智能优化算法应用于分布式电源配电网无功优化综述

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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
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）
１ ． ２ 粒 子 群算 法
粒子群优化算法 （ Ｐ Ｓ Ｏ） 最早是 由 Ｅ ｂ ｅ ｒ ｈ ａ ｒ ｔ 和Ｋ ｅ ｌ ｎ ｎ ｅ ｄ ｙ 提 出的。它仿照鸟群觅食行为 ， 使群体中的 个体能通过相互之间的信息共享和 自身经验的总结来修正其行动策略 ， 最终求得最优化 问题 的解 ］ 。 最优 解 的探 索仍 是通 过每 个粒 子 的竞争 与合 作来 完成 的 ， 但它 是在 其解 空 间 内 ， 根据 最优 的粒 子来 使后 续粒子进行尾随达到寻优效果 ， 这是与遗传算法的不同之处。但它依然存在低收敛精度 ， 难 以跳出局部
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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
备共 同发 出电能向负荷供电， 以就近满足用户的用 电需求 的发电形式¨ 。近年来 ， 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 。
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 。
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个遗传过程分开的并且彼此协同进化 的子问题 ， 有效的减小 了搜 索 解空 间 。
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
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
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
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。