粒子群算法的配电网无功优化补偿【字数：12240】
摘 要输配电系统是国民经济和生活赖以生存的工程，电能质量小到影响工业生产，国民的生活，大到影响军工科研，影响国家战略，因此提高供电质量成为了亟待解决的问题，而常规输配电系统无功优化补偿计算过于依靠计算者的实际经验，部分结果难以收敛因此导致无功优化计算存在较多的问题。本文正是着眼于这一问题，从配电网无功优化补偿这一问题入手，分析无功损耗的来源以及无功补偿计算的技术难点，对比分析了几种无功补偿算法的优缺点，结合当前的智能算法，参考前人的文章使用粒子群算法来实现配电网无功优化补偿的计算，设计了粒子群优化算法，针对设计的算法使用MATLAB软件编程仿真来验证该方法的可行性，同时针对IEEE33节点优化前和优化后的电压值和有功网损值验证了的粒子群算法对无功补偿计算的优越性。
目录
第一章 绪论 1
1.1 课题的研究目的 1
1.2 无功优化问题的特点 1
1.3 国内外研究现状 2
1.4 常规无功优化算法简介 3
1.5 本文主要内容安排 4
第二章 粒子群算法简介 5
2.1 智能算法简介 5
2.2 粒子群算法优化问题 6
2.3 粒子群算法计算步骤 6
第三章 配电网无功优化问题简介 8
3.1 无功损耗的分析 8
3.2 无功功率的平衡 9
3.3 无功补偿的方式 9
3.4 无功补偿的作用 10
第四章 基于粒子群算法的无功优化补偿实现及仿真 12
4.1 电网无功功率数学模型的建立 12
4.2 约束条件的选择 14
4.3 MALAB编程简介 15
4.4 仿真实验及结果分析 15
总结 19
参考文献 20
致谢 21
第一章 绪论
1.1 课题的研究目的
电能的大规模运用开始于20世纪初，经过百年的发展，目前在人们的生活中占据了重要地位，日常生活离不开电能成为了人们的共识，电能是一种清洁能源，相对于传统的化石能源来说，同时随着用电户数的增加，电力网络铺设的越来越广阔，而一般来说 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
发电厂、变电站又都集中在市郊等远离用电中心的地方，针对输电的质量要求越来越高，而随着电能网络建设愈加庞大，按照以往的经验配制进行无功补偿已经不适应当前的环境，因此寻找到新的方法成为了各国竞相研究的主题。
对于输电中的电能的分类可以分为有功功率和无功功率两种，所谓的有功功率是指将电能供给用户使用的能量，比如可以使电动机转动等等，而无功功率则是电力系统中发输配用电能过程中损耗的能量，在现实生活中的电网中，可以通过有功功率和无功功率还有输电频率之间的关系，通过使用无功补偿装来实现电能的高质量传输，而本文所述的无功补偿就是在电力系统中使用无功补偿装置，平衡掉无功功率偏差部分，从而提高电网中的电能质量。由于在无功功率补偿计算中，整个系统涉及各种连续、非连续的各种的是数值计算，当电网较小时还可以依靠人员经验进行计算，而当电网较大时则传统方法就无从下手，随着智能算法的发展，各种人工智能计算为这种非线性规划问题提供了新的解决方法，本文将采用新的粒子群算法对配电网无功优化补偿的算法进行优化，解决这一实际问题，因此本课题具有十分重要的现实意义。
1.2 无功优化问题的特点
对于无功补偿计算其实就是传统的最优潮流问题的一种变形算法，其实质在于去寻找一个最优动态平衡点的问题，所以对于无功补偿计算需要大量的计算值，而相对于传统的热力学、流体力学寻找最优动态平衡点的问题，无功补偿计算又有以下的几个特点：
1离散性
在电网的无功补偿的优化计算中，需要考虑的变量较多，例如电网中的变压器、电容器等等，这些在计算的过程中都是以离散变量的形式进行表示，这就是离散性的表现。
2非线性
在无功功率优化计算中，需要使用多个非线性方程来实现建模、优化、计算，因此整个优化计算过程就是一个非线性优化的过程。
