电力市场下日无功计划优化模型和算法的研究

针对电力市场下无功辅助服务的特点,提出了计及无功费用的日无功计划数学模型,并应用一种充分结合免疫原理和遗传算法各自优点的混合优化策略来求解该模型。该算法模拟免疫系统中抗体的自我平衡机制,调节遗传算法中个体浓度的抑制和促进;利用免疫记忆功能,实现了优良基因片的重组,提高遗传算法的总体搜索能力。依据抗体结构的可变区和稳定区,该文提出基于有效负荷变化指标的专家知识来对个体的基因进行修补,使遗传算法的优化过程具有指导性。IEEE30节点系统的计算和分析表明了该文所提出模型和算法的正确性和实用性。

日无功计划优化模型和算法的研究

根据实际无功电压管理工作的需要,建立了日无功计划数学模型。应用一种充分结合粒子群优化算法和遗传算法各自优点的混合优化策略来求解该模型,提出将遗传算法中的变异原理引入传统粒子群优化算法,以弥补粒子群优化算法全局搜索能力较弱的欠缺,充分发挥两种算法的优点,改善优化的性能。对北京市电网的计算和分析表明了本文所提出模型和算法的正确性和实用性。