[发明专利]电力系统无功优化的细菌菌落算法

摘要

一种电力系统无功优化的细菌菌落算法，设定细菌在培养液中的位置对应于无功优化的控制变量，控制变量包括发电机机端电压V（连续变量）、无功补偿量Q（离散变量）和有载调压变压器变比T(离散变量），每个细菌的搜索空间（维数）就是控制变量的个数；运用细菌菌落算法对各个控制变量进行演算，得到优化的控制变量，并通过与其他算法的实验结果进行比较，该算法能够有效的降低网损、改善电压质量、并具有收敛速度快、收敛性能好、鲁棒性强的特点。因此，该算法可以作为求解电力系统无功优化问题的一种新途径。

主权项

1.一种电力系统无功优化的细菌菌落算法，其特征在于，具体包括如下步骤：1）设定细菌在培养液中的位置对应于无功优化的控制变量，控制变量包括发电机机端电压V（连续变量）、无功补偿量Q（离散变量）和有载调压变压器变比T(离散变量），每个细菌的搜索空间（维数）就是控制变量的个数，代入算法进行演算；2）细菌群体初始化，初始化单个或少量细菌个体；3）判断种群个数是否超过了规定的最大种群数，如果没有超过则继续执行，否则循环结束；4）计算细菌个体适应度，根据细菌的位置调用潮流迭代程序并记录当前适应度最优值；5）判断细菌个体适应度是否优于父代，如果优于父代则根据前进公式(2-1)更新细菌个体的位置，（2-1）其中，v_k是第k次迭代时个体的运动方向，x_k是第k次迭代时个体在解空间中的位置，f_best是个体父代所经历的最优位置，g_best是整个菌落迄今为止所经历的最优位置，α、r₁和r₂为系数，rand为（0,1）上的随机数；否则，根据翻转公式(2-2)更新细菌个体位置，（2-2）其中R是搜索半径，randn为（-1,1）上的随机数；6）统计前进次数和翻转次数，如果前进次数达到规定的N_P次，则对该细菌个体进行繁殖，如果翻转次数达到N_P次，则该细菌个体死亡；7）循环结束判断：两种结束准则，当满足其中任何一种结束准则都可以结束循环，一种是判断细菌个数是否为0，如果为0，则循环结束输出结果；另一种是返回到步骤3）来判断是否结束循环。