【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统
，具体涉及。
技术介绍
电力系统无功优化属于多约束非线性组合优化范畴，是系统在一定运行方式下，使解向量满足各种约束条件，达到有功网损、电压质量和无功补偿容量等预定目标综合最佳的优化问题。迄今为止，国内外学者对电力系统无功优化进行了大量的研究工作，其中有内点法、二次规划、动态规划方法、灵敏度分析方法和智能计算方法等。这些方法大都是把离散变量当成连续变量处理，容易陷入局部最优并且求解时间过长，对于大规模的优化计算容易产生“维数灾”的问题。若不考虑控制设备是否运行连续调整，追求电压水平和网损的无功优化，称为静态无功优化。如果在无功优化过程中为适应负荷的动态变化加入控制变量的允许操作次数限制，称这种无功优化为动态无功优化。动态无功优化需要考虑电力系统各种负荷水平和运行状态下的调度情况，比静态优化问题更加复杂。遗传算法是一种适于70年代的全局优化算法，已被广泛地用来求解工程和科学领域中的问题，通常能够在合理的时间找到满意接。遗传算法目前也被用于电力系统无功优化求解，但随着求解问题的复杂性及难度的增加，优化解的平均搜索质量和求解速度显得尤为突出，使得遗传算法面临以下三个方面的问题I)求解、搜索时间长，不能满足在线要求；2)由于搜索解的随机性，优化解的平均搜索质量不高；3)遗传算法“早熟”问题，尤其在处理多极点问题时，搜索过程滞留在局部最优解，不能达到全局最优解。并行遗传算法可以分为主从式并行模型、粗粒度并行模型、细粒度并行模型3种，主从式并行模型只是对适应度的计算进行了并行化处理；粗粒度模型是将群体划分成若干子群体独立演化，并以一定间隔...
【技术保护点】
一种电力系统无功优化的分布式并行求解方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：建立无功优化数学模型；步骤2：确定所述无功优化数学模型的适应度函数和控制变量，并对确定的控制变量进行编码和解码；步骤3：确定分布式并行求解的控制变量；步骤4：进行分布式并行求解。
【技术特征摘要】
1.一种电力系统无功优化的分布式并行求解方法，其特征在于所述方法包括以下步骤 步骤1:建立无功优化数学模型； 步骤2 :确定所述无功优化数学模型的适应度函数和控制变量，并对确定的控制变量进行编码和解码； 步骤3 :确定分布式并行求解的控制变量； 步骤4:进行分布式并行求解。2.根据权利要求1所述的电力系统无功优化的分布式并行求解方法，其特征在于所述步骤I中，以全网线路损耗最小为目标函数，建立如下无功优化数学模型3.根据权利要求1所述的电力系统无功优化的分布式并行求解方法，其特征在于所述步骤2包括以下步骤步骤2-1 :确定无功优化数学模型的适应度函数；步骤2-2 :确定无功优化数学模型的控制变量，并对确定的控制变量进行编码；所述无功优化数学模型的控制变量包括有载调压变压器数nl、无功补偿节点数n2和发电机节点数n3 ；步骤2-3 :对确定的控制变量进行解码。4.根据权利要求3所述的电力系统无功优化的分布式并行求解方法，其特征在于所述步骤2-1中，适应度函数表示为5.根据权利要求3所述的电力系统无功优化的分布式并行求解方法，其特征在于所述步骤2-2中，无功优化数学模型的控制变量X表示为6.根据权利要求1所述的电力系统无功优化的分布式并行求解方法，其特征在于所述步骤2-3中，对确定的控制变量进行解码的方式为7.根据权利要求1所述的电力系统无功优化的分布式并行求解方法，其特征在于所述分布式并行求解的控制变量包括交叉率P。、变异率Pm和模拟退火控制因数P (Tk+1)。8.根据权利要求1所述的电力系统无功优化的分布式并行求解方法，其特征在于所述交叉率P。和变异率Pm分别表示为9.根据权利要求1所述的电力系统无功优化的分布...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘科研，盛万兴，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：
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