电力系统无功优化方法研究

简要地介绍了无功优化的经典算法：非线性规划法、和线性规划法、动态规划法。详细地分析了人工智能方法在无功优化中的应用,并指出了各种方法的优缺点,同时还对无功优化算法进一步发展做了一些探讨。     

人工智能在电力系统无功优化中的应用探讨

电力系统无功优化是一个复杂的非线性规划问题,本文介绍了古典算法在解决这一问题中的局限性,详细阐述了人工智能方法在电力系统无功优化中的应用,分析各类人工智能方法的优缺点,提出了加强各类人工智能方法在无功优化中配合应用的研究.     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化研究

电力系统无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一,电力系统无功优化是一个较复杂、多目标、非线性混合规划问题。基于配电网无功优化所面临的困难,本文将改进粒子群优化算法应用到电力系统无功优化问题的研究中。最后通过对配电网33节点系统无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性。     

电力系统无功优化方案比较

电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段,是降低网损、提高电压质量的重要措施。传统的静态无功优化不能满足实际运行需要,考虑系统负荷变化以及控制设备动作次数限制的无功优化更有实际应用价值。本文尽可能的细述电力系统无功优化的各种方案,并一一进行了分析讨论,提出应寻求多种算法最佳配合的混和优化策略,以弥补相互的不足。     

电力系统无功优化算法的综述

在掌握当前电力系统无功优化研究进展的基础上,本文系统地探讨了求解无功优化的经典算法和现代人工智能算法,总结分析了它们各自的特点及使用情况,提出了利用混合策略进行无功优化的道路。     

现代人工智能方法在电力系统无功优化中的应用

本文通过探讨常用现代人工智能方法在电力系统无功优化领域的应用情况,指出了各种方法的优点和缺点。并阐述了电力部门如何使用现代人工智能方法来进行优化工作的方法.     

基于自适应粒子群算法的电力系统无功优化

无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一,电力系统无功优化规划是一个较复杂、多目标、非线性的混合规划。它的目标是在满足约束条件的前提下,使系统的某个指标或多个指标达到最优。在分析配电网无功优化所面临困难的基础上提出了一种粒子群优化算法,并结合IEEE30节点试验系统利用粒子群算法以实现。计算结果表明,这种优化方法有利于提高配电网的无功优化水平。     

基于改进PSO算法的电力系统无功优化

无功优化的目的在于确定系统中无功的合理配置,针对传统粒子群算法的不足,提出一种改进的小生境粒子群优化算法:借助于问题的局部极值点信息,对原目标函数进行"拉伸"变换,达到优化计算、缩小目标函数极值范围和降低搜索难度的目的.针对IEEE-6节点标准系统进行了仿真结果表明,所提算法不仅收敛速度更快,且具备更强的全局搜索能力.     

LDW-PSO算法及其在电网无功优化中的应用

利用LDW-PSO算法解决了输配电网的无功优化补偿问题。阐述了无功优化补偿的数学模型以及LDW-PSO算法优化步骤。工程实例验证表明,该方法降低了网损,且所有节点电压都满足要求,在节能降耗方面具有较大优势。     

电力系统无功优化算法综述

电力系统无功优化问题对于电力系统优化是一个经典的研究方向,其基本的数学模型已经成形,但是在算法上出现不同的局面,对无功优化问题的算法种类进行介绍,如多目标优化算法、传统优化法、人工智能化算法、说明了以上算法的适用范围和优缺点。表明了各种算法都存在特定的优势与缺陷。     

基于无功补偿优化算法的农村中压配电网研究

针对农村中压配电网无功损失较为严重的现象,研究了农村中压电网无功补偿优化问题,寻找满足电压质量要求和线损最小条件下农村中压电网无功补偿装置的最佳安装位置和最佳补偿容量。在研究农村中压电网结构特点的基础上,提出了简便、有效的优化算法。算法以无功补偿的最佳位置和最佳容量为目标,考虑了网损最小、电压质量和综合经济性等多目标优化约束条件。     

电力市场环境下的无功优化研究

电力市场条件下,传统无功优化的目标函数应作相应的修改,由原来的一次能源消耗量最小转变为经济利益最大。由于无功电量要计价,所以电网公司购买无功电量的支出应计入目标函数。以有功网络损耗费用和无功费用综合最小为目标函数,将无功优化问题转化成一个无约束求极值问题,以IEEE30节点电力系统为例进行了仿真计算,结果表明该模型和算法的正确性,适用性和较好的经济性。     

多种群蚁群算法应用于配电网无功优化

蚁群算法是一种优化算法,采用改进的蚁群算法对无功补偿装置进行优化配置,对补偿装置地点和容量做出优化选择。通过仿真实验证实此优化算法可有效实现配电网的安全经济运行。     

改进粒子群算法的电力系统无功优化应用

电力系统的无功优化问题的操作变量既有连续变量又有离散变量,同时它还是混合了多个变量和多个约束条件的一个非线性的规划问题。本文中阐述的粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)算法,是一种应用于电力系统无功优化的算法,是针对无功优化问题的特点提出的。考虑到算法的一些问题,通过引入动态的惯性权重和收缩因子来达到对原有算法的改进目的,改进粒子群优化算法MPSO(Modified Particle Swarm Optimization)算法作为一种新的算法被提出来,同时结合了电力系统无功优化的实际情况,证明了改进的粒子群算法的良好的实用效果。     

含分布式电源配电网的无功优化

提出了基于改进遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化方法。构建了包含分布式发电系统的配电网无功优化数学模型,采用改进遗传算法对分布式发电的无功功率给定进行了优化。通过算例仿真结果,说明所设计的改进优化算法在减少功率损耗和提高电压质量上的有效性和正确性。     

优化电压质量、控制无功平衡的方法和措施

通过对监控所辖站电压、无功运行情况及采用的优化电压质量、控制无功平衡方法分析,指出了当前电压控制和无功平衡方面存在的问题,对提高电压管理水平、优化电网运行提出了解决策略     

浅谈农村电网无功补偿及优化

文章介绍了农村电网的无功补偿及优化,指出:电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的有效手段,是提高电力系统电压质量、降低线路损耗的重要举措之一,在现代化的电能管理系统(EMS)中占有极其重要的地位.     

粒子群优化算法及在电力系统中的应用

粒子群优化PSO(Particle Swarm Optimization)算法是一种有效的全局优化技术,PSO算法通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中寻求最优区域。PSO的优势在于算法简单,容易实现。从研究PSO算法及其在电力系统中的无功优化、最优潮流计算、电网扩展规划、机组优化组合、经济负荷分配等方面的应用现状出发,对其研究发展方向作了展望。     

城市电网无功优化控制的原理分析

文章介绍了城市电网无功负荷和无功损耗特性,分析了负荷补偿的目的以及城市电网无功优化控制对电压和有功损耗的影响,提出了无功优化控制能进一步降低配电网有功损耗,总结了城市电网无功优化控制对降损节能的效益。     

基于PSD-BPA的县级电网无功优化分析

文章主要介绍了利用PSD-BPA潮流计算软件进行县级电网潮流计算的方法、步骤及进行县级电网潮流计算结果优化调整的一些具体措施;并以横县电网为例,介绍了县级电网无功优化结果对县级电网规划建设的重要作用。除此之外,文章还简单的介绍了进行县级电网潮流计算的方法、步骤和进行县级电网规划建设的原则、方法和步骤,以期能为有关部门进行县级电网的无功优化和规划建设提供一定的参考。