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基于逐次优化遗传算法的无功规划

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利用网损对节点补偿容量的灵敏度进行无功补偿位置选址,以灵敏度平均值为标准选取补偿节点,在该选址结果的基础上提出了一种用于电力系统无功规划问题的改进逐次优化遗传算法,该方法利用逐次优化的思想,对传统遗传算法的寻优方式进行了改进,有效降低了解空间的维度,在保证算法效率的同时使得寻优的效果得到较大的改善.将算法应用于IEEE30节点系统和IEEE118节点系统,计算结果表明算法可以较好地改善寻优特性.
Reactive Power Planning Based on Successive Optimal Genetic Algorithm
In this paper,the partial derivative of active power loss to compensation capacity is applied to locating the compensation node.The nodes whose partial derivative value is greater than the average are chosen as the candidate bus of compensation.Based on this result,a modified successive optimal genetic algorithm(SGA) is applied to optimize reactive power planning of power system.This algorithm,modifying the pattern of optimization,is applied to dimensionality reduction and the optimal efficiency improvement.The numerical results on IEEE30 and IEEE118 show the feasibility of this method.

power systemreactive power planningactive power lossmodified genetic algorithmsuccessive optimization

张建平、方斯顿、宋越、朱忠烈、程浩忠、Masoud BAZARGAN

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上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海 200240

华东电网有限公司,上海 200120

阿尔斯通电网集团研究与技术中心 英国斯塔福德ST17 4LX

电力系统 无功规划 有功网损 改进遗传算法 逐次优化

国家自然科学基金上海市优秀学术带头人计划项目

5126113047312XD1402900

2014

华东电力
华东电力试验研究院有限公司

华东电力

CSTPCD
影响因子:0.551
ISSN:1001-9529
年,卷(期):2014.42(5)
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