题名 电力系统无功补偿点的选取及优化方法
被引量：11
1
作者
陶文娟 钟俊 黄宏光
机构
四川大学电气信息学院
出处
《电力电容器与无功补偿》
北大核心
2018年第3期116-121,共6页
基金
四川省科技厅支撑项目(2016GZ0145)
文摘
提出了以局部电压稳定L指标为基础的负荷节点电压稳定裕度概念和改进的粒子群优化算法。首先利用负荷节点电压稳定裕度识别系统电压弱节点,以此作为无功补偿点,该裕度不受负荷增长方式的影响,具有确定的上下界。然后以有功网损最小为目标函数,建立电力系统无功优化数学模型,进而提出改进的粒子群算法。该算法中引入"飞回"策略及二次插值算子,提高了算法的局部搜索能力和收敛速度。该方法使系统无功得到平衡,无功源得到合理配置。最后,对IEEE 30节点系统进行无功优化,Matlab仿真结果表明了所提方法的有效性。
关键词
L指标 电压稳定裕度 粒子群算法 二次插值 无功优化
Keywords
L index voltage stability margin particle swarm optimization algorithm quadratic interpolation reactive power optimization
分类号
TM714.3
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 电力市场下无功定价机理研究
被引量：3
2
作者
牛怀平 刘俊勇 吴集光
机构
四川大学电气信息学院
出处
《现代电力》
2005年第4期63-69,共7页
基金
国家973计划资助项目(2004CB217905)
文摘
随着电力工业的重组,电力系统的运行和控制策略也随之发生了变化。原作为总体电力供给一部分的无功服务现被分离出来,实行单独管理和定价。以探索适合电力市场初期的无功市场构架和无功价格机理为目的,重点分析了现有的无功定价机理。首先,简略介绍了世界上解除管制后的电力市场的无功管理办法;随后以无功成本分析为基础,详细分析了现有文献的无功优化算法和无功价格机理;在借鉴现有研究成果的基础上,提出了电力市场初期无功费用全补偿、半补偿及竞价与补偿相结合的无功价格模式。提出的无功价格机理具有原理简单、符合无功成本特性的特点。
关键词
电力市场 无功定价 无功成本分析 无功优化算法 无功定价机理
Keywords
electricity market reactive power pricing analysis of reactive power cost optimization algorithm for reactive power pricing mechanism for reactive power
分类号
TM731
[电气工程—电力系统及自动化]
F123.9
[经济管理—世界经济]
题名 考虑多目标优化模型的含分布式电源的无功优化
被引量：8
3
作者
蔡尧星 粟时平 刘桂英 唐福顺 罗国才 唐谟懿
机构
长沙理工大学电气与信息工程学院 国网邵阳供电公司
出处
《电测与仪表》
北大核心
2015年第8期70-75,共6页
文摘
在配电网的调压过程中,将能够发出无功功率的分布式电源与电容器相结合,分析含分布式电源的配电网无功优化的问题,建立有功网损最小、静态电压稳定裕度最大的数学模型。在此基础上,应用超效率数据包分析评价方法,明确各目标函数的权重组合方案,把双目标无功优化问题转换成单目标规划问题。并且运用一种新颖的智能优化算法—细菌菌落算法,解决分布式电源在配电网中的无功优化问题。细菌菌落算法根据单群体菌落生长演化过程来寻找最优解,建立了细菌菌落的生成和死亡的寻优机制,并提供了一种新的算法结束方式。通过IEEE-33测试系统验证该算法具有良好实用性和适应性,并且也验证了所提模型的实际意义。
关键词
细菌菌落优化算法 无功优化 分布式电源 网络损耗 电压稳定裕度
Keywords
bacterial colony optimization algorithm , reactive power optimization , distributed generators, network los-ses, voltage stability margin
分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 混合优化方法及其在电力系统无功优化中的应用
被引量：7
4
作者
丘文千
机构
浙江省电力设计院
出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2009年第4期45-48,共4页
文摘
利用遗传算法和传统优化方法的互补特性,采用混合优化方法求解包含离散变量和连续变量的无功优化问题。遗传算法的选择、交叉和变异操作仅作用于离散变量,遗传算法对种群进行全局广度搜索,运用传统优化方法对种群个体中的连续变量进行优化使其移动到局部最优点上。为保证对连续变量的优化效果,选择了基于函数变换与广义逆的优化新算法。混合优化算法将遗传算法擅长处理离散变量和传统优化方法速度快、数值稳定性好的优势有机结合,模型简单、规范。算法的实用性和有效性通过算例及工程应用得到验证。
关键词
电力系统分析 最优化方法 无功优化 广义逆矩阵 遗传算法
Keywords
electric power system analysis optimization algorithm reactive power optimization generalized inverse of matrices genetic algorithm s.
