基于DAOP算法的配电网电容器优化投切
基于PSO的配网重构与电容器投切综合优化算法
量， 能够有效地避免“ 早熟” 现象。
２ （ ｎ（ ＜ （ｄ ）ｔ ｎ ｄ １ ｒ ｄ ） Ｓ ） ｈ 。 ； ｉ ａ ｆ ｅ ＝
（） ３
（ ４）
【 ： ｌ ０
Ｓ ）＝ｌ （ ｅｐ ） （ ／ １＋ ｘ （一 ）
１ 粒 子群优 化算法
Ｐ Ｏ最初 是 由 Ｋ ｎｅｙ博 士 和 Ｅ ｅｈｒ博 士 提 Ｓ ｅｎｄ ｂｒａｔ 出用 于解决 连续 空 间 的优化 问题 的一种 全新 的智 能
维普资讯
第３ 卷 第 ｌ 期 ４ ７
２ ０ 年 ９ １日 ０６ 月
继 电器
ＲＥＬＡＹ
Ｖ １ ３ Ｎｏ １ ｏ． ４ ．７
Ｓ ｐ．１，２０ ｅ ０６
２ ５
基 于 Ｐ Ｏ的配 网重构 与 电容器 投切综合优 化算 法 Ｓ
许 立雄 ， 吕林 ， 刘俊 勇
算法的 变异思 想， 对具有集聚倾 向的粒子进 行速度 变异 ， 免 了“ 熟” 象； 结合 配 电网络综合 优化 问题 避 早 现 并 的特点 ， ＂地 改进 更新规则 来同时处理 不 同类型的 变量 ， 适－ ３ 引入 “ 回” 飞 策略 处理 越 限问题 。算例 结果表 明 所
提算法不依赖 于网络 的初 始状态 ， 易陷入 局部最优 ， 不 优化 效果好。 关键词 ：配电网络 重构； 电容器投切 ； 综合优化 ； 粒子群优化 算法 ； 变异
式 中 ： ｎ （） 区 间 ［ ， ］ 的 随 机 数 ； 口 是 ｒ ｄ 是 ａ ０１上 Ｓ（ ） Ｓｇ ｏｄ函数 ， 了防止 饱 和 ， ｉｎｉ ｒ 为 速度 被 限制 在 ［一 ． ， ４ ０
优化算法 。假设一个 Ｄ维 的 目标 搜索空间 ， ｉ 第
４０ 之间。 ．］
基于EDAPO优化算法的配电网重构
ｍ ．ｘ
器 流 出功率及 最 大允许值 。
（ ）网络拓 扑约束 ３ １ ）网络结构 中不 能 出现孤立 节点 ， 即所 谓 的“ 岛” 孤 ； ２ ）根 据配 电网 “ 闭环设 计 、 开环运 行 ”的特 点重 构后 的 网络 必须 为辐射 状 。
全 局最 优解 ；３ （ ）人工 智 能优化算 法 ， 如遗 传算 法 、禁忌 搜索 算法 、 免疫 算 法等 ， 们在 全 局 寻优 方 面存 它 在 网络 参数 变化 和计算 速度 等 问题 。而配 电 网呈 辐射 状 ， 求解 过程 中可 能生成 不 可行解 ， 了解决 上 故 为
面的 问题 本文 提 出 了一种 基 于分布 估计 的离 散拟 态物 理学优 化算 法 。
１３ ５ ；． ￣ｇ ６ ４ ８４ 东Ｊ， 力大学 电气工程学院 ， Ｅ 吉林 吉林 １０ １ ３ ０２）
摘
要 ： 电 网重 构 是 复杂 的 大 规 模 组 合 优 化 问 题 ， 数 学 上 为 一 非 确 定 多 项 式 时 间 难 问 题 。提 配 在
出了一种有效的 、 具有较好鲁棒性 的算法来求解正 常运行 时配电 网重 构 问题 。该方法是 在拟态 物理学 的基础上 ， 将分布估计引入到其 中来 ， 并将该方法成功应用到配电网络重构 中。以考虑 网络有 功损耗最 小为 目标函数 ， 通过美 国 Ｐ ６ ＆Ｇ ９节点 配电测试 系统优化计算 ， 并将结果 与其 它算法优 化结果 比较 ， 在一
段 。
配电网重构需要优化大量的开关 ， 是非线性组合 优化问题 ， 目前求解算法 中主要有以下几类 ： 在 （） １ 传统的数学优化算法 ， 该算法随着维数 的增加存 在严重的“ 维数灾” 问题 ， 以实际应用；２ 启发 难 （） 式 优化 算法 ， 主要 有最 优流模 式法 和支 路交 换法 ， 虽然 计 算速 度 有 了很 大 的 提高 ， 缺 乏数 学 意义 上 的 但
配电网电容器优化的研究
配电网电容器优化的研究内容摘要：摘要：电容器优化配置和投切是配电网络优化的一项重要内容。
回顾了电容器优化配置和投切的研究历史和发展现状，侧重对电容器优化投切的各种算法进行了详细评述，分析了各种算法的特点及存在的问题，以促进该研究领域的进一步发展。
关键词：配电网络电容器配置投切算法1引言电容器作为配电网无功补偿的重要设备，在配电系统中被广泛使用。
通过合理地在配电系统中配置和控制电容器，可以提高配电系统的电压质量，改善功率因素，降低网络损耗，增加系统容量。
配电网络电容器优化问题分为规划和运行两大类。
规划问题主要确定电容器的安装位置、类型和额定容量，在满足电压约束的条件下使投资费用最低。
规划问题也称电容器优化配置问题。
运行问题是在现有无功设备配置(电容器的位置和最大容量已定)的基础上，根据实际负荷的变化，确定可投切电容器组的投切方案，使网损（能耗）最小或运行费用最低。
运行问题也称电容器优化投切问题。
自从上个世纪代以来，并联电容器的效益问题一直得到科技工的关注，有关文献非常之多[1,2]，但大都是从规划角度来研究（即电容器优化配置），而从运行角度来研究电容器优化投切的文献较少。
关于电容优化配置问题已有相关文献综述了其研究发展的过程[3-6],本文侧重对电容器优化投切问题的算法进行归纳总结。
2电容器优化配置电容器优化配置问题是在满足各种不同负荷水平下所有等式及不等式约束条件的情况下，确定配电系统中配置电容器的位置、大小以及数目以获得最大的收益。
这是一个混合整数非线性组合优化问题，目标函数不可微。
文献[3-6]阐述了电容器优化配置问题的研究发展过程。
由于缺乏高效的计算工具，早期普遍采用解析方法，这要求目标函数是连续可微的。
为得到这样的目标函数需要做一些与实际情况不符的简化假设，如认为电容的位置和大小是连续变量、馈线截面均等以及各点负荷按统一的模式变化等。
尽管作了这些假设，在多数情况下所得到的目标函数仍然相当复杂，这类方法的主要缺点是所得优化结果与实际情况不符。
配电网动态无功优化空间-时间解耦的一种新方法
配电网动态无功优化空间-时间解耦的一种新方法杨悦;李国庆【摘要】离散控制设备动作次数约束造成动态无功优化问题的时空强耦合性,提出了配电网动态无功优化空间-时间解耦的一种新方法.根据全天各时段静态潮流计算得到的网损值大小,确定控制设备的预动作时间表,分配各时段的动作权限,从而找出第一个具有最大动作权限的时段.然后进行时间表的逐步动态调整,确定下一动作时段,直到满足动作控制设备的动作约束条件为止.该方法数学模型清晰简单,便于实现,且时刻保证了以网损值最小为依据分配动作时间.优化结果表明能够在完全满足动态次数约束的前提下,整体优化系统的无功,达到有效降低系统在一天内的有功损耗的目的.【期刊名称】《电力系统保护与控制》【年(卷),期】2010(038)021【总页数】5页(P39-43)【关键词】动态无功优化;静态无功优化;电容器组;负荷曲线【作者】杨悦;李国庆【作者单位】东北电力大学电气工程学院,吉林,吉林,132012;东北电力大学电气工程学院,吉林,吉林,132012【正文语种】中文【中图分类】TM76不断增长的电力需求以及不断提高的电力市场化程度要求现代电力系统在满足用户需要的前提下，充分发挥系统的无功调节手段，保证系统的电能质量和安全经济运行。
