智能优化算法应用于分布式电源配电网无功优化综述_论文

发布时间:2021-08-04 13:31:25

第3 7 卷第 4期  2 0 1 7年 8月  东 北 电 力 大 学 学 报  V0 1 . 3 7. No . 4   Au g ., 2 0 1 7   J o u r n a l   Of   No r t h e a s t   E l e c t r i c   P o w e r   U n i v e r s i t y   文章 编 号 : 1 0 0 5 - 2 9 9 2 ( 2 0 1 7 ) o 4 — 0 0 2 7 — 0 5   智 能优 化 算 法应 用 于分 布 式 电源  配 电 网 无 功 优 化 综 述  孙  亮 , 吕凌虹 , 张 秀琦 , 刘 国炳  ( 东北 电力大学 电气工程学 院, 吉林 吉林 1 3 2 0 1 2 )   摘  要: 由于分布式 电源并 网会 给配电网潮流带来 影响 , 所以 D G并 网后 进行无功 优化的必要性尤  为 凸显 。将智能 以及 由此衍生 的混 合智 能优 化算法在 含有 D G并 网的无 功优化 中的应用 进行介绍 , 并  针对配 电网无功优化 问题 属于多变量 , 高纬度 的非线 性化 问题 ; 分 析 了在无 功优 化中 , 多 目标 的智能优  化算法所带来 的优越效果 。最后 , 也对无功优化 问题未来 的方向进行 了分析。   关 键 词: 分布式 电源 ; 无功优化 ; 智能优化算法 ; 混合智能优化算法 ; 多 目标 智能优化 算法  文 献标 识 码 : A   中 图分 类 号 : T M6 1   分布 式发 电( D i s t r i b u t e d   G e n e r a t i o n , D G) , 是指 分散 在 一 定范 围 内 , 利 用 多种 形 式进 行 发 电 , 发 电设  备共 同发 出电能向负荷供电, 以就*满足用户的用 电需求 的发电形式¨   。*年来 , 经济发展迅速 , 致使  人们 对 于用 电 的需 求量 日益 增加 , 以可持续 发 展 的新 型 发 电方 式来 代替 以往 的化石 能源 , 成 为各 国开始  纷纷寻求 的 目标 。分布 式发 电凭借 其经 济性 、 安 全性 、 灵活 性 和可靠 性 , 获得 了众多 能源 专 家 的   青 睐  。   系统 无 功潮流 的分 布 , 会 因系统结 构 的改 变而 改变 。 由分 布式 电源并 网带来 的原 有单 电源辐 射 结  构 的变化 , 改 变 了潮流 , 这也 许会 引起 无功 功率 的不 足或 过剩 , 发生 电压 质量 的下 降乃至 于越 限 。因此 ,   对含有分布式 电源 的配电网进行无功优化有很重要的实际意义 。无功优化算法主要包括传统的无功优  化算法和新兴的人工智能算法  J 。虽然 , 传统无功优化算法是各个新兴算 法的理论基础 , 但 随着 电网   复杂 性 的增加 以及 各种 优化 理论 的 日益完 善 , 基 于 随机 搜索 的智能 优 化算 法 具 有较 好 的并 行 处理 以及  全局收敛特性 , 其实用性被更好地发掘出来  J 。本文综述 了几种智能优化算法 以及整合不 同算法后 的   } 昆 合 智能 优化 算法 应用 于含 有 D G的配 电 网 中的优 化 效果 与 比较 ; 并 针对 当前 能源 局 势 与输 配 电要 求  的 日益提 高 的情况 , 分 析 了多 目标 智 能优化 算法 在无 功优 化 中的作 用 。   1   智能 优 化算 法 在无 功 优 化 中的应 用  1 . 1   遗传 算法  遗传 算法 是一 种通 过模 拟 自然 进化 过程 搜 索最优 解 的方 法 , 是 一种 基 于 自然 选 择 和基 因遗 传 学 原  理的优化搜索方法  。遗传算法具有通用性强 , 并行性好 , 对可行性解表示广泛 , 群体搜索等特性 。同  时, 它也 具有 收敛 速度较 慢 , 容易 陷入 局部最 优 等不 足之处 。   文献 [ 6 ] 中以 P   。 。 。 最小为 目标 函数 , 应用改进的 D A算法来对电力系统 中各种变量进行优化选择 。   收 稿 日期 : 2 0 1 6 - 0 7 - 1 0   作者简介 : 孙 亮( 1 9 7 3 一 ) , 男, 博士 , 副教授 , 主要研究方向 : 新能 源技术 .   电子邮箱 : 4 1 9 3 8 8 0 6 0 @q q . c o m( 孙亮 ) ; 6 4 6 9 4 3 3 6 5 @q q . c o m( 吕凌虹 ) ; 9 5 6 0 4 0 0 8 7 @q q . c o m( 张秀琦 ) ; 1 5 7 1 3 3 2 8 0 3 @q q . c o m( 刘国炳)   2 8   东北电力大学学报  第3 7卷  为改善 G A算法中所存在的不足 , 文 中的交叉 、 变异概率使用 自适应 的方式 , 改善 了以往 G A算法一成  不 变 的概率 所带 来 的局 限 , 并 且通 过增 加 一定 的扰 动 , 使 种群 变 得更 为多 样 , 以避免 早熟 的 出现 , 同时 这  也 使 陷入局 部最 优 的情况 得 以改善 。   文献 [ 7 ] 提 出 了节点 无功 补偿 动态 区间 的计 算方 法 , 构建 节 点无 功 补偿 动 态 区 间 , 有 效 压缩 算 法 搜  索空间。在算法方面 , 将罚因子 自适应调整机制及动态灾变算法等启发式算法引入进遗传算法中, 形成  混 合启 发式 搜索 算法 , 使 得算 法 的寻优 质量 得 以提 升 。   文献[ 8 ] 提 出将 协 同进 化 思想 引入 G A算 法 中 , 也就 是将 需要 解决 的 问题 映射 为多个 相互 联 系 的种  群, 这样就把复杂的无功优化问题分解成多

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