【摘 要】
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基于遗传算法和辐射状配电网的特点,提出一种新颖的将确定性方法和随机性方法有机组合的配电网无功规划优化混合算法.该算法通过综合考虑经济效益和电压约束,提出一种动态确
【机 构】
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重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆大学电力能源技术经济研究院,杭州市电力局,杭州市电力设计院有限公司
【基金项目】
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科学技术部科技型企业技术创新基金;
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基于遗传算法和辐射状配电网的特点,提出一种新颖的将确定性方法和随机性方法有机组合的配电网无功规划优化混合算法.该算法通过综合考虑经济效益和电压约束,提出一种动态确定节点补偿容量上限的有效方法,将其用于初始种群的生成,可自动确定补偿节点总数及各补偿节点补偿组数的上限值,有效压缩了算法搜索空间,并使得由此生成的初始种群中绝大部分为可行解.针对补偿经济效益与电压质量两者之间的相互关系,提出一种分阶段寻优策略,并引入惩罚因子自适应调整机制.另外,在该算法中还有机融入了模拟退火法、智能优化交叉策略及动态灾变机制,并提出了节点最大补偿容量动态阈值校对机制,有效改善了算法寻优的速度、质量及精度.对IEEE 33节点系统和多个实际系统算例分析验证了所提出的算法在工程应用中的优越性及实用性.
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