于是随着无功优化研究的深入，又提出了动态无功优化的概念[1]。
动态无功优化是指在网络结构参数及未来一天各负荷母线的有功、无功变化曲线及有功电源出力给定的情况下，通过调节发电机的无功出力、电容器组的出力及有载调压变压器的分接头，在满足各种运行约束的条件下使整个电网的电能损耗最小。
目前，关于动态无功优化的研究主要是针对单个变电站或配电网进行。
也就是说主要通过电容器投切的改变和变压器分接头的调节来达到无功优化的目的[2]。
文献[3]根据各负荷母线的负荷曲线的变化，将负荷曲线分段，其段数不大于控制设备的日动作次数限制。
同时在各个时段中再细分成若干个周期，每个周期只使用连续变量进行优化。
基于改进DPSO的含风力发电的配电网无功优化规划
ｔｉ ．Ｉ ｅｏｊｃｉ ｎ ｔ ｎ ｔｅｓｍ ｏ ｏ ｅ ｓｓｃｓ ａ ｄｎｗ ａｄｎ ｈ ｎ ａａｉ ｒｄｖｃｓｉ— ｉｔ ｎｔ ｂｅｔ ｅｆ ｃｉ ， ｈ ｕ ｆ ｗ ｒ ｏｅ ｏｔ ｎ ｅ ｄ ｉｇｓｕ ｔ ｐ ｃ ｏ ｅｉ ｌｙ ｈ ｖ ｕ ｏ ｐ ｌ ｃ ｔ ｅ ｎ
基 于 改进 Ｄ Ｓ Ｐ Ｏ的含 风 力 发 电 的配 电 网无 功优 化 规 划
余健 明 ，高虎成 ，田文博 ， 波 周
（ 西安理工大学 自动化与信息工程学院 ， 陕西 西安 ７ ０ ４ ） １０ ８
摘要 ： 究 了风 力发 电 系统并 网后 配 电 网无功 优 化 问题 ， 年 负荷 持 续 曲 线 处理 为 五种 负荷 运 行 研 将
ｑ ａ ｔ ａｅｔｅｃｎｔ ｉｔ ｃｎ ｉｏ ｓ ｈ ｒｖｄｄｓｒｔ ｐ ｒｃ ｗ ｒ ｌｏ ｔｍ （ Ｓ — Ａ）ｉ ａ ｕｌｙ ｒ ｏ ｓ ａ ｓ ｏ ｄ ｉｎ．Ｔ ｅｉ ｏｅ ｉ ｅ ａｔ ｌ ｓ ａｍ ａ ｒｈ ｉ ｈ ｒｎ ｔ ｍｐ ｃ ｅ ｉｅ ｇｉ ＰＯ Ｇ ｓ－
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配电网无功优化算法研究及其软件实现学位论文
配电网无功优化算法研究及其软件实现摘要电力系统无功优化是保证系统安全经济运行的有效手段是提高电力系统电压质量的重要措施之一多年来我国高压输电网络的无功优化很受重视有了较多的研究也取得了成果并在实践当中得以应用效果明显而配电网的研究一直没有得到应有的重视尽管国家实施两网改造工程以来众多配网自动化系统设备装置应运而生但都仅限于提高供电可靠性方面对于如何利用和配置无功资源进一步降低配网损失提高电压合格率提高配网运行经济性的研究无论从运行实际还是研究现状都表现出很强的迫切性本文以遗传算法为主要数学工具对配电网无功优化问题进行了深入研究实现了适合配电网特点的潮流计算方法以及在此基础上的遗传算法在配电网无功优化问题中的应用并讨论了相应应用软件的开发原理过程以算例验证了该理论的有效性和实用性基于支路电流的前推回代法适合配电网潮流计算具有速度快精度高的优点遗传算法具有寻优能力强优化效果好能方便处理离散变量的特点本文将二者结合起来并且针对配电网特点对遗传算法进行改进提出如下的改进遗传算法在适应度函数中采用动态罚函数系数根据变压器分接头和电容器的投切档位均为整数量采用十进制整数编码减小计算量增加实用性在选择初始种群时采用定制的初始种群的形成方法使初始种群分布于整个解空间选择方法采用竞争法避免早熟现象采用动态交叉率和变异率进行交叉和变异加快收敛速度和精度变异时采用邻域变异的原则以满足设备的实际操作要求计算结果表明本算法收敛速度和全局收敛性均很好能快速准确的确定变压器档位和电容器容量的配置问题使系统网损和电压合格率均得到优化可以节约能源减小系统运行成本提高供电质量在当前来说是非常具有实际意义的本文编制了应用上述优化算法的配电网无功优化系统软件具有功能强大实用性好操作直观方便易于扩充功能等特点并可与SCADA平台交互提高电网无功优化的自动化程度同时为调度人员提供良好的辅助决策信息在系统规模越来越大要求越来越高的情况下为提高电力系统自动化水平做了有益的尝试关键词配电网无功优化支路电流法遗传算法软件系统STUDY ON THE ALGORITHM FOR REACTIVEPOWER OPTIMIZATION OF DISTRIBUTIONNETWORK AND ITS SOFTWARE REALIZATIONABSTRACTReactive power optimization is a powerful technique to maintain network stability, improve voltage quality and reduce power loss. In China, the reactive power optimization of transmission network has been put attention to for many years. There’s been a great deal of research in this field and the transmission network condition has been greatly optimized. In the meantime, the reactive power optimization of distribution network doesn’t receive enough emphasis although many DA(distribution automation) systems and devices occurred to enhance the system reliability with the two-network-update project. Now there’s much necessity about how to make the best use of reactive power sources to improve voltage quality and reduce power loss for the economic operation of distribution network.In this thesis, reactive power optimization is detailedly researched based on Genetic Algorithm. A practical power flow algorithm for distribution network is realized and Genetic Algorithm is applied in the reactive power optimization of distribution network based on this power