3大规模性
当前电网的规模已经与几年前大不相同，无论规模、功率都相对于以往的大上好几倍，各种节点、负载错综复杂，因此计算的困难程度也十分巨大，这就是优化计算的大规模性。
4依赖性
对于无功补偿优化算法来说，其优化计算的方程为超越方程，同时其约束条件大多数为非线性，因此存在有多解的情况发生，所以最后的计算结果与初值的影响很大，这就是补偿运算对初值的依赖性。
通过以上的各种特性可以看出，电力系统无功补偿优化算法包含着各种离散变量和约束条件，因此本身就是一个非线性规划的过程，对于其结算难度很大，在计算机技术没有大规模发展之前，主要依靠于人的经验和以往的数据统计的常规优化算法，此方法对大规模电网已经不再合适，因此对于提出了非常重要的人工智能算法。
1.3 国内外研究现状
电网潮流最优问题是由J. Carpenter第一个发现的，人们从此开始注意到这个问题的重要性，这个问题与我们的生活密切相关。之后S.Y. Abdelouadoud等人研发并运用了分支流模型该算法，这个算法可以线性切割SOC松弛。解决了无功优化无法达到网络约束条件的问题，使用了一系列有限的步骤就可以完成这个计算。为了进一步的使电网潮流问题得到最优的解决，BaiX就建立出了半定规划模型去解决电网潮流最优问题，这就是我们说的内点法，通常是使用半规划技术。那么最优潮流问题在非线性规划模型中就可以转变成一个凸的线性问题。
之后提出的原对偶内点算法可以解决最优潮流问题，这个算法也使用了半定规划技术，它具有了超线性收敛的特点。采用内点法求解经过转化所得到的线性问题。近年来潮流最优问题一直是国内外各个专家重点的研究问题，主要需要建立合适并且可靠的数学模型，充分考虑到电压影响无功功率的问题，然后改变无功潮流的分布，使其达到最优，这样电网中的功率损耗就减小了。
在本国中，王守相将计算三相电流潮流方法进行进一步的改进，使其运用的牛顿法进一步的优化。早期分析电网潮流分布是采用了较为传统的牛顿拉夫逊法，将所得到的数值来建立不对称的稀疏矩阵，为了修正所得出的数值，在之后采用了相关补偿解算方法。在分布式发电中，电网中的随机潮流会影响电压，王成山等人就使用了等效的原理提出了评估的算法，首先构建数学模型进行数学分析，为了更大降低卷积计算的规模，潮流计算就采用改进的半常变量法。
目录
第一章 绪论 1
1.1 课题的研究目的 1
1.2 无功优化问题的特点 1
1.3 国内外研究现状 2
1.4 常规无功优化算法简介 3
1.5 本文主要内容安排 4
第二章 粒子群算法简介 5
2.1 智能算法简介 5
2.2 粒子群算法优化问题 6
2.3 粒子群算法计算步骤 6
第三章 配电网无功优化问题简介 8
3.1 无功损耗的分析 8
3.2 无功功率的平衡 9
3.3 无功补偿的方式 9
3.4 无功补偿的作用 10
第四章 基于粒子群算法的无功优化补偿实现及仿真 12
4.1 电网无功功率数学模型的建立 12
4.2 约束条件的选择 14
4.3 MALAB编程简介 15
4.4 仿真实验及结果分析 15
总结 19
参考文献 20
致谢 21
第一章 绪论
1.1 课题的研究目的
电能的大规模运用开始于20世纪初，经过百年的发展，目前在人们的生活中占据了重要地位，日常生活离不开电能成为了人们的共识，电能是一种清洁能源，相对于传统的化石能源来说，同时随着用电户数的增加，电力网络铺设的越来越广阔，而一般来说 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: #351916072#
发电厂、变电站又都集中在市郊等远离用电中心的地方，针对输电的质量要求越来越高，而随着电能网络建设愈加庞大，按照以往的经验配制进行无功补偿已经不适应当前的环境，因此寻找到新的方法成为了各国竞相研究的主题。