分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 基于粒子群-差异进化混合算法的电力系统无功优化
被引量：7
5
作者
张燕 许伟伟
机构
河北工业大学控制科学与工程学院
出处
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2014年第9期48-51,67,共5页
文摘
针对传统粒子群算法中收敛速度快但易于陷入局部最优等特点,将差异进化算法与粒子群算法相结合,提出了一种粒子群-差异进化混合算法。该算法在粒子寻优过程中除跟踪个体极值和全局极值外,还跟踪粒子差异进化产生的第三个值;同时,当粒子在某一维上的速度小于给定值时,将重新初始化该维度粒子速度。建立了无功优化数学模型,并将合算法应用到无功优化中。通过MATLAB编程对IEEE-30节点系统进行优化计算,并与遗传算法和粒子群算法比较,结果表明本文提出的算法应用于无功优化拥有较快的收敛速度和全局寻优能力,具有广阔的发展前景。
关键词
粒子群 差异进化算法 无功优化 电压质量
Keywords
particle swarm optimization algorithm difference evolutionary algorithm reactive power optimization voltage quality
分类号
TP29
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 基于蛇优化算法的电力系统无功优化
6
作者
彭琦 涂建 高珍 陈恒 潘成勇
机构
湖北师范大学电气工程与自动化学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第8期126-130,共5页
基金
协同控制理论在电力系统稳定性分析中的应用研究(B2019130)。
文摘
无功优化在电力系统中具有重要的意义,可以提高系统的功率因数,减少有功损耗并改善电压稳定性。蛇优化算法具有全局搜索能力和快速收敛的特点,故将该算法作为一种新的优化方法运用到无功优化中,建立以机端电压、变压器变比和无功补偿量为系统控制变量,以网络损耗最小为目标的无功优化模型。通过采用57节点系统,将蛇优化算法与粒子群算法、改进粒子群算法分别进行比较验证。实验结果表明,蛇优化算法能够有效地优化电力系统的无功功率,提高系统的性能和稳定性。
关键词
电力系统 蛇优化算法 无功优化 功率损耗 57节点系统 算法对比
Keywords
power systemsnake optimization algorithm reactive power optimization power loss57 node system algorithm comparison
分类号
TN929.5-34
[电子电信—通信与信息系统]
TM71
[电子电信—信息与通信工程]
题名 考虑储能的地区电网有功和电压联合控制策略研究
被引量：5
7
作者
罗金山 周泊宇 张艳 艾欣
机构
国网经济技术研究院有限公司 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
出处
《现代电力》
北大核心
2018年第6期1-8,共8页
基金
国家重点研发计划(2016YFB0900500)
文摘
由于分布式新电源的间歇性和波动性,地区电网的功率波动和电压波动问题凸显。为解决这一问题,本文提出一种考虑储能设备的联合控制策略,首先建立以电网功率波动最小为目标函数的数学模型,然后通过改进粒子群算法进行求解,以此来控制储能的出力,使得地区电网的功率波动最小,并通过储能系统荷电状态反馈控制,保证储能设备不会过度充放电。通过潮流计算得到风电接入时母线的电压波动,选取波动较大的时段,在该母线上进行离散无功补偿,进一步对电压波动进行调节。最后通过IEEE14节点算例进行仿真,在电网中接入风电和储能装置,同时在风电接入母线配置离散无功补偿设备,在完整的一个调度周期内,对比储能不出力和不采用离散无功补偿策略情况下的功率波动和电压波动,表明联合控制策略的有效性。
关键词
新能源 储能 粒子群算法 离散无功补偿
Keywords
new energy energy storage particle swarm optimization algorithm discrete reactive power compensation
分类号
TM71
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 人工智能技术在电力系统无功电压控制中的应用
被引量：1
8
作者
王维
机构
昭通职业学院
出处
《集成电路应用》
2023年第10期184-185,共2页
文摘
阐述电力系统无功电压控制中的人工智能技术特点,包括数据处理能力、复杂非线性系统建模能力、实时响应能力。探讨人工智能技术在无功电压控制中的应用,基于机器学习的无功补偿方法、智能优化算法在电容器和电抗器控制中的应用、基于深度强化学习的电力系统无功控制方法。
关键词
智能优化算法 无功补偿 机器学习
Keywords
intelligent optimization algorithm reactive power compensationmachine learning.
