基于混沌遗传算法的电力系统无功优化

针对遗传算法在求解大规模电力系统无功优化问题中存在的收敛速度慢、易早熟的缺点,提出了一种新的无功优化算法——混沌遗传算法CGA。该方法结合混沌优化所具有的遍历性、随机性和规律性的特点,在遗传进化过程中引入混沌移民算子,通过混沌移民操作维持群体中染色体的多样性,以克服传统遗传算法中由于近亲繁殖所导致的早熟问题,确保算法的全局收敛性,加快计算速度。通过对某地区42节点系统进行仿真计算,该方法相比于简单遗传算法,计算速度提高了45%,收敛到全局最优的概率提高了1.25倍。

10kV线路无功优化补偿系统

由于10kV线路中安装无功补偿装置补偿无功也存在不足,为进一步降低线损,提高用户电压质量,开发了10kV线路无功优化补偿系统。先运用非节点无功优化算法确定10kV线路无功补偿位置及补偿容量,在此基础上研制并安装了集无功自动补偿、电容器保护于一体的智能型户外无功补偿装置,经试运行分析,可有效提高电压质量水平,进而提高了运行的经济性。

10kV线路无功优化补偿系统研究

在10 kV线路中安装无功补偿装置可有效改善电压质量、提高运行的经济性。但原有的无功补偿模式存在不足之处,为了进一步降低网损,提高用户电压质量,开发了10 kV线路无功优化补偿系统,先运用非节点无功优化算法确定10 kV线路无功补偿位置及补偿容量,在此基础上研制并安装了集无功自动补偿、电容器保护于一体的智能型户外无功补偿装置,经过试运行分析,可以有效提高电压质量水平,进而提高了运行的经济性。