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        改進布谷鳥搜索算法在無功優(yōu)化中的應(yīng)用

        2016-11-25 20:56:25謝海波
        科技視界 2016年25期
        關(guān)鍵詞:多目標電力系統(tǒng)

        謝海波

        【摘 要】為解決電力系統(tǒng)的無功優(yōu)化問題,對標準布谷鳥搜索算法進行探討和改進。利用Kent混沌映射產(chǎn)生初始種群,以增加初始解的多樣性;自適應(yīng)改變慣性權(quán)重,以提高算法的尋優(yōu)能力和收斂速度,防止算法陷入局部最優(yōu)。改進的布谷鳥算法尋優(yōu)能力強,收斂速度快,能夠有效降低系統(tǒng)網(wǎng)損、減少電壓偏差和提高電壓穩(wěn)定性。

        【關(guān)鍵詞】電力系統(tǒng);無功優(yōu)化;多目標;布谷鳥搜索算法;Pareto最優(yōu)解

        0 引言

        電力系統(tǒng)無功優(yōu)化是指在滿足系統(tǒng)各項運行約束條件下,通過調(diào)節(jié)發(fā)電機機端電壓、無功補償設(shè)備容量的大小的等措施來調(diào)整電網(wǎng)無功潮流,以實現(xiàn)系統(tǒng)安全、穩(wěn)定與經(jīng)濟運行[1]。利用有效的算法對電力系統(tǒng)多目標無功優(yōu)化至關(guān)重要。近年來,遺傳算法[1]、粒子群優(yōu)化算法[2]、免疫算法[3]、模擬退火算法[4]、布谷鳥搜索算法[5-6]等智能優(yōu)化算法的出現(xiàn),在求解電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題上顯示了強有效的能力,也取得了大量的成果。

        1 電力系統(tǒng)無功優(yōu)化數(shù)學模型

        1.1 目標函數(shù)

        將系統(tǒng)有功網(wǎng)損最小作為優(yōu)化目標函數(shù)表達式如下:

        式中f1為系統(tǒng)有功網(wǎng)損;Nb為網(wǎng)絡(luò)支路總數(shù),Ui、Uj分別為節(jié)點i和j處的電壓值;θij分別為節(jié)點i、j的互電導、互電納和相位差。

        2 布谷鳥搜索算法及改進

        2.1 標準布谷鳥搜索算法

        布谷鳥搜索CS(cuckoo search )算法[6]是2009年由劍橋大學的Yang Xin-She等人提出的一種新型的啟發(fā)式算法。其主要原理是通過Levy飛行路徑產(chǎn)生新的鳥窩位置,以及采用精英保留策略保留更新前后的較優(yōu)鳥窩位置,然后按照發(fā)現(xiàn)概率舍棄差的鳥窩位置,并按隨機游動方式產(chǎn)生新解替代被舍棄解,最終得到最優(yōu)鳥窩位置。其鳥窩位置更新(生成新解)公式為[6]:

        2.2 改進布谷鳥搜索算法

        在標準算法中,采用隨機生成初始種群方法不利于全局收斂。利用Kent混沌映射產(chǎn)生初始群體,能夠使算法從較好的初始值開始進行尋優(yōu),并保持初始種群的多樣性和均勻性。Kent混沌映射產(chǎn)生初始種群方法如下:

        在標準CS中,布谷鳥鳥窩位置的更新是以父代位置信息為參考的。為了平衡算法的局部和全局尋優(yōu)能力,為了提高CS算法的性能在布谷鳥尋窩的路徑和位置更新公式中引入自適應(yīng)調(diào)節(jié)的慣性權(quán)重w,其表達式為:

        3 改進的布谷鳥搜索(ICS)算法在無功優(yōu)化中的應(yīng)用

        在改進CS算法中,鳥窩的位置對應(yīng)于無功優(yōu)化的控制變量的值,控制變量包括發(fā)電機節(jié)點電壓UGi、有載調(diào)壓變壓器變比Ti、無功補償容量QCi,鳥窩個體的維數(shù)D對應(yīng)控制變量的個數(shù),個體Xi的位置表示為

        改進的布谷鳥搜索(ICS)算法實現(xiàn)步驟為:

        (1)設(shè)定布谷鳥種群規(guī)模N、最大迭代次數(shù)、宿主鳥發(fā)現(xiàn)寄生蛋概率P;

        (2)用混沌映射公式(5)產(chǎn)生N初始種群作為宿主鳥窩位置nest0,找出當前最優(yōu)鳥窩位置和當前最優(yōu)解;

        (3)按照公式(6)(7),更新當前鳥窩位置nest0,得到更新后的鳥窩nest1;

        (4)評價nest1目標函數(shù)值,若nest1支配nest0,則將nest1替代nest0作為新一代鳥窩;

        (5)產(chǎn)生服從均勻分布的隨機數(shù)R,與發(fā)現(xiàn)概率P進行比較,若R>P,則按公式(6)更新當前差的鳥窩位置;

        (6)判斷是否達到最大迭代條件,若滿足,輸出全局最優(yōu)解,否則返回第(3)步。

        4 結(jié)論

        改進的布谷鳥算法尋優(yōu)能力強,收斂速度快,克服了基本布谷鳥搜索算法易陷入局部最優(yōu)解和收斂速度慢的缺點,利用混沌映射產(chǎn)生初始種群,增加了初始解的多樣性;動態(tài)自適應(yīng)改變步長控制量,加快了算法尋優(yōu)能力和收斂速度。改進算法能夠有效降低系統(tǒng)有功網(wǎng)損和提高電壓質(zhì)量,為解決電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題提供了新的解決思路。

        【參考文獻】

        [1]崔挺,孫元章,徐箭,等.基于改進小生境遺傳算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化[J].中國電機工程學報,2011,31(19):43-50.1

        [2]Zhao W Q, Wang L W,Han F F,et al.Reactive Power Optimization in Power System Based on Adaptive Particle Swarm Optimization[J].Advanced Materials Research,2014,846-847:1209-1212.2

        [3]Xiong H G,Cheng H Z,Li H Y.Optimal reactive power low incorporating static voltage stability based on multi-objective adaptive immune algorithm[J].Energy Conversion and Management,2008,49(5):1175-1181.3

        [4]王旭斌,李鵬,竇鵬沖.基于改進遺傳模擬退火算法的電網(wǎng)無功優(yōu)化[J].陜西電力,2013,41(7):40-44.

        [5]海廣超,陳華,金曉虎.基于改進布谷鳥算法含光伏電站的無功優(yōu)化[J].水電能源科學,2016,04:203-206.

        [6]Yang X S,Deb S.Cuckoo Search via Levy Flights[J].Mathematics, 2010:210-214.

        [責任編輯:李書培]

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