基于IPM-intPSO的两阶段动态无功优化算法

TM732; 提出一种基于内点法(IPM)和整数粒子群(intPSO)算法相结合的启发搜索-变量校正两阶段动态无功优化算法.首先,采用intPSO算法求解离散变量,并利用IPM处理连续变量,通过两者交替迭代得到静态无功优化的求解方法;然后,在保证网损最小的同时,自适应得到最优动态分段数,克服传统依据负荷曲线人为分段方法的缺点;最后,对目标函数在启发搜索的结果上进行变量校正的再优化.IEEE 9、14、30、57、118节点测试系统的仿真结果验证了所提算法的有效性....

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Bibliographic Details
Published in电力自动化设备 Vol. 40; no. 3; pp. 174 - 180
Main Authors 陈建华, 阎帅, 张瑶, 丁涛
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 国网冀北电力有限公司,北京,100054%中国核电工程有限公司,北京,100840%西安交通大学电气工程学院,陕西西安,710049 10.03.2020
Subjects
动态无功优化
离散变量
最优分段
启发搜索-变量校正
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ISSN1006-6047
DOI10.16081/j.epae.202002018

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Summary:TM732; 提出一种基于内点法(IPM)和整数粒子群(intPSO)算法相结合的启发搜索-变量校正两阶段动态无功优化算法.首先,采用intPSO算法求解离散变量,并利用IPM处理连续变量,通过两者交替迭代得到静态无功优化的求解方法;然后,在保证网损最小的同时,自适应得到最优动态分段数,克服传统依据负荷曲线人为分段方法的缺点;最后,对目标函数在启发搜索的结果上进行变量校正的再优化.IEEE 9、14、30、57、118节点测试系统的仿真结果验证了所提算法的有效性.
ISSN:1006-6047
DOI:10.16081/j.epae.202002018