对于输电中的电能的分类可以分为有功功率和无功功率两种，所谓的有功功率是指将电能供给用户使用的能量，比如可以使电动机转动等等，而无功功率则是电力系统中发输配用电能过程中损耗的能量，在现实生活中的电网中，可以通过有功功率和无功功率还有输电频率之间的关系，通过使用无功补偿装来实现电能的高质量传输，而本文所述的无功补偿就是在电力系统中使用无功补偿装置，平衡掉无功功率偏差部分，从而提高电网中的电能质量。由于在无功功率补偿计算中，整个系统涉及各种连续、非连续的各种的是数值计算，当电网较小时还可以依靠人员经验进行计算，而当电网较大时则传统方法就无从下手，随着智能算法的发展，各种人工智能计算为这种非线性规划问题提供了新的解决方法，本文将采用新的粒子群算法对配电网无功优化补偿的算法进行优化，解决这一实际问题，因此本课题具有十分重要的现实意义。
1.2 无功优化问题的特点
对于无功补偿计算其实就是传统的最优潮流问题的一种变形算法，其实质在于去寻找一个最优动态平衡点的问题，所以对于无功补偿计算需要大量的计算值，而相对于传统的热力学、流体力学寻找最优动态平衡点的问题，无功补偿计算又有以下的几个特点：
1离散性
在电网的无功补偿的优化计算中，需要考虑的变量较多，例如电网中的变压器、电容器等等，这些在计算的过程中都是以离散变量的形式进行表示，这就是离散性的表现。
2非线性
在无功功率优化计算中，需要使用多个非线性方程来实现建模、优化、计算，因此整个优化计算过程就是一个非线性优化的过程。
3大规模性
当前电网的规模已经与几年前大不相同，无论规模、功率都相对于以往的大上好几倍，各种节点、负载错综复杂，因此计算的困难程度也十分巨大，这就是优化计算的大规模性。
4依赖性
对于无功补偿优化算法来说，其优化计算的方程为超越方程，同时其约束条件大多数为非线性，因此存在有多解的情况发生，所以最后的计算结果与初值的影响很大，这就是补偿运算对初值的依赖性。
通过以上的各种特性可以看出，电力系统无功补偿优化算法包含着各种离散变量和约束条件，因此本身就是一个非线性规划的过程，对于其结算难度很大，在计算机技术没有大规模发展之前，主要依靠于人的经验和以往的数据统计的常规优化算法，此方法对大规模电网已经不再合适，因此对于提出了非常重要的人工智能算法。
1.3 国内外研究现状
电网潮流最优问题是由J. Carpenter第一个发现的，人们从此开始注意到这个问题的重要性，这个问题与我们的生活密切相关。之后S.Y. Abdelouadoud等人研发并运用了分支流模型该算法，这个算法可以线性切割SOC松弛。解决了无功优化无法达到网络约束条件的问题，使用了一系列有限的步骤就可以完成这个计算。为了进一步的使电网潮流问题得到最优的解决，BaiX就建立出了半定规划模型去解决电网潮流最优问题，这就是我们说的内点法，通常是使用半规划技术。那么最优潮流问题在非线性规划模型中就可以转变成一个凸的线性问题。
之后提出的原对偶内点算法可以解决最优潮流问题，这个算法也使用了半定规划技术，它具有了超线性收敛的特点。采用内点法求解经过转化所得到的线性问题。近年来潮流最优问题一直是国内外各个专家重点的研究问题，主要需要建立合适并且可靠的数学模型，充分考虑到电压影响无功功率的问题，然后改变无功潮流的分布，使其达到最优，这样电网中的功率损耗就减小了。
在本国中，王守相将计算三相电流潮流方法进行进一步的改进，使其运用的牛顿法进一步的优化。早期分析电网潮流分布是采用了较为传统的牛顿拉夫逊法，将所得到的数值来建立不对称的稀疏矩阵，为了修正所得出的数值，在之后采用了相关补偿解算方法。在分布式发电中，电网中的随机潮流会影响电压，王成山等人就使用了等效的原理提出了评估的算法，首先构建数学模型进行数学分析，为了更大降低卷积计算的规模，潮流计算就采用改进的半常变量法。
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