【摘 要】
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配电网在电力系统当中扮演重要角色,是电力部门与用电用户相连接的关键桥梁。随着电力行业的迅速崛起,配电网的范围不断扩大,线路组合复杂,用户需电量增大等诸多原因导致系统无功功率不足、分布不合理、线路末端节点电压不足等问题。就如何提高电能质量,降低损耗是电力行业相关人员研究的对象。配电网无功优化是复杂的非连续性问题,采用传统的优化算法对配电网进行无功优化具有很好的效果,但在处理具有繁琐线路的配电网当中,
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配电网在电力系统当中扮演重要角色,是电力部门与用电用户相连接的关键桥梁。随着电力行业的迅速崛起,配电网的范围不断扩大,线路组合复杂,用户需电量增大等诸多原因导致系统无功功率不足、分布不合理、线路末端节点电压不足等问题。就如何提高电能质量,降低损耗是电力行业相关人员研究的对象。配电网无功优化是复杂的非连续性问题,采用传统的优化算法对配电网进行无功优化具有很好的效果,但在处理具有繁琐线路的配电网当中,传统优化算法由于自身的缺陷,极大的提高了算法运行难度。新型人工智能算法能改善传统算法的一些缺陷从而更好解优化问题。无功优化采用的目标函数和优化算法不尽相同,本文选择配电网络以有功网损最小作为目标函数进行建立数学模型,采用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）对配电网进行优化,并在标准遗传算法（Standard Genetic Algorithm）的基础上对其算法本身的某些部分进行改进,提出了一种改进后的遗传算法（Improved Genetic Algorithm）。其次针对遗传算法当中初始种群和迭代次数进行处理,提高了算法搜索全局最优解的概率以及增强了算法的收敛速度和收敛精度。对适应度函数的处理以及对交叉和变异概率的处理,从而提高算法的优化速度和效果。最后选择并联电容器组作为本文的无功补偿装置,对需要补偿的节点接入补偿装置进行无功补偿。本文采用IEEE-14和IEEE-33节点系统作为目标优化系统,利用MATLAB仿真平台对俩节点系统进行仿真,将改进前的遗传算法与改进后的遗传算法分别在俩节点系统进行验证。通过仿真结果表明:在IEEE-14系统当中,改进GA与标准GA相比,有功网损降低率高出1.02%;在IEEE-33系统当中,改进GA与标准GA相比,有功网损降低率高出13.5%。改进后的遗传算法在优化速度上和精确度均优于标准的遗传算法,有效的降低了配电网的有功网损,并提高了节点电压的质量。
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