10KV配网电压与无功关系及优化策略_开题报告

一、文献综述

（一）国内外研究现状

遗传算法(Genetic Algorithms-GA)是由美国密执安大学 J. H. Holland 教

授于 20 世纪 70 年代提出的一种建立在自然选择原理和自然遗传机制上的迭代自适应概率性搜索方法。遗传算法的基本思想是将达尔文进化论引入到数学理论中，通过模拟生物进化过程来达到自学习与优化的目的。这种迭代自适应概率性搜索算法含有进化过程中的信息遗传思想及生物优胜劣汰的原则。遗传算法是基于自然界中自然遗传和自然选择的机制，是一种全新的随机搜索优化方法，与传统方法相比，该方法实现简单，对目标函数不要求可导、可微，且能方便地处理优化问题中的变量离散问题并能以较大概率达到全局最优解。由于遗传算法的这些优良特性，近年来遗传算法已经被广泛地应用于电力系统无功补偿优化的求解。

遗传操作利用某种编码技术作用于被称为染色体的字符串，其基本思想是模拟由这些串组成群体的进化过程，核心操作是选择、交叉、变异。在遗传迭代过程中任何一代所得的最优解都可以作为整个问题的次优解，根据要求总能给出一个合理可行的优化解。用遗传算法进行无功补偿优化，无需求导、求逆等复导数数学运算，且可以方便地引入各种约束条件，更有利于得到最优解，适合于处理混合非线性规划和多目标优化。近年来将遗传算法引入电力系统的无功补偿优化中取得了一定的经验和成果。

周双喜，杨彬在《实现无功补偿优化的新算法一遗传算法》 阐述了遗传算法在电力系统无功补偿优化中的应用，建立了无功补偿优化模型，给出了遗传算法应用于无功补偿优化的程序流程，对一个 9 节点系统分三种不同的计算方法进行了计算对比测试：常规潮流计算、传统的非线性规划法和遗传算法。测试结果表明：遗传算法可以有效的在整个解空间寻优，更有把握获得全局最优解，或者准全局最优解;算法原理和操作简单；鲁棒性好;由于每个个体都需要进行潮流计算，故遗传算法对大型电力系统所需的计算时间较长。

方鸽飞，王惠祥，黄晓烁在《改进遗传算法在无功补偿优化中的应用》中提出了一种应用于电力系统无功补偿优化问题的改进遗传算法，在简单遗传算法的基础上，对编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行了改进，通过对 IEEE-14 节点系统的计算分析表明要优于简单遗传算法。

Yuan-Lin Chen，Chun-Chang Liu以降低网络损耗为目标函数，采用二进制编码的优化编码方式，把所有子串中的对应位码按一定的方式排列，分成不同区域，先对各区域搜索，最后对所有区域进行搜索，扩大了遗传算法的搜索空间。另外，引进了可变的变异概率，避免了算法早熟。

马晋弢等学者在国内较早利用遗传算法求解电力系统无功补偿优化问题。在优化编码中基于控制参数的自己理论，引入了一个分解编码结构，改善了大系统的全局最优搜索。在变异概率的取值上提出了可控变异概率的原则，以避免寻优陷于局部极小点，推动了遗传算法在实际系统优化问题中的应用。

文劲宇，江振华，姜霞等，《基于遗传算法的无功补偿优化在鄂州电网中的实现》以鄂州电网无功补偿优化系统的实例出发，作者论述了基于 GA 的无功补偿优化方法的程序流程，着重解决了在实际应用时遇到的几个问题，即针对无功补偿优化中离散变量的处理提出了一种映射编码方法；改进了目标函数的模；讨论了相关参数的选择，在实际应用中取得了较好的效果。

刘吉来在《混合寻优法在电力系统中的应用研究》中比较了遗传算法与模拟退火的共性和异性，利用各自的优点提出了两种混合寻优法并应用于地区电网无功补偿优化，算例结果表明两种算法的寻优性能和计算速度均优于模拟退火算法。

谭涛亮，张尧《基于遗传禁忌混合算法的电力系统无功补偿优化》中结合电力系统无功补偿优化的实际问题，提出了基于禁忌遗传算法的电力系统无功补偿优化方法，并采用混合编码方式，通过与简单遗传算法、禁忌搜索算法相比较，证明了方法的可行性和有效性。

二、^范文提纲

引言:10KV配网电压与无功关系优化的现状

一、10KV配电网现状与存在的问题

（一）10KV配电网现状 

（二） 10KV配电网无功补偿问题

二、 配电网的无功优化总体方案的确定

（一）无功补偿原理

（二）配电网分支线路上电容补偿量和分支的确定

（三）配电网主馈线路上电容器补偿容量和分组的确定

三、配电网无功优化的数学模型的建立

（一）配电网无功优化的目标函数和约束条件

（二）基于遗传算法的配电网无功优化方法

四、配电网无功优化的应用和总结

三、参考文献

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