基于自适应免疫算法和预测—校正内点法的无功优化规划

作     者：李鸿路 

作者单位：天津大学 

学位级别：硕士

导师姓名：林济铿

授予年度：2007年

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

主      题：电力系统 无功优化规划 免疫算法 自适应免疫算法 预测-校正内点法 

摘      要：无功优化与规划是电力系统计算的两个基本问题。无功优化,就是当系统的结构参数及负荷情况给定时,通过发电机端电压、可调变压器分接头和无功补偿设备(如电容器、电抗器)的综合调节,使系统满足电网安全约束,并使有功损耗最小;无功规划的目的是,确定一段时间内新增无功补偿设备的安装位置与容量,以最经济的投资,保证系统在不同负荷水平及运行方式下维持合理的电压水平和稳定裕度,并实现经济运行。 无功优化规划问题是一个离散、有约束、非线性组合优化问题。内点法和具有全局寻优的随机类搜索方法由于其各自特点而在无功优化规划问题上得到了广泛应用。针对电力系统无功优化规划问题,本文的主要工作如下: 首先,将自适应免疫算法(Adaptive Immune Algorithm, AIA)应用于电力系统无功优化。AIA是在免疫算法的基础上,通过引入抗体之间的距离测度,自适应地调节算法参数—选择率α,扩展半径r,突变半径R,在快速收敛和保持群体多样性以避免陷入局部最优解之间自动进行调节,同时在较大和较小两个区域中进行搜索。算例表明,该方法相对于其它优化方法,具有一定的优越性。 其次,将自适应免疫算法(AIA)和预测-校正内点法相结合,提出了一种无功优化新策略。先利用AIA进行大范围全局寻优,找到候选最优点,把它作为内点法的初始可行点,再通过预测-校正内点法在初始可行点的邻域内进行局部确定性搜索,提高解的精度和速度;在此基础上,根据对偶间隙的变化情况,提出了对中心参数σ及相应的障碍参数μ的改进选择方法。算例表明,本文所做的改进是有效的。 最后,以电网全年有功损耗和无功补偿设备投资之和最小为目标函数,同时考虑系统安全约束、电压稳定性和多负荷水平多运行方式,建立无功规划优化的新模型,并提出一种新型的优化规划分解算法。该分解策略是:(1)将规划问题与运行问题分开处理,规划问题确定无功补偿的位置及容量,运行问题也就是各种故障的考虑,是被处理成对规划阶段所得到的最优运行点的调节校验控制;(2)对于规划问题中的多负荷水平,本文也是采用分解求解,即由最大负荷水平下确定多组次优的补偿位置及容量,由最小负荷水平和平均负荷水平进行优化而选择出最优的补偿位置及容量。算例表明,本文的新模型及解法是有效的。