flow algorithm. The theory and application of the development of a reactive power optimization software system is discussed in detail. The validation and application of this optimization algorithm is testified with a 33-node distribution system.The back-and-forth method based on branch current is valid for the power flowcalculation in distribution network. It’s efficient and accurate. Genetic Algorithm is efficient in global optimization. It can deal with discrete variable conveniently. In this thesis the two algorithms are combined and improved according to the characteristics of distribution network. An Improved Genetic Algorithm is given as follows: a dynamic retribution factor is employed in the fitness function; a decimal coding method is used for the adjustable transformer ratio and parallel capacitors; the initial population is customized to spread in the whole solution space; a competition algorithm is used for selection to avoid ‘premature’; dynamic crossover factor and dynamic mutation factor are employed to increase convergence accuracy and speed; mutation is carried out near the current value to satisfy the device restriction. The calculation results show that the algorithm has a good performance in convergence speed and global optimization. It can solve the configuration of transformer ratio and capacitor volume quickly to optimize power loss and voltage quality. It’s valuable and applicable for current distribution network.A software system for reactive power optimization of distribution network is developed. It can interact with SCADA platform to improve the automation of distribution network. It’s a valuable attempt for reactive power optimization.KEYWORDS distribution network, reactive power optimization, branch current algorithm, Genetic Algorithm, software system上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研究工作所取得的成果除文中已经注明引用的内容外本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担学位论文作者签名张宏刚日期2004年3月15日上海交通大学硕士学位论文配电网无功优化算法研究及其软件实现第一章绪论1.1配电网无功优化算法研究以及软件研制的意义近十年来我国电力装机容量以每年超过10GW的速度递增大大缓解了供电紧张的局面但伴随着供电量增加的同时电网建设的速度明显滞后网络损耗问题日益突出国家电力公司和省市电业局都开始重视这一问题降低网损是供电部门减小供电成本的重要突破口也是今后增加供电量的重要手段据估计通过降损来提高供电量成本仅为兴建电厂成本的1/4~1/5是非常可行的电力系统无功优化便是解决这一问题的一种有效方法电力系统对无功的合理优化不仅可以降低系统的有功网损和无功网损对提高电力系统的运行经济性起着重要的作用可显著提高电力系统运行的经济效益而且可以提高系统运行的电压水平简而言之电力系统无功优化是保证系统安全经济运行的有效手段是提高电力系统电压质量的重要措施之一所谓无功优化就是当系统的结构参数及负荷情况给定时通过对某些控制变量的优化所能找到的在满足所有指定约束条件的前提下使系统的某一个或多个性能指标达到最优时的无功调节手段通过合理有效的无功补偿可以减少网损和提高电压质量改善系统的运行性能加强系统稳定性获得可观的经济效益而配电网的无功优化更是电力系统无功优化的重要组成部分多年来我国高压输电网络的无功优化很受重视有了较多的研究也取得了成果并在实践当中得以应用效果明显而配电网的研究一直没有得到应有的重视尽管国家实施两网改造工程以来众多配网自动化系统设备装置应运而生但都仅限于提高供电可靠性方面对于如何利用和配置无功资源进一步降低配网损失提高电压合格率提高配网运行经济性的研究无论从运行实际还是研究现状都表现出很强的迫切性上海交通大学硕士学位论文配电网无功优化算法研究及其软件实现配电系统一般是指直接向用户供用电的部分由于各个国家及城市用电水平及系统的结构不同所以很难有明确划分的定义一般是指电压等级较低的城市规模的供用电而言[1] 在我国配电系统则一般是指从110KV/10KV或35KV/10KV降压变电站的10KV配电网络至用户端范围的那一部分电力系统[2]当前我国的电力网损可分为3个等级220KV级以上电压等级网损110KV及35KV网损10KV网损这三部分网损量的比例大致为 