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM76
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
题名 基于回溯迭代搜索-粒子群算法的配电网无功优化研究
被引量：5
9
作者
杨春生 周巍巍 魏海春 赵希宝 黄浩军
机构
中海石油(中国)有限公司天津分公司工程建设中心
出处
《四川电力技术》
2019年第1期1-5,46,共6页
基金
"十三五"国家科技重大专项"海上油田区域供电工程技术研究及应用(2016ZX05058-004-008)
文摘
在考虑配电网电压质量和无功补偿设备容量限制的条件下,以有功网损最小为优化目标、网络拓扑结构为约束条件建立了无功优化模型。针对粒子群算法存在着早熟现象、收敛速度慢和易陷入局部最优解的特点,提出了一种基于回溯迭代的粒子群算法(BPSO)。该算法采用回溯迭代的"0-1"特性,在寻优过程中通过剪枝函数避免无效搜索,改善了优化的路径,从而提高了PSO全局寻优性能。通过IEEE 30节点配电网算例的仿真,验证了BPSO算法的优解性,并与常规PSO算法对比证明所提算法的优越性。
关键词
配电网 回溯迭代 粒子群算法 无功优化
Keywords
distribution network backtracking iteration particle swarm optimization algorithm reactive power optimization
分类号
TM761
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 双馈风电场无功电压分层协调控制的研究
被引量：4
10
作者
张超 王渝红 欧林 瑚跃进 李兴源 王实
机构
四川大学电气信息学院 西北电网有限公司
出处
《电测与仪表》
北大核心
2015年第3期85-90,共6页
基金
国家研究发展计划(863计划)重点项目(2011AA05A119) 西北电网有限公司项目(JXGS-20121123)
文摘
针对变速恒频双馈发电机和静止同步补偿器(STATCOM)组成的风电场,为了解决大型风电场并网运行的电压稳定性和无功裕度问题,提出面向并网点电压偏差指标和风电场无功源裕度最优的无功电压分层协调控制策略。阐述了双馈发电机组和STATCOM的无功分配原则,基于电压和无功裕度的综合指标构建无功电压分层协调控制策略的目标函数。采用粒子群优化算法的退火不可微精确罚函数法,求解该策略的非线性多约束最优化目标函数。基于Matlab/simulink搭建某风电场的电力系统仿真模型,仿真结果验证了所提控制策略的正确性与有效性。
关键词
静止同步补偿器 分层协调控制策略 粒子群优化算法 精确罚函数法 无功裕度 双馈感应发电机
Keywords
static synchronous compensator hierarchical coordination control strategy particle swarm optimization algorithm exact penalty function method reactive power margin doubly-fed induction generator（DFIG）
分类号
TM71
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 基于粒子群算法的电力系统无功优化及补偿点的确定
被引量：3
11
作者
游晓科 刘观起 杜宝星 杨玉新 薛金明
机构
华北电力大学
出处
《陕西电力》
2012年第4期39-42,共4页
文摘
根据简单交流电路的电压电流特性推导出节点电压临界崩溃的条件,提出了无功裕度的概念。根据节点无功裕度的排序确定了电力系统无功补偿点,并在此基础上用粒子群算法进行电力系统无功优化。该方法使电力系统无功分布更合理,实现无功就地补偿。IEEE 14节点算例的仿真结果表明该方法是有效和可行的。
关键词
无功裕度 粒子群算法 无功优化
Keywords
reactive power margin particle swarm optimization algorithm reactive power optimization
分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 大规模风电并网系统的无功优化控制方法
被引量：3
12
作者
任振宇 张师 周毅博
机构
内蒙古电力集团有限责任公司 东北电力大学电气工程学院
出处
《智能电网》
2017年第3期250-253,共4页
文摘
大规模风电并网对系统的电压、网损具有显著影响,分析大规模风电并网对系统电压、网损的影响,得出随着风电渗透率的增加,系统网损增大,电压水平降低的结论。针对高风电渗透率的系统,采用粒子群算法,对系统进行无功优化控制,从而提高系统运行经济性和电压水平。最后,采用新英格兰10机39节点系统算例分析验证该方法的有效性。
