[发明专利]基于个体最优位置自适应变异扰动粒子群算法的电力系统无功优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统设计，尤其是提高电力系统输电效率、降低网络损耗配置实时性运行方法技术领域。 

背景技术

随着电网规模的日益扩大，电网结构也日趋复杂。用户要求供电更加可靠，电能质量更加良好。电压质量为电能质量评价中的一个重要指标。电压的偏移或波动过大均会造成电力系统的一系列不良影响，如不稳定运行、输电线路损耗增加、用电损耗增加等。因此，为保证电力系统的健康运行，电压的偏移不能超过规定的额定值。然而，电力系统的无功功率平衡决定了运行电压的水平，即无功源的无功功率输出须与负荷和无功损耗的无功功率需求平衡。因此，为了保证电压质量则需要保证电力系统的无功平衡。若电力系统的无功功率不足，则需进行无功补偿。为改善和提高电压质量，减少输电线路的损耗，不但需通过提高用户侧的负荷功率因数，同时需要通过优化配置无功补偿装置使得无功电源合理分布。为此，进行合理的无功优化规划，使无功负荷达到就地平衡，有利于实现电力系统的安全、稳定、经济运行。 

无功优化是一个复杂的非线性优化问题，其目标函数一般都与约束条件的非线性、控制变量的连续性与离散型相混合，电力系统无功优化面临的关键问题是对非线性函数的处理、算法的收敛性以及如何优化问题中的离散变量。随着电力系统的飞速发展以及迫切需求，常规的优化方法不能满足无功优化的计算的复杂度以及实时性。人工智能优化算法以其计算效率高的优点为解决电力系统无功优化提供了新的途径与手段。其中，粒子群优化算法是近年来被广为关注和研究的一种。粒子群优化算法的优点是原理简单，所需参数少，效率高。故将粒子群优化算法用于无功优化的求解中能很好地保证实时性的要求以及优化效果。 

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于个体最优位置自适应变异扰动粒子群算法(Adaptive Mutation Disturbance Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Personal Best Position，AMDPSO)，用于电力系统的无功优化，该算法具有快速、高效、稳定的特点。 

本发明的具体步骤为： 

(a)所采用电力系统无功优化数学模型为: 

min F=Σi∈Nj∈IGij(Vi2+Vj2-2ViVjcosθij)+λ1Σα(Vi-VilimVimax-Vimin)2+λ2Σβ(Qi-QilimQimax-Qimin)2]]>