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基于遗传算法的配电网无功优化方法
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2017-10-31
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随着科技的进步以及经济的高速发展，我国的电网电力负荷急速增大，如何有效减轻电网的负荷和压力问题已成为了电力部门和广大学者的研究重点。在长期的研究中，无功优化的方法被用作解决这类问题的主要方法，且该方向的理论研究也日趋成熟，但在配电网的无功优化研究上仍具有较大的可提升空间。然而根据我国配电网传输损耗大、电压品质低的特点，对配电网进行无功优化的意义重大。无功优化是在多个约束条件下求解非线性组合的最优化组合。常见的求解方法包括线性法、非线性法、内点法等，这些求解方法存在耗时长、易生成多维求解和等问题，不利于大规模无功优化的求解。遗传算法主要可分为两部分：首先进行自然选择，其次在前者的基础上进行自适应搜索，直到搜索到最优解为止。其可较好的解决非连续性问题和非线性问题，并可在解空间中自适应的搜索出最优解，也可解决多维求解问题。所以，遗传算法在电力系统的无功优化领域已得到了广泛的应用。在当下的研究中，现有遗传算法存在寻优时间久、易陷人无限循环等问题。文中针对上述问题，提出了一种自适应遗传算法，对遗传算子以及自适应搜索最优解判决条件加以改进。
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