1.5:1.1:2.5其中10KV配网的降损潜力是最大的[3]另外目前国内无功优化方面的应用软件还很不成熟采用的算法还是传统的数学方法这就制约了无功优化软件的应用而许多电力部门对此却非常感兴趣因此综上所述对配电网无功优化算法进行研究开发出应用于整个电力系统的无功优化软件就显得极具意义上海交通大学硕士学位论文配电网无功优化算法研究及其软件实现1.2配电网无功优化问题研究现状1.2.1目标函数形式和约束处理配电网无功优化的目标函数是多种多样的除最小网损外有最小运行费用综合经济效益最大电压水平最好控制量的变化量最小调节次数最少或投切次数最少多目标整体最优等一个恰当的目标函数对优化过程有很重要的作用因为配电网无功优化是以数学规划作为基本模式的所以在约束处理能力上是很强的大量的研究几乎涉及到可行性和安全性方面的所有约束从约束的物理特性可分为可行性约束和安全性约束而从约束的时空特性可分为静态约束和动态约束静态约束是指空间上的如节点电压的上下限变压器分接头的位置限制等1.2.2优化方法综述配电网无功优化问题涉及无功补偿容量的确定变压器分接头的调节等是一个多约束的混合整数非线性规划问题也是电力系统分析中的一个难题目前所用方法大致可分为两类一类为传统的数学优化方法一类为人工智能的优化方法[4]传统数学优化方法包括有线性规划非线性规划整数规划二次规划动态规划等其研究已经比较成熟并取得了较好的效果但是这些方法也有明显的局限性首先现代电力系统规模越来越大控制量越来越多其解空间是多维复杂的这些方法不容易实现全局最优只能找到局部最优解其次无功优化问题是离散线性问题传统方法一般要求可微或线性化用于含离散变量的无功优化问题可能有较大误差此外一些传统方法对求解过程加以简化虽然使复杂的优化过程变得简单易行但也使得结果是否最优变得值得怀疑另外配网数据的不完整也限制了传统数学方法的应用近年来基于对自然界和人类自身的有效类比而获得启示的智能方法主要包括专家系统神经网络模糊集理论遗传算法模拟退火算法Tabu搜索方法粗糙集理论已受到了研究人员的广泛注意而以遗传算法模拟退火算法Tabu搜索方法等为代表的智能搜索算法由于对于搜索空间基本上不需要什么限制性假设具有全局寻优能力弥补了传统数学规划方法的不足所以在电力系统无功优化中得到了成功的应用以下对几种常用方法进行简要综述1)线性规划方法线性规划算法的关键是把非线性的求极值问题转化为线性问题进行处理用数学上的泰勒展开理论将目标函数及约束条件进行转化进而沿某一方向线性逼近真解寻优线性规划法的优点是计算迅速收敛可靠便于处理各种约束能满足实时调度对计算速度的要求但优化精度较差处理整数时误差较大[5] Mamandur 等人提出了利用网损的线性灵敏度与状态变量对控制变量的灵敏度算法[6]文献[7]用全面敏感度分析方法建立了无功综合优化配置的线性逼近模型首次提出了求灵敏度矩阵的控制变量摄动法并分析了摄动量与线性逼近的关系文献[8]采用潮流雅可比变换方法用矩阵变换经过一次计算即可求取相对灵敏度系数矩阵和损耗灵敏度系数提高了计算速度特别在较大规模系统的优化中显示了其优点文献[9]运用内点法的原对偶路径跟踪法求解无功优化非标准形式的线性规划模型2)非线性规划方法如不考虑决策变量的离散特性配电网的无功优化问题是典型的非线性规划问题引入非线性规划可提高模型的精度H.W Dommel和W.F Tinney提出了最优潮流计算的简化梯度法[10] 后人在此基础上提出了共轭梯度法及拟牛顿法[11] D.I Sun等人于1984年提出用牛顿法求解最优潮流的思想[12]对海森矩阵的结构特点进行了深入分析充分利用了海森矩阵和雅可比矩阵高度的稀疏性实现了牛顿法最优潮流它具有二阶敛速被公认为是最优潮流算法实用化方面的一个飞跃基于上述模型文献[13]提出基于牛顿法二次罚函数及有效约束集合的优化方法作者用二次罚函数法处理安全约束同时用有效约束集合处理不等式约束使之收敛迅速且具有较高精度文献[14]采用二次规划法进行电力系统无功功率综合优化目标函数采用网损的二次表达式通过迭代求解二次规划利用状态变量与控制变量之间的灵敏度关系和潮流方程逼近非线性规划的无功优化问题尽管非线性规划法在无功优化模型上具有较高的精确性但常会遇到搜索方向不对迭代不收敛逼近速度慢计算量很大等问题3)混合整数规划方法混合整数规划Mixed Integer Programming法能够有效地解决优化计算中变量的离散性问题该方法是通过分支定界法不断定界以缩小可行域逐步逼近全局最优解由于配电系统中的可投切电容器组和可调节变压器分接头都是整数变量所以混合整数规划法被用于配电网的无功优化中混合整数规划法在工程应用中更趋于合理性但计算时间较长且其解的结果与初值的选取有关K. Aoki用改进的混合整数规划法[15]有效处理了优化计算中变量的离散性问题文献[16]提出了求解计及整型控制变量的电压无功混合整数优化方法上述方法都存在可能无法找到全局最优解的缺点只有初始点离全局最优点较近时才可能达到真正的最优,否则产生的解只能是次优解甚至是不可行解为了解决这些问题研究人员逐渐把人工智能方法运用于无功优化这一领域4)动态规划方法线性规划和非线性规划等都是对于静态问题而言目标函数和约束条件都与时间无关动态规划法(Dynamic Programming)是数学规划的一个分支由于能够处理非线性问题并且能反映过程在工程中得到应用其基本特点是从动态过程的总体上寻优将问题分阶段求解每个阶段包含一个变量尤其适合于多变量方程动态规划法较多应用于有功优化问题在无功优化中也有运用文献[17] 应用动态规划法求取了配电系统的无功优化问题作者在给出最优有载调压变压器分接头配电站电容器和馈线电容器的控制方案的同时出于维护设备的考虑加上了限制调节次数的约束为了减少计算量此处采用启发式简化算法文献[18]提出了一种配电网无功优化的分时段控制策略该算法对于每一负荷时段可得出该段的最优运行方式计算一天所有负荷段即得出次日电容器投切和调压变压器变比调节的运行表该模型易于满足电容器投切和变压器调节次数的限制5)遗传算法由Holland创建的遗传算法(Genetic Algorithms)是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行随机自适应搜索方法遗传算法采用随机优化技术通过遗传操作处理离散变量以较大的概率求得全局最优解同时可为实际工程问题提供一系列的最优次优解以便选择此算法用于无功优化就是在电力系统环境下的一组初始解受各种约束条件限制通过适应值评估函数评价其优劣适应值低的解被抛弃适应值高的才有机会将其特性迭代到下一轮解最后趋向于最优解遗传算法利用某种编码技术作用于称为染色体的字符串其基本思想是模拟由这些字符串组成的群体的进化过程核心操作是选择杂交和变异在当前电力系统中基于遗传算法的无功优化研究也是一个热门课题文献[19]对控制变量进行二进制编码对优化编码和变异概率两个方面进行了研究用IEEE30节点系统予以验证指出该算法在处理非连续的和非平滑的函数寻优方面优于传统寻优方法作者提出了用专家系统辅助进行变异操作的方案加快了算法的收敛性文献[5]以一个简单系统为例进行无功优化结论是收敛性优于传统非线性方法可以达到全局最优文献[20]采用一种修正的遗传算法求解无功优化问题算法借助Benders分解将原问题分解为投资子问题和运行问题其中运行问题用逐次线性规划法求解而投资子问题用遗传算法求解简单遗传算法并不比其它搜索方法有更多优越性因此出现了多种改进遗传算法以及将遗传算法与其它智能算法结合的混合遗传算法基于遗传算法的无功优化方法有许多优良特性能可靠地找到近似全局最优的计算结果但是该算法迭代次数多计算时间长很难满足实际运行优化的需要欲达到实时应用很困难因而实现遗传算法的实用化是需要进一步解决的问题6)模拟退火算法模拟退火算法Simulated