论文总字数：24220字

摘 要

近些年来，电力系统的规模日益壮大，结构趋于复杂。电力系统中的无功潮流优化可以充分的调配电力系统中的无功功率。优化电力系统中的无功功率流，使得电力系统的电能质量获得保障，也可以充分调配系统中的无功功率，同时也要在经济效益和环境保护，绿色能源的开发等方面之间寻找到平衡点。合理分配无功功率可以显著的提高系统各个节点的电压水平，降低网损，最终使得电力系统的运行更加稳定，不会出现大规模的电力系统崩溃事件。

无功优化是一个多变量，多约束条件，高纬度的优化问题，传统的无功优化算法均存在着一定的不足。但是近年来新出现的人工智能算法可以有效的改善这一现状。粒子群算法（PSO）是一种人工智能的搜索算法。它的性能较为有优良，具有良好的收敛性，较为精确的求解范围，但是在某些情况下容易陷入早熟收敛。改进的粒子群算法引入了随着递减的惯性权重因子，使得粒子在不同时期对全局和局部的搜索能力有所不同。本文将改进的粒子群算法应用于配电网的无功优化之中。

通过对标准IEEE33节点电力系统进行matlab仿真，创建了以有功损耗最小的目标函数，通过引入分布式发电至电网的手段，有效的额降低了整个网络的损耗，并且改善了许多节点的电压偏移量，减少了系统中部署的部分静止无功补偿装置的数量。这表明本文基于粒子群算法所建立的模型和无功优化是可行并且有效的。

关键词：配电网；分布式电源，无功优化，粒子群算法；潮流计算

ABSTRACT

In recent years, the power system has grown stronger and the structure has become more complicated. The optimization of reactive power flow in the power system can fully allocate the reactive power in the power system to ensure the power quality of the power system. Meanwhile, we should find a balance between economic benefits and environmental protection, green energy development and other aspects. If we can distribute the reactive power reason with reason, the voltage level of each node of the system will be increased. Finanlly,it will make the operation of the power systerm more stable. In this way ,there will be not mass blackout anymore.

Traditional reactive power optimization algorithms all have certain deficiencies. However, the new artificial intelligence algorithms that have emerged in recent years can effectively improve this situation. Particle Swarm Optimization (PSO) is a new artificial intelligence algorithm. It has good convergence and more accurate solution range, but in some cases it is easy to fall into premature convergence.We can introduce a decreasing inertia weight factor to the improved particle swarm optimization algorithm. It make the particles have different searching capabilities for global and local at different periods.This paper mainly applies that the improved particle swarm optimization algorithm is applied to reactive power optimization of distribution network.

Through matlab simulation of the standard IEEE33 node power system, we can created an objective function with the minimum active loss.By introducing distributed power generation to the grid, the effective amount of power consumption is reduced, and the voltage offset of many nodes is improved. The number of the partial reactive power compensation decreases in the way. It proves that the model and reactive power optimization which is based on particle swarm optimization are feasible and effective.

Keywords: distribution network; distributed power, reactive power optimization, particle swarm optimization; power flow calculation

目 录

摘 要 Ⅰ

ABSTRACT Ⅱ

III

第1章 绪论 1

1.1无功优化的背景及意义 1

1.2电压稳定的意义 1

1.3无功优化研究的现状及趋势 2

1.4无功优化的实现的手段 3

第2章 无功优化数学模型及算法 5

2.1无功优化的数学模型 5

2.2目标函数 5

2.3数学模型中各项约束条件 5

2.4无功优化的算法 7

2.4.1 传统算法 7

（1）线性规划法 7

（3）内点法 8

（4）混合整数规划法 8

2.4.2人工智能算法 9

（1） 遗传算法 9

（2） 模拟退火法 9

(3) 粒子群算法 9

(4) 人工神经网络算法 10

（5） 专家系统 10

2.5算法的选取及改进 11

2.5.1算法的比较及选取 11

2.5.2算法的改进 11

第3章 IEEE33节点配电系统的参数 13

3.1IEEE33节点参数 13

3.2 IEEE33节点系统参数 14

3.3 IEEE33节点配电系统接线图 15

第4章 参数的选择及算例分析 16

4.1参数的说明 16

4.1.1种群规模N和种群的初始化 16

4.1.2惯性权重系数w和最大迭代次数max 16

4.1.3最大飞行速度与空间边界 17

4.2算法流程图 17

4.3 IEEE33节点配电系统算例仿真分析 19

结论 22

参考文献 23

致谢 23

附 录 25

第1章 绪论

1.1无功优化的背景及意义

伴随着我国工业的发展，我国电力系统日常负荷也逐年攀升。

在此背景下，电压的质量显得尤为重要。电压质量作为衡量电能质量的基础指标，他的大小和频率，波形会直接的影响整个系统的安全，若不及时进行调控，有可能造成全区停电等大型事故影响到人民日常的生产和生活。引起为了防止这类事故的发生，需要采用无功优化的方法来减少电能损耗，提高电气设备的使用寿命，保障人民日常用电需求。

电能质量一般所包含三个指标：电压，频率，波形。本文主要探讨的是电压的稳定性。无功优化可以有效减少电能损耗，提高电气设备的使用寿命^[1]。用电设备在过电压或者是欠电压的条件下长时间工作，通常难以发挥其原有的工作效率，还有可能损坏机器本身，对生产生活带来危害。

电力系统运行时，一旦出现无功负荷或电源分布不均的问题，就会导致经济性和稳定性的欠缺^[2]。不仅如此，电压偏移还会对电网造成强烈的冲击，极端情况下甚至造成电力系统的崩溃，这一类事件的后果往往极为严重，历史上曾经发生过纽约大停电，法国大停电等大型的停电事故究其原因是因为无功不足所引起的电偏移所导致的。由此可见，提供充足的无功功率对保持电压稳定是多么的重要。电压的高低和无功功率的分布具有着非常密切的关系。

电网无功优化问题是长时间以来电网一直致力于解决的问题。根据电力系统的特点，电网的安全可靠的运行可以带来较为可观的经济效益。在大部分情况下，电网中线路和变压器上所产生有功损耗均是无功功率分配的不合理所产生的。综上所述，电力系统中的无功优化对提高电压质量，同时降低电网的有功损耗具有重要的意义。

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