻(xiàn)[5]提出了一種應(yīng)用于電力系統(tǒng)無(wú)功規(guī)劃優(yōu)化問(wèn)題的改進(jìn)遺傳算法，該算法采納十進(jìn)制整數(shù)與實(shí)數(shù)混合的編碼方式，在選擇算子中運(yùn)用最優(yōu)保存策略，并對(duì)群體規(guī)模的選取加以改進(jìn)。為了使解更快進(jìn)入可行解域，作者提出了利用專家學(xué)問(wèn)協(xié)助搜尋可行解，并提出罰因子自適應(yīng)調(diào)整，大大加快了算法的收斂性。相對(duì)模擬退火算法、禁忌搜尋算法和遺傳算法而言，粒子群算法是模擬鳥(niǎo)群覓食的一種新型算法。粒子群優(yōu)化(PSO)最初是處理連續(xù)優(yōu)化問(wèn)題的,目前其應(yīng)用已擴(kuò)展到組合優(yōu)化問(wèn)題[6]。由于其簡(jiǎn)潔、有效的特點(diǎn),PSO已經(jīng)得到了眾多學(xué)者的重視和探討，并在電力系統(tǒng)優(yōu)化中得到廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn)[7]對(duì)粒子群算法經(jīng)行了改進(jìn)，用于變電站的選址；文獻(xiàn)[8]采納粒子群算法優(yōu)化分布式電源的接入位置和容量；文獻(xiàn)[9]利用改進(jìn)的粒子群算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的優(yōu)化。從以上文獻(xiàn)的探討可以看出，粒子群算法在求解優(yōu)化問(wèn)題時(shí)有其自身特有的諸多優(yōu)點(diǎn)。三、課題探討內(nèi)容本課題的探討內(nèi)容主要包括：1.電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化影響因素分析閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，分析電力系統(tǒng)無(wú)功補(bǔ)償?shù)拇胧┖头椒?，確定系統(tǒng)中無(wú)功電源：同步發(fā)電機(jī)、同步調(diào)相機(jī)、電容器、靜止無(wú)功補(bǔ)償裝置等各類無(wú)功電源在無(wú)功優(yōu)化中的影響，建立無(wú)功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型。2.深化探討粒子群算法學(xué)習(xí)探討粒子群算法，重點(diǎn)探討粒子群算法在配電網(wǎng)優(yōu)化規(guī)劃中的應(yīng)用，結(jié)合基本的算例，分析粒子群算法與遺傳算法、禁忌搜尋等算法的區(qū)分。3．搜集實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的調(diào)研工作，調(diào)查石家莊地區(qū)電網(wǎng)無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備的基本狀況，了解無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備分布狀況，獲得實(shí)際的數(shù)據(jù)，為基于粒子群算法的無(wú)功優(yōu)化算例供應(yīng)實(shí)際的數(shù)據(jù)。4．應(yīng)用粒子群算法進(jìn)行電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化的計(jì)算建立電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型，從網(wǎng)損，電壓穩(wěn)定，潮流分布等幾個(gè)方面確定目標(biāo)函數(shù)，并利用IEEE14標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點(diǎn)和石家莊地區(qū)無(wú)功補(bǔ)償狀況作為算例，驗(yàn)證算法的正確性和可行性。為今后電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化規(guī)劃方案供應(yīng)肯定的參考。四、探討方案及難點(diǎn)4.1探討方案本課題的主要探討工作包括：1.查找并閱讀相關(guān)資料和文獻(xiàn)，進(jìn)一步熟識(shí)和理解電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化方面的學(xué)問(wèn)；2.熟識(shí)駕馭VC++，MATLAB等編程軟件，為今后優(yōu)化算法的學(xué)習(xí)和應(yīng)用做好打算。3．學(xué)習(xí)粒子群算法，探討它們?cè)陔娏ο到y(tǒng)規(guī)劃中的應(yīng)用。4．考慮電壓穩(wěn)定，網(wǎng)損，潮流分布等多個(gè)約束條件和優(yōu)化目標(biāo)，建立電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型。5．應(yīng)用粒子群優(yōu)化算法對(duì)電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。4.2難點(diǎn)本課題的難點(diǎn)主要包括1.粒子群算法的學(xué)習(xí)和應(yīng)用，并結(jié)合無(wú)功優(yōu)化的實(shí)際須要對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。2.電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立。五、預(yù)期成果和可能的創(chuàng)新點(diǎn)5.1預(yù)期成果本課題雖然困難很多，然而其成果也是特別豐富的，主要有以下內(nèi)容：1.建立考慮網(wǎng)損，電壓，潮流等影響因素的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型；2.粒子群算法在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用。5.2可能的創(chuàng)新點(diǎn)1.基于多種影響因素的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立；2.粒子群算法的改進(jìn)；3.改進(jìn)粒子群算法在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用。六、主要參考文獻(xiàn)[1]段海峰,李興源,宋永華.一種基于模糊邏輯的電壓無(wú)功限制策略.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，1997,21(6):23-26;[2]ChebboAM,IrvingMR,SterlingMJH.Reactivepowerdispatchincorporatingvoltagestability.IEEProceedings-C.1992,139(3):253-260;[3]王洪章,熊信艮,吳耀武．基于改進(jìn)Tabu搜尋算法的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化．電網(wǎng)技術(shù),2002,26（1）:15-18;[4]賈德香,唐國(guó)慶,韓凈.基于改進(jìn)模擬退火算法的電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化[J].