关键词
风电并网 渗透率 网损 粒子群算法 无功优化
Keywords
wind power integration penetration power losses particle swarm optimization algorithm reactive power optimization
分类号
TM714.3
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 含有离散变量的无功优化问题的混合优化方法
被引量：3
13
作者
丘文千
机构
浙江省电力设计院
出处
《南方电网技术》
2010年第1期87-90,共4页
文摘
提出一种混合优化方法求解含有离散变量的无功优化问题。该方法将遗传算法和传统优化方法分别运用于离散变量和连续变量的优化搜索,遗传算法对种群进行全局广度搜索,而对连续变量的传统优化则作为遗传算法的局部深度搜索,使遗传算法擅长处理离散变量和传统优化方法速度快、数值稳定性好的优势得到发扬。这种混合优化算法模型简单规范,其实用性和有效性通过算例验证。
关键词
电力系统分析 最优化方法 无功优化 广义逆矩阵 遗传算法
Keywords
electric power system analysis optimization algorithm reactive power optimization generalized inverse of matrices genetic algorithm s
分类号
TM743
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 基于禁忌搜索粒子群优化算法的无功优化
被引量：2
14
作者
黄玮 林知明 李波
机构
华东交通大学电气与电子工程学院
出处
《电力学报》
2007年第4期443-446,共4页
文摘
针对粒子群算法局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,提出将粒子群优化算法结合禁忌搜索的混合算法,并应用它来求解电力系统无功优化问题。该混合算法是以粒子群优化算法为主框架,以禁忌搜索算法作为个体群继续在邻域中寻优,寻优结果对粒子群算法的输出做了更新。混合算法保留了粒子群优化算法的并行处理性,同时利用了禁忌搜索算法的较强的"爬山"能力,加快了混合优化算法的收敛时间和提高了收敛解的有效性。
关键词
粒子群优化算法 禁忌算法 无功优化
Keywords
particle swarm optimization algorithm tabu search reactive power optimization
分类号
TM714.3
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 基于改进的PSO算法的电力系统无功优化研究
被引量：2
15
作者
徐善伟 侯姗 祁美华
机构
晋中职业技术学院机电工程系 太原科技大学研究生院 太原理工大学电气与动力工程学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2012年第11期188-190,183,共4页
文摘
电力系统无功优化是保证电力系统安全、经济运行的重要措施,粒子群优化算法(PSO)具有模型简单、收敛速度快、参数简洁等优点,但用于求解高维复杂优化问题时易陷入局部最优,针对此缺陷,在PSO算法的基础上提出了自适应随机变异粒子群优化算法(AMPSO),将该算法用于求解电力系统无功优化问题,并以IEEE30标准节点系统为算例进行验证。结果表明,与PSO算法相比,AMPSO算法有效降低了系统网损,显现出良好的全局收敛特性。
关键词
粒子群优化算法 电力系统 无功优化 自适应随机变异粒子群优化算法
Keywords
particle swarm optimization algorithm power system reactive power optimization AMPSO algorithm
分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 基于粒子群算法的24小时综合无功协调优化
被引量：2
16
作者
陈兰芝 王克文
机构
郑州大学电气工程学院
出处
《电测与仪表》
北大核心
2016年第12期107-110,117,共5页
文摘
对于电力系统24小时无功协调优化来说,优化方法是使用粒子群优化算法及罚函数法,将所有的不等式约束方程式引入原目标函数作为惩罚项;优化目标是以全天经济费用最小作为目标函数;优化过程为静态优化和综合优化两个阶段。并根据在线负荷预测来确定24个时刻的并联电容器组的投切状态和变压器分接头的位置。将粒子群算法用于求解多目标无功优化问题中能够有效降低有功网损,减少无功补偿成本,而且其收敛性能好、收敛速度快、稳定性好。
关键词
电力系统 粒子群优化算法 罚函数 无功优化
Keywords