Anneal是一种随机的启发式搜索方法适用于处理非线性规划问题能以较大概率(理论证明能够以概率1收敛到全局最优) 求得优化问题的全局最优解该算法模拟了金属溶液冷却或退火的过程即退火过程中能量逐渐减小而退火结束后金属的能量最小该算法寻优结束时能得到优化问题的最小值但其参数的选取比较复杂为了使最终解尽可能接近全局最优退火过程不能太快但这又使算法的计算时间过长文献[21]用SA方法求解多状态的离散无功优化问题并给出了小规模系统上的算例7)禁忌搜索算法Tabu搜索方法(Tabu Search)是近年来受到普遍关注的一种高效率的启发式优化技术其基本思想是由Glover在 2 0世纪60年代末提出的在近几年中得到了很大发展它是一种限制性的搜索技术能通过记录搜索历史在搜索过程中获得知识并利用它可知后续的搜索方向以避开局部最优解在很多领域中TS方法已成功地应用于求解复杂的组合优化问题在无功优化问题的处理上技术处于积极的尝试中文献[22]将TS方法用于电力系统无功优化采用二进制和十进制编码两种方案结果表明TS法在跳出局部最优解方面有很大优势收敛特性好即S法具有很好的全局寻优能力且十进制编码的法比二进制编码的搜索效率高8)人工神经网络算法人工神经网络是一门新兴的学科它以高维性并行分布式信息处理性非线性以及自组织自学习等优良特性用于电力系统中但不足是如果缺乏十分有效的学习算法人工神经网络在训练过程中很易陷入局部极小点文献[23]提出了一种基于非线性规划人工神经网络模型的无功电源最优分布方法该方法运用改进的Hopfield连续模型直接利用有功损耗的非线性表达式因而保证了计算精度作者用1个 3 0节点系统验证了其可行性9 模糊优化算法模糊集理论(Fuzzy Set)诞生于20世纪60年代它的产生不仅拓宽了经典数学而且使计算机科学向人们的自然机理方面发展取得了重大突破模糊数学的独特特性可以处理电力系统优化问题中的参数不确定问题文献[24]采用模糊集表示多目标和软约束通过分段隶属函数把原优化问题转化为标准的线性规划新的目标函数给出原多目标软约束的满意解简化了复杂的计算文献[25] 在求解无功优化方面使用线性化灵敏度矩阵建立起目标函数和状态控制变量之间的关系给出无功优化问题的最大法优化模型和各目标函数的最优隶属函数从而求得多目标问题的满意解10 专家系统专家系统(Expert System)方法在结合其他方法的基础上根据专家经验设置初始值并不断调整控制参数的大小直到取得一个比较好的解将专家系统应用于无功优化的主要优点在于以常规算法为基础与运行人员的知识结合后功能增强已开发的系统大都是基于专家经验和数值计算程序的混合文献[18]介绍了一个基于专家知识和常规算法的混合型专家系统该方法利用调度员的启发式知识和无功电源调压的灵敏度因子以减少优化变量的数目和约束的数目从可能的控制手段中选出少数有效措施然后用线性整数规划的分支定界法求解11 各种方法比较上海交通大学硕士学位论文配电网无功优化算法研究及其软件实现表1-1无功优化方法比较Table.1-1 Contrast of reactive power optimization algorithms1.2.3无功优化系统的开发现状近几年计算机技术信息管理数据通讯技术以及智能化测控仪器都得到了迅速发展这就为电力系统实现自动化提供了良好契机目前基于Windows平台和面向对象技术的可视化软件正以其功能强大直观易用的特点逐步成为了软件开发的主流这些软件在电力系统运行与控制中也正得到着广泛的应用文献[27][28]详细讨论了面向对象建模技术面向对象方法学以及面向对象技术的优越性重点介绍了面向对象技术在潮流计算电力系统仿真电力系统安全分析与控制数据库人机界面人工智能调度员培训仿真中的应用文献[29]介绍了一种基于面向对象的程序设计技术开发配电网应用软件的方法给出了配电系统中元件类的定义并结合实际经验给出了一个潮流应用的实例实践证明将面向对象的程序设计思想应用于配电网应用软件开发中可以有效地缩短程序开发周期并且可以极大地减小程序移植的工作量适应配电系统多变的要求文献[30]分析了电力网配电网电能损耗理论计算方法针对电力网电能损耗理论计算的难点和问题采用面向对象方法建立电力网电能损耗计算模型并采用ORACLE数据库系统V6.0作为开发平台开发了电力网电能损耗理论计算系统但是国内无功优化方面的应用软件还很缺乏应用智能方法的无功优化软件就更是少之又少因此开发一个基于Windows平台的综合的无功优化软件包就显得格外有意义上海交通大学硕士学位论文配电网无功优化算法研究及其软件实现综合配网无功优化研究现状及无功优化软件包的开发现状可以看出由于配电网无功优化问题具有离散非线性等特点传统的数学方法很难在全局范围内寻得一个较优解人工智能的方法正日益成为解决该问题的主流方法80年代遗传算法的出现并应用到电力系统计算中有效解决了无功优化的离散变量问题实现了无功优化的全局寻优并且具有收敛性好适应性强的特点使高压输电网无功优化计算研究取得了迅速发展但配电网无功优化问题方面的研究很少从过去到现在几乎是一片空白而当今经济发展的形势以及电力企业的改革深化管理对此有着强烈的需求。
基于智能算法的电力系统电容器补偿优化研究
基于智能算法的电力系统电容器补偿优化研究随着电力系统的规模和负荷的不断增加，电力系统的电能质量问题也日益凸显。
电容器补偿技术作为改善电力系统电能质量的重要手段之一，已在电力系统中得到广泛应用。
然而，传统电容器补偿技术的缺点也逐渐显现：补偿能力有限、控制策略简单、无法满足复杂系统变化等。
因此，如何利用智能算法优化电力系统的电容器补偿成为了一个热门的研究方向。
智能算法是通过模拟自然界的进化和智能行为提供解决问题的方法。
在电力系统电容器补偿优化研究中，智能算法可以利用其强大的搜索和优化能力来寻找最优的补偿方案，从而提高电力系统的电能质量和稳定性。
一种常见的智能算法是遗传算法。
遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化算法，通过模拟天然选择、遗传变异和适应度评估等过程来搜索最优解。
在电力系统电容器补偿优化研究中，遗传算法通过编码电容器的位置、容量、补偿模式等参数，并通过遗传的操作来优化电容器的配置和控制策略，以实现最优的电力质量改善。
