专利名称：一种基于混合算法的地区电网经济运行优化方法
技术领域：
本发明属于电力系统优化运行领域，具体涉及一种基于混合算法的地区电网经济运行优化方法。
背景技术：
无功优化问题是在满足系统运行约束的前提下，通过无功补偿装置的优化配置，达到有功网损最小的问题。通过无功优化调度可以优化电网的无功潮流分布，并降低电网的有功损耗和电压损耗，从而改善电压质量，使用电设备安全可靠地运行。在保证现代电力系统的安全性和经济性方面，无功优化调度的重要性已得到了全球的关注。几十年来国内外专家学者对此展开了大量的研究工作，提出了二次规划、牛顿法以及内点法等经典算法，该类算法计算速度快，寻优能力强，但处理离散变量困难，因此近年来研究者将遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等各种智能算法引入无功优化的计算中，取得了一定的成果，推动了无功优化问题研究的进一步发展。智能算法处理离散变量方便，具有全局寻优能力，但计算速度慢，可能陷入局部最优解。普通粒子群算法将待优化变量全部交由粒子群算法进行优化，而在个体适应值评价环节采用的是潮流计算，如果将待优化变量中的离散变量和连续变量分离，由粒子群算法优化离散变量，而在个体适应值评价环节采用原对偶内点法进行计算，同时优化连续变量。因此，需要一种新的地区电网经济运行优化方法。
发明内容
发明目的本发明针对现有技术在电力系统无功优化方面的缺陷，提供一种采用新的基于混合算法的地区电网经济运行优化方法。技术方案为解决上述技术问题，本发明的基于混合算法的地区电网经济运行优化方法采用如下技术方案一种基于混合算法的地区电网经济运行优化方法，所述地区电网经济运行优化方法基于粒子群算法和原对偶内点法，包括以下步骤(I)获得电力系统的网络参数；(2)设定粒子群算法的种群大小、最大迭代次数、交叉概率和变异概率，设定原对偶内点法的松弛变量、拉格朗日乘子和罚因子初值；(3)以步骤(I)中所述网络参数的离散变量为待优化变量，随机生成粒子群算法的初始种群；(4)保持种群各个体的离散变量不变，采用原对偶内点法对种群各个体的连续变量进行优化得到目标函数值，并将优化得到的目标函数值作为种群的个体适应值，并根据所述个体适应值得到种群的局部最优个体和全局最优个体；(5)根据下式更新粒子的移动速度和位置
权利要求
1.一种基于混合算法的地区电网经济运行优化方法，其特征在于所述地区电网经济运行优化方法基于粒子群算法和原对偶内点法，包括以下步骤(1)获得电力系统的网络参数；(2)设定粒子群算法的种群大小、最大迭代次数、交叉概率和变异概率，设定原对偶内点法的松弛变量、拉格朗日乘子和罚因子初值；(3)以步骤(I)中所述网络参数的离散变量为待优化变量，随机生成粒子群算法的初始种群；(4)保持种群各个体的离散变量不变，采用原对偶内点法对种群各个体的连续变量进行优化得到目标函数值，并将优化得到的目标函数值作为种群的个体适应值，并根据所述个体适应值得到种群的局部最优个体和全局最优个体；(5)根据下式更新粒子的移动速度和位置
2.如权利要求1所述的基于混合算法的地区电网经济运行优化算法，其特征在于，步骤(I)中的网络参数包括母线编号、名称、负荷有功、负荷无功、补偿电容，输电线路的支路号、首端节点和末端节点编号、串联电阻、串联电抗、并联电导、并联电纳、变压器变比、变压器阻抗和发电机无功上下限。
3.如权利要求1所述的基于混合算法的地区电网经济运行优化算法，其特征在于，步骤(2)中所述离散变量为变压器变比和无功补偿容量。
全文摘要
本发明公开了一种基于混合算法的地区电网经济运行优化方法，所述地区电网经济运行优化方法基于粒子群算法和原对偶内点法。本发明地区电网经济运行优化方法的将智能算法和经典算法进行有效结合，采用粒子群算法优化离散变量，在粒子群算法的每一代中采用原对偶内点法进行连续变量优化和个体适应度评估，从而使得算法兼具智能算法处理变量方便和经典算法寻优能力强的优点。
文档编号G06N3/12GK103050983SQ20121054933
公开日2013年4月17日 申请日期2012年12月18日 优先权日2012年12月18日
发明者卫志农, 孙国强, 孙永辉, 季聪, 黄向前, 潘朝阳, 黄莉莉, 胡文旺, 向育鹏 申请人:河海大学, 安徽省电力公司安庆供电公司