power system particle swarm optimization algorithm penalty function reactive power optimization
分类号
TM93
[电气工程—电力电子与电力传动]
题名 基于PSO的风电并网系统多时段无功优化控制
被引量：2
17
作者
石江浩 李锴 张师
机构
黑龙江科技大学研究生学院 东北电力大学电气工程学院
出处
《电气开关》
2020年第4期44-46,50,共4页
文摘
风电并网系统的合理无功优化有利于电力系统的稳定、优质、经济运行,因此风电并网系统的无功优化是一项有意义的工作。本文基于PSO研究了多时段风电并网系统无功优化问题,以机端电压和无功补偿量为系统控制变量,对风电并网系统进行多时段无功优化。对10机39节点系统算例优化结果表明,本文方法可以有效减少系统的有功损耗,提高系统运行的经济性。
关键词
风电并网 多时段 网损 粒子群算法 无功优化
Keywords
wind power integration multi-time particle swarm optimization algorithm reactive power optimization
分类号
TM714.3
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 基于智能优化算法的电力系统无功优化的研究
被引量：1
18
作者
段颖梨
机构
黑龙江科技大学电气与控制工程学院
出处
《电子测试》
2018年第24期40-41,80,共3页
文摘
本文介绍了电力系统无功优化问题和相关模型,并且对于智能优化算法在电力系统无功优化问题中的应用现状进行总结,指出了各种算法在解决此类问题时的实际情况,并对其研究前景进行了展望。
关键词
智能优化算法 电力系统 无功优化
Keywords
intelligent optimization algorithm power systemreactive power optimization
分类号
TM714.3
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 基于改进粒子群算法的电网无功优化方法研究
被引量：1
19
作者
范广博 王青云 胡清
机构
南京工程学院电力工程学院
出处
《智能电网》
2016年第12期1210-1214,共5页
文摘
为最大限度地保证电网系统最优运行,减少不必要的损耗,提出基于改进粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)的电网无功优化方法。该算法对传统的惯性权重进行改进,使其可以按自身需求相应的变化,并动态地变化学习因子,最后引入了变异算子来更新种群。在IEEE 30节点系统测试中,基于改进的PSO算法避免陷入局部最优,其比改进前的PSO算法更具优势,改进后的PSO算法和其他优化算法相比,收敛速度更快,优化程度更高。
关键词
比重变异 惯性权重 粒子群算法 无功优化
Keywords
variation of proportion inertia weight particle swarm optimization algorithm reactive power optimization
分类号
TM714.3
[电气工程—电力系统及自动化]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 变压器集成级联混合无功补偿设备研究
20
作者
张永熙 朱亮亮 柯振宇 白祥宇 杨胜林
机构
国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司
出处
《山东电力技术》
2022年第9期22-28,67,共8页
基金
国网新疆电力有限公司重点科技项目“基于振动法变压器内部部件松动故障诊断关键技术及工程应用”(SGXJWL00CBJS21004)。
文摘
变压器位于电网枢纽位置,是无功与谐波等不良因素的聚集地。以变压器为补偿节点,提出一种将级联混合无功补偿设备与变压器结合的新型装置。混合无功补偿系统通过DYn11变压器的高压侧三角形绕组抽头与系统相连,向抽头注入无功电流实现电能质量提升;根据无功补偿设备性能特点,在瞬时功率理论基础上,提出将功率分解应用于混合无功补偿系统,将高频功率分配给静止无功发生器(Static Var Generator,SVG)补偿,低频功率分配给新型结构进行补偿;提出一种基于自适应控制算法的控制策略,提升系统鲁棒性。经仿真验证方案的有效性,对级联结构的混合无功补偿系统的发展具有一定参考意义。
关键词
静止无功发生器 粒子群算法 混合无功补偿
Keywords
static var generator particle swarm optimization algorithm hybrid reactive power compensation
分类号
TM761
[电气工程—电力系统及自动化]