另一种常用的智能算法是粒子群优化算法。
粒子群优化算法是通过模拟鸟群快速搜索问题的答案来求解最优解的一种算法。
在电力系统电容器补偿优化研究中，粒子群优化算法可以根据电力系统的运行状况和需求自适应地调整电容器的位置和容量，以最大程度地提高电能质量。
粒子群优化算法还可以通过多粒子协同搜索的方式，克服电力系统中的无差别性和相互影响性问题，提高搜索效率。
智能算法还可以与模糊理论相结合，应用模糊优化算法来解决电力系统电容器补偿问题。
模糊优化算法结合了智能算法和模糊理论的优势，通过建立模糊逻辑规则和数学模型，将电力系统的电容器补偿问题转化为模糊推理和模糊控制问题。
通过模糊规则的学习和优化，可以实现电容器的自适应配置和控制，使电力系统的电能质量得到有效的改善。
除了上述常见的智能算法，还有一些其他的智能算法如人工神经网络、蚁群算法等也可以应用于电力系统电容器补偿优化研究中。
这些算法具有不同的特点和适用范围，可以根据具体问题和需求进行选择和应用。
电力系统电容器投切技术研究
电力系统电容器投切技术研究随着电力系统的快速发展和用电负荷的不断增加，电网运行中面临的问题也日益复杂。
其中之一便是电网的稳定性问题。
为了保持电网的稳定运行，降低负荷电压波动和电压谐波，电容器投切技术成为一种重要的优化电力系统运行的手段之一。
本文将对电力系统电容器投切技术进行深入研究。
首先，我们需要了解电容器的作用。
电容器是一种储能设备，其具有储存电能的功能。
在电力系统中，电容器广泛应用于电网的无功补偿，能够提高电网功率因数，降低输电线路的潮流并减少系统的无功功率损耗。
然而，电容器也存在一些问题。
当电容器长时间投入时，会导致系统电压过高，甚至引发设备过电压损坏。
因此，电容器投切技术应运而生。
电容器投切技术是指在电力系统运行中，根据电网负荷的变化，合理地控制电容器的投入和退出，以达到优化电网运行的目的。
电容器投切技术的研究目标主要有两个方面：一是保护电容器不受损害，避免过电压的发生；二是调节电网的功率因数，提高电网的稳定性。
在电容器投切技术的研究中，需要考虑的因素很多，如负荷的变化情况、电容器组的特性、保护装置的选取等。
首先，我们需要对负荷的变化情况进行监测与分析。
负荷是决定电容器投切时机的关键因素之一。
如果负荷变化幅度较小，可以采用定时投切方式；如果负荷变化幅度较大，可以采用感应投切方式。
其次，电容器组的特性也需要考虑。
电容器组的特性包括电压等级、容量和响应速度等。
电容器的电压等级应与电网的电压等级相匹配，容量应根据负荷特性和系统需求进行选择，响应速度应满足电网对无功功率的控制要求。
最后，保护装置的选取也非常重要。
电容器的投切会引起短暂的过电压，因此需要合适的保护装置来保护电容器和电网设备。
除了考虑以上因素，电容器投切技术的研究还需要进行电容器的模型建立和优化控制策略的设计。
模型建立是指建立适合电容器投切控制的数学模型，可以通过对电网的影响进行模拟和预测。
优化控制策略的设计是指设计一种合理的控制策略，使得电容器的投切时机和方式能够最大限度地优化电网运行的效果。
基于低压电力电容器的过零投切开关优化设计
基于低压电力电容器的过零投切开关优化设计1. 引言1.1 背景介绍低压电力电容器是电力系统中常用的一种电气设备，主要用于提高系统的功率因数和稳定系统电压。
过零投切开关作为控制电容器动作的重要组成部分，其性能直接影响着电力系统的运行效果。
目前存在的过零投切开关在实际运行中存在一些问题，如响应速度慢、过流保护不足等。
在这样的背景下，对基于低压电力电容器的过零投切开关进行优化设计显得尤为重要。
优化设计可以提高开关的性能指标，增加系统的稳定性和可靠性，从而提高电力系统的运行效率。
通过优化设计，可以更好地适应电力系统的需求，使开关能够更加灵活地工作，更好地保护电力设备，提高系统的安全性和稳定性。
在本文中，我们将针对低压电力电容器的过零投切开关进行优化设计，提出一种新的设计方案，以期能够解决目前存在的问题，并进一步提升系统的性能。
通过本研究，可以为电力系统的运行提供更好的支持，为未来的电力系统发展奠定基础。
1.2 问题陈述针对现有过零投切开关存在的问题，本研究旨在优化设计一种新型的过零投切开关，提高其响应速度和准确性，减小开关损耗，优化系统性能。
通过对现有技术进行深入研究和分析，结合先进的控制算法和电路设计理念，提出了一系列创新的设计思路和方案。
希望通过本研究的优化设计，能够有效解决现有过零投切开关存在的问题，提高电力系统的运行效率和稳定性，推动低压电力电容器技术的进一步发展和应用。
1.3 研究意义本文研究的基于低压电力电容器的过零投切开关优化设计，其研究意义主要体现在以下几个方面：通过优化设计开关的工作原理和结构，可以提高低压电力电容器的性能和可靠性，从而延长设备的使用寿命，降低维护成本，提高系统的稳定性和可靠性。
优化设计过零投切开关可以提高其控制效率和响应速度，进而提高电力系统的能效，减少能源浪费，同时减少对环境的影响，符合可持续发展的能源利用理念。
优化设计可以加强对电力系统的监控和控制能力，提高系统对各种异常情况的应对能力，有效保护电力设备和用户的安全，保障电力系统运行的稳定性和安全性。
基于改进麻雀算法的主动配电网储能系统选址定容
现代电子技术Modern Electronics TechniqueNov. 2023Vol. 46 No. 222023年11月15日第46卷第22期0 引 言随着“3060”目标的提出，我国传统电力系统正在向清洁化、低碳化、智慧化转型，逐步衍变为清洁低碳、安全高效、以新能源发电为主体的新一代电力系统[1]。
由于大规模分布式可再生能源的接入，传统配电网也演变为主动配电网（Active Distribution Network, ADN ）[2]。
储能作为一种低碳的可控资源，可有效提高配电网的灵活性，协助电力系统稳定快速的转型。
目前，储能受限于投资成本高、回收周期长等经济性问题，一定程度上制约着储能技术在主动配电网中的配置规模。
筛选最佳储能配置点、确定最优配置容量，可在提升配电网运行稳定性的同时最小化储能的配置成本，有利于推动储能技术的应用。
目前针对主动配电网中储能系统的选址定容已开展了大量研究。
根据优化目标划分，可分为单目标优化DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2023.22.014引用格式：杨明月，王海云.基于改进麻雀算法的主动配电网储能系统选址定容[J].现代电子技术，2023，46（22）：75⁃82.基于改进麻雀算法的主动配电网储能系统选址定容杨明月， 王海云（新疆大学 电气工程学院， 新疆 乌鲁木齐 830046）摘 要： 储能系统在提高主动配电网的低碳经济性和稳定性中起着重要作用。
针对低碳背景下的储能优化配置，提出一种考虑碳交易的主动配电网储能系统选址定容方法。