繼電器,2004,32(4):32-35;[5]張粒子,舒雋,林憲樞,徐英輝.基于遺傳算法的無(wú)功規(guī)劃優(yōu)化.中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào).2000,20(6):5-8;[6]FukuyamaY.Fundamentalsofparticleswarmtechniques[A].LeeKY,El2SharkawiMA.ModernHeuristicOptimizationTechniquesWithApplicationstoPowerSystems[M].IEEEPowerEngineeringSociety,2002.45～51；[7]劉自發(fā)，張建華.基于改進(jìn)多組織粒子群體優(yōu)化算法的配電網(wǎng)絡(luò)變電站選址頂容.中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào).2007,27(1):106-111;[8]劉波，張焰，楊娜.改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法在分布式電源選址和定容中的應(yīng)用.電工技術(shù)學(xué)報(bào).2008,23(2):103-108;[9]許立雄，呂林，劉俊勇.基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu).電力系統(tǒng)自動(dòng)化.2006.30(7):27-30;[10]LeeKY,BaiXM,ParkYM,Optimizationmethodforresctivepowerplanningbyusingamodifiedsimplegeneticalgorithm.IEEETransonPS.1995,10(4):1843-1850.[11]LeeKY,YangFF.Optimalreactivepowerplanningusingevolutionaryalgorithms:acomparativestudyforevolutionaryprogrammingevolutionarystrategy,geneticalgorithm,andlinearprogramming.IEEETransonPS.1998,13(1):101-108;[12]潘哲龍,張伯明,孫宏斌,程亮.分布計(jì)算的遺傳算法在無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用.電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2001,25(12):37-41;[13]張勇軍,任震,鐘紅梅,唐卓堯,尚春.基于災(zāi)變遺傳算法的無(wú)功規(guī)劃優(yōu)化.電力系統(tǒng)自動(dòng)化.2002,26(23):29-32;[14]劉明波,朱春明,等.計(jì)及限制設(shè)備動(dòng)作次數(shù)約束的動(dòng)態(tài)無(wú)功優(yōu)化算法.中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2004,24(3):34-40;[15]仁曉娟,等.中學(xué)壓配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)無(wú)功優(yōu)化算法的探討.中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2003,23(1):31-36;[16]王勤,等.考慮電壓穩(wěn)定性的電力系統(tǒng)多目標(biāo)無(wú)功優(yōu)化.電力系統(tǒng)自動(dòng)化,1999年2月,23(3):31-34;[17]劉源棋,等.地區(qū)電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化規(guī)劃.山東工業(yè)高校學(xué)報(bào),2000,30(5):1-7;[18]高亮,孫彥章,等.地區(qū)電網(wǎng)中的無(wú)功優(yōu)化.太原理工高校學(xué)報(bào),1998,29(4):428-436;[19]JunShu,LiziZhang,YiLiu,XianChaoHuang.AnImprovedGeneticAlgorithmforDynamicReactivePowerOptimizationinElectricityMarket.POWERCON2004;[20]張勇軍,等.實(shí)時(shí)無(wú)功優(yōu)化調(diào)度中的鄰域搜尋改進(jìn)遺傳算法.電網(wǎng)技術(shù),2003年1月,27(1):22-25;[21]胡澤春,王錫凡.配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化的分時(shí)段限制策略.電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2002年3月,26(6):45-49;[22]朱太秀.電力系統(tǒng)優(yōu)化潮流與無(wú)功優(yōu)化.電網(wǎng)技術(shù),1990年11月,第4期;[23]熊信銀,曹順生.電力系統(tǒng)無(wú)功補(bǔ)償最優(yōu)配置非線性模型.1990年11月,遼寧大連，中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)電力系統(tǒng)計(jì)算學(xué)會(huì)爭(zhēng)論文集;[24]李林川,夏道止,等.電力系統(tǒng)電壓和網(wǎng)損優(yōu)化計(jì)算.電力系統(tǒng)自動(dòng)化，1995年7月，第19卷,第7期;[25]徐英輝,張粒子等基于改進(jìn)干脆法的無(wú)功優(yōu)化.2001年12月,中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，Vol.21，增刊;[26]EricHobson.NETWORKCONSTRAINEDREACTIVEPOWERCONTROLUSINGLINEARPROGRAMMING,IEEETransactionsonPowerApparatusandSystems，Vol.PAS-99,No.3,May/June1980;[27]vandenBerghF.Ananalysisofparticleswarmoptimizers[D].SouthAfrica:DepartmentofComputerScience,UniversityofPretoria,2002；[28]KennedyJ,EberhartRC.Adiscretebinaryversionoftheparticleswarmalgorithm[A].ProceedingsoftheWorldMulticonferenceonSystemics,CyberneticsandInformatics[C].Piscataway,NJ:IEEEServiceCenter,1997.4104～4109；[29]YoshidaH,KawataK,FukuyamaY,etal.Aparticleswarmoptimizationforreactivepowerandvoltagecontrolconsideringvoltagestability[A].ProceedingsoftheInternationalConferenceonIntelligentSystemApplicationtoPowerSystem[C].RiodeJaneiro,Brazil,1999.117～121；[30]