基于方向性遗传-粒子群混合算法的有源配电网无功优化

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摘要以网损和越限电压之和最小为目标,改进电压越限罚系数,建立了有源配网无功优化的数学模型,提出了一种方向性遗传—粒子群混合算法。在优化过程中交替进行遗传和粒子群进化,用转置雅可比矩阵法求解配电网中无功调节点的网损微增率,指导GA变异,加强搜索方向;用记忆算子使GA的选择算子不破坏PSO的记忆功能,并在每代的记忆操作后更新个体速度以保证算法的收敛速度。仿真结果表明,该方法降低了GA搜索的随机性,并弥补了PSO容易陷入局部最优的不足。

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关键词 ：有源配电网, 无功优化, 网损微增率, 遗传算法, 粒子群算法, 方向性

Abstract：A directional reactive power optimization method for distribution networks with distributed generation that combine genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) is proposed in this paper. It first builds the mathematical model aiming to the minimum sum of active power loss with the over-limit voltage, besides, improves the penalty coefficient of the over-limit voltage. Secondly it runs GA and PSO alternately. In the process, the mutation operation is guided by the incremental transmission losses of control variable computed by transposed Jacobian matrix method. In addition, memory operator and speed update operator are added to GA to protect the memory function of PSO and enhance convergence speed respectively. The simulation result shows that the method could reduce the randomicity of GA and reduce the possibility of trap in local optimum in PSO.

Key words： active distribution networks reactive power optimization incremental transmission losses genetic algorithm particle swarm optimization directional

出版日期: 2016-05-19

引用本文:

王树洪, 邵振国. 基于方向性遗传-粒子群混合算法的有源配电网无功优化[J]. 电气技术, 2016, 17(5): 16-22. Wang Shuhong, Shao Zhenguo. Reactive Power Optimization of Distribution Networks with DG based on a Directional GA-PSO Hybrid Algorithm. Electrical Engineering, 2016, 17(5): 16-22.

链接本文:

http://dqjs.cesmedia.cn/CN/Y2016/V17/I5/16

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