首先建立一个以最小化配电网有功损耗、电压偏差、综合成本为目标的优化配置模型，并在计算综合成本时纳入阶梯式碳交易，分析碳交易对主动配电网经济性的影响；其次采用混沌初始化、正余弦算法和Levy 飞行策略增强麻雀算法多样性和全局搜索能力，引入Pareto 解集，设计多目标改进麻雀搜索算法；最后通过熵权法⁃TOPSIS 法确定最优的主动配电网储能系统配置方案。
基于改进粒子群算法的含DG配电网无功优化
基于改进粒子群算法的含DG配电网无功优化鲁裕婷;赵天乐;都洪基;朱鑫要【摘要】含分布式电源(DG)配电网的无功优化是一个复杂的非线性优化问题,文中采用改进的粒子群算法(PSO)对配电网进行无功优化计算,建立以系统网损和电压平均偏离最小为目标函数,节点电压和电容器投切容量为约束条件的优化模型.在PSO 中引入位置方差防止PSO陷入局部最优解,根据种群中粒子的适应度值对粒子进行变异处理,在保证算法收敛速度的基础上,改善算法性能.以含分布式电源的IEEE14节点配电系统为例进行无功优化分析,结果表明DG能增强电网运行的稳定性,所提算法具有较好的优化性能.【期刊名称】《江苏电机工程》【年(卷),期】2018(037)006【总页数】6页(P69-74)【关键词】无功优化;改进粒子群算法;位置方差【作者】鲁裕婷;赵天乐;都洪基;朱鑫要【作者单位】南京理工大学自动化学院,江苏南京210094;南京理工大学自动化学院,江苏南京210094;南京理工大学自动化学院,江苏南京210094;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院,江苏南京211103【正文语种】中文【中图分类】TM7270 引言分布式电源(distributed generation，DG)是一种新兴的供电电源，采用分布式发电具有投资小、灵活、高效、环保、能调节电网负荷峰谷差等优点[1-3]，但是越来越多的DG接入配电网，改变了原有系统的潮流分布，影响系统的电压、损耗以及可靠性等[4-6]。
通过对系统进行无功优化，可以提高电网稳定性，有效地降低网损，因此研究DG的无功优化有重要意义[7]。
电力系统的无功优化问题在数学上是一个非线性和多约束的规划问题，可通过建立相应的无功优化数学模型进行求解。
文献[8]建立了以降低地区电网网损、抑制电压波动为综合目标的地区电网模糊动态无功优化调度模型。
文献[9]建立了含DG 配电网络多目标无功优化模型。
传统的粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)结构简单，参数调节较少，但是局部收敛性较差。
计及电压波动的配电网无功优化运行
计及电压波动的配电网无功优化运行初壮;徐洁;黄大为;孙陶然【摘要】针对由于分布式电源(Distributed Generation,DG)出力和负荷的不确定性而引起的电压波动的问题,采用电容器组、分布式电源和静止无功补偿装置(Static Var Compensator,SVC)协调控制的方法,平抑电压波动.首先,在电容器组静态优化时,运用网络参数变动定理修正系统潮流,提高潮流计算的速度,快速得到补偿后新的各节点电压.其次,对于电容器组的静态优化结果,采用谱系聚类法合并分段,满足投切开关动作次数的约束,确定各电容器组的动作时刻和补偿容量,为实时电压控制建立良好的控制环境.最后,在电容器组补偿的基础上,分析DGs、SVC无功出力极限并作为约束条件,当实时节点电压越限时,通过电压灵敏度分析计算DGs、SVC 实时无功调节量,并通过算例分析验证该方法的有效性.【期刊名称】《电测与仪表》【年(卷),期】2019(056)011【总页数】8页(P61-67,74)【关键词】分布式电源;配电网;电压波动;电压灵敏度【作者】初壮;徐洁;黄大为;孙陶然【作者单位】东北电力大学电气工程学院,吉林吉林132012;东北电力大学电气工程学院,吉林吉林132012;东北电力大学电气工程学院,吉林吉林132012;东北电力大学电气工程学院,吉林吉林132012【正文语种】中文【中图分类】TM9330 引言近年来，分布式电源(Distributed Generation，DG)以其清洁、高效、发电灵活等优点被得到广泛应用，但其出力易受自然环境的影响，具有较强的不确定性和波动性。
当大量的DGs接入配电网后，改变了系统功率单向流动的状况，会引起一系列新的技术问题[1-3]，对配电网供电质量产生明显的影响。
与传统配电网相比，接入了风电、光伏发电等出力具有一定随机性的DGs的配电网部分节点电压波动幅度更大，也更为频繁。
除了可向电网传送一定的有功功率外，部分DGs还具有一定容量无功功率调节能力，这丰富了配电网无功调节控制的手段。
配电网补偿电容分组优化投切的一种实用算法
配电网补偿电容分组优化投切的一种实用算法
张弘鹏;孙晓非
【期刊名称】《东北电力技术》
【年(卷),期】2000(021)005
【摘要】无功补偿电容器投切是一个带有整数约束的组合优化问题。
“禁限”算法是近年来出现的求解整数规划、混合整数规划、组合优化问题的一种高效算法。
本文对基本禁限算法进行了改进，并借助于“改进遗传算法”中的优化编码技术，处理配电网补偿电容分组优化投切问题，取得良好的效果。
【总页数】4页(P1-4)
【作者】张弘鹏;孙晓非
【作者单位】东北电力学院;辽宁电力科学研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TM715
【相关文献】
1.配电网补偿电容器合理配置的一种优化算法 [J], 吴垂明;张文生;吴垂扬
2.一种无功补偿电容组编码投切的算法 [J], 杨文
3.配电网电容器优化投切的动态规划法算法 [J], 王威;韩学山;许星明;王勇;车仁飞
4.基于改进人工鱼群算法的配电网电容器优化投切 [J], 黄奇; 丁晓群
5.基于遗传算法和TS算法的配电网电容器实时优化投切策略 [J], 卢鸿宇;胡林献;刘莉;陈学允
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低压配电网电容器投切策略
低压配电网电容器投切策略本文针对低压配电网络负荷的不平衡，冲击负荷造成无功补偿设备的投切振荡，大负荷用户，不能充分利用补偿设备，仍需从系统汲取大量无功功率的特点，提出一种按一定周期内无功功率的缺额分相投切电容器的方法，既解决了投切振荡的问题，又在最大程度上利用电容器，使得无功功率尽可能的就地平衡。
标签：配电网无功补偿分相补偿并联电容器0 引言配电网在额定电压下无功平衡是保证电压质量的基本条件。
配电网无功功率平衡最基本的要求是配电网中无功电源可能发出的无功功率和系统流入配电网的无功功率之和应大于或等于负荷所需的无功功率和网络中的无功损耗。
为了保证运行可靠性，适应无功负荷增长，配电网中需要足够的无功功率备用容量。
低压配电网容量小，负荷较为复杂，自动化水平低，停电影响小，一直以来不为科研工作者重视，因此控制手段单一。
配电网的负荷补偿主要目的有二，其一尽量避免从电网汲取无功功率，尽可能减少无功功率在电网中流动；其二，补偿负荷的三相不平衡。
近年来，工矿企业也大量添置按功率因数投切的并联电容器，单从某一方的经济利益角度来看，都能很好的满足要求。
事实上这种方式至少有以下几个缺点：①由于负荷的不平衡，造成相当数量的无功功率在电网中形成环流。
②冲击负荷造成，无功补偿设备的投切振荡。
③对于大负荷用户，不能充分利用补偿设备，仍需从系统汲取大量无功功率。
为此，本文提出一种按一定周期内无功功率的缺额来投切电容器的方法，既解决了投切振荡的问题，又在最大程度上利用电容器，使得无功功率尽可能的就地平衡。
1 配电网无功功率与功率因数的关系功率因数是表征负荷对电力系统影响的主要指标之一。
我国对用户的功率因数有如下规定：使用高压电的工业用户和装设有载调压装置的高压电力用户，功率因数应控制在0.90以上；其它100KV A(KW)及以上电力用户和大、中型电力排灌站，应将功率因数控制在0.85以上；趸售和农业用电，应将功率因数控制在0.80以上。
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斌 （９ ５ ）男 ， １ ６一 ， 陕西宝鸡人 ， 高级工程师 ， 事电力 系统及其 自动化方面 的工作。 从
技 术 交 流 与 应 用 Ｊ Ｓ ＵＪＡ Ｉ ＵＹＩＧ Ｙ Ｇ Ｉ Ｈ ＩＯ ＬＵ Ｙ Ｎ ＯＮ
子树的优化顺序 ， 子树上其余 的电容器 已经优化 ：
Ｊ Ｓ ｔＯ ＬＵＹＵＹＩＧ Ｙ Ｇ 技 术 交 流 与 应 用 Ｉ ＨＵＪＡ Ｉ Ｎ ＯＮ
基于Ｄ ＡＯＰ 算法 ｃ配 电网 电容 器优化投切 Ｉ Ｉ ｌ
张 斌
（ 陕西省 地 方 电力（ 团） 限公 司延 安供 电分公 司 ， 集 有 陕西 延安
摘
７６ ０ ） １００
可 以使无 功 功率 就地 平衡 ， 减少 无功 功 率 的传 输 ， 从
而改善电压和降低网损 ， 提高电力企业 的经济效益 。
配 电 网 电容 器 优 化 投 切 是 经 典 的非 线 性 整 数 规划 问题 。文献 『，１ １２建立 了非 线性 规 划模 型 ， 两 用 阶段 思 想 求解 ， 首先 获 得 可行 解 ， 次 得 优 化解 ， 其 计 算 效 率 较 高 ，缺 点 是 没 有 考 虑 投 切 组 数 的 整 数 约 束 。文 献［］ 回路 分析 法 和 电路 叠 加原 理等 电路 基 ３从 本 定 理 出发 ，推 导 出 电容 器 补 偿 的最 优 匹 配 注 入 流 ， 于 最优 匹 配 注入 流 开发 出 １ 实 用 化 的算 法 ， 基 个
水 平 ， 一定 目标 下 ， 在 确定 电容 器投 切 的最 优 方案 ，
为 了更 好地 解决 电容 器投 切组 数浮 点值 归整 问
题， 文献 ［］ 导 出配 电 网电容 器优 化 投切 的逐 次线 ６推
性整数规划模型， 采用对偶松弛法求解 ， 在每一步线
性 逼 近过 程 中都 保 持 解 的整 数 ， 服 了先 求 取 系 统 克 最 优 浮点 解 再 归整 的缺点 ， 线 性 逼 近 只是 在 某个 但 近似 解 附 近才 有效 ， 须 动 态调 整 控 制量 的线 性 化 必
步长 ， 但在实际应用中， 动态调整步长的依据 目前尚
未 解决 。文献 ［］ 动态 规划 法直 接求解 电容 器优 ７采用 化 投切 的整 数解 ， 为 了提 高计 算效 率 ， 但 采用启 发式 方 法缩 小 解 空 间 ， 易失 去 最优 解 。现代 智 能 搜 索算 法 ｌ 呵 直 接获 得 电容 器投 切组 数 的整 数解 ， 由于 ８ － ” 但
数约束， 有必要 探求１ 种 童 求取 该问题 ｒ 自 去 懈 。 本文基于Ｄ Ｏ （ ｉ ｒｔＡｓｅ ｔ ｐｉ ｌ ｒｇａ ｍｉｇ Ａ ＰＤ ｓ ｅｅ ｃ ｎ Ｏ ｔ ｏｒｍ ｎ） ｃ ｍａＰ
算 法㈣， 出 １ 快 速求 取 配 电网 电容器 优化 投 切整 提 种 数解 的方法 。先 深度 优先 搜索 得各 电容器 对应 的子 树， 广度 优先 搜索 编号 各个 电容 器 ： 再按 照编 号 的逆 序 ，对 每 个 电容 器 对应 的子 树 采用 Ｄ Ｏ 算 法优 化 Ａ Ｐ 其 投切 组数 的浮 点值 后 ， 再 以损 耗最 小为 目标 ， 对
算法本身 的特点 ， 存在计算效率低或易陷入局部最
优 解 的缺点 。 辐 射状 配 电 网电容器 优化 投切 问题 的难 点是 整
计算效率高 ， 但最后对求得 的电容器投人组数的浮 点数 采 用 四舍 五 人 法归 整 ， 响 了解 的精 度 。文献 影 ［ 在获得 电容器作用范围的基础上 ， ４ １ 计算 出电容器 的投 切 组 数 ，明确 指 出各个 电容 器 补 偿 的节 点 。 物 理 意义 明确 ， 没有 对 投切 组 数 归整 。文 献 【 基 于 但 ５ ］
化单位 。 应用Ｄ Ｏ 算法得 到电容器投切 组数 的浮 点值 ， ＡＰ 并进行 归整。算法继承 了Ｄ Ｏ 算法计算效率高 、 ＡＰ 易考虑 各 种约束条件且不存在 收敛 问题 的优 点， 以子树 为单位 分别归整 ， 免 了统一归整计算量大且 易陷入局 部最优 避
解的缺 点。不同规模 的配 电网络分析计算结果验证 了算法的准确性和 实用性 。
关键词 ： 电网；电容器优化投切 ； Ａ Ｐ 配 Ｄ Ｏ 算法
中 图分 类 号 ： Ｍ ２ Ｔ ７７ 文 献 标 志 码 ： Ｂ 文章 编 号 ：６ ３ ７ ９ （０ １０ — ０ ３ ０ １７ — ５ ８ ２ １） ７ ０ ５ — ５
切 组数 的 归整 问题 。 ０ 引 言 配 电 网处 在 电 能输 送 的末 端 ， 电压 低 ． 阻大 ， 电 无 功功 率 大 量传 输 。在实 时 运 行 中 ， 根据 实 际负 荷
要 ： 电网电容器补偿使 负荷无功功率具有就地平衡 的特点， 配 符合离散上升优化算法（ ｉ ｒｔ Ａ ｃｎ ｐｉａ Ｄ ｓ ｅ ｓｅ ｔ ｔ ｌ ｃ ｅ Ｏ ｍ
Ｐｏｒｍ ｎ ， Ａ Ｐ 的应用条件。提 出了１ ｒｇａ ｍｉｇＤ Ｏ ） 种基 于Ｄ Ｏ 算 法的 电容器优化投切算法 ， Ａ Ｐ 该方法 以划分的子树为优
电气 剖 分 方 法 把 配 电 网剖 分 成 从 变 电站 根 节 点 到 负荷 节 点 的链 式 剖 分子 网络 ， 取 每个 子 网络 最小 求 损耗 时 电容器 的补偿 容 量 ， 后 对 各个 投 切 点 补偿 最 容 量 分 量 累加 归 整 ， 到原 系 统 各投 切 点 的投 切容 得
子树根节点邻接下游的电容器投人组数进行归整 ；
最后 将 子树优 化及 归整 过程 结合 到前 推 回推潮 流算
法 中
量． 具有 收敛快 、 效率高 的特点 ． 但投切组数 的浮点 值 归整时 ． 只取整数部分 ， 同样没有解决 电容器投
收稿 日期 ：０ １０ — ０ ２ １－ ６ ２
作者简介 ： 张