基于遗传算法的电力系统无功优化研究开题报告

 2022-10-25 09:44:41

1. 研究目的与意义

电力系统无功优化问题是一个含有连续变量和离散变量的混合优化问题,求解过程相当复杂。

传统的非线性规划、线性规划、混合整数等优化算法依赖于精确的数学模型,一般要求所处理问题的目标函数连续、可导。

算法所求最终解和选取的初始值密切相关。

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2. 课题关键问题和重难点

关键问题:(1)电力系统无功优化问题是一个多变量,非线性,多约束的复杂优化问题,约束条件通常等式约束和不等式约束。

(2)遗传算法是一种建立在自然选择原理和自然遗传机制上的迭代式自适应概率性搜索方法。

它模拟自然界生物进化的发展规律,在人工系统中实现特定目标的优化,是一种全新的随机搜索优化方法。

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3. 国内外研究现状(文献综述)

电力系统无功优化问题可以分为规划优化和运行优化两类。

规划优化是计算无功补偿设备的最佳的安装位置,类型和容量,以达到节省投资费用和降低网损等目的。

运行优化是指在己有无功补偿设备的条件下,根据系统实际的负荷,潮流,电压变化情况,按照预定的无功优化方案调整无功补偿设备的投切量变压器分接头的位置和发电机的端电压以达到使电网的电压合格,潮流分布合理,有功功率损耗最小,运行费用最少等目的[1]。

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4. 研究方案

(1)研究无功优化的数学模型 电力系统无功优化问题属于最优潮流问题的一个组成部分。

最优潮流的数学模型可描述为:在系统的结构参数及负荷给定情况下,通过控制变量的优选,找到能满足所有指定的约束条件,并使系统的某一性能指标或目标函数达到最优时的潮流分布。

采用不同的目标函数并选择不同的控制变量,再和对应的约束条件相结合,就可以构成不同应用目的最优潮流问题。

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5. 工作计划

13周:文献调研,准备开题报告; 4周:外文翻译; 5周:研究电网潮流计算方法;6周:研究遗传算法优化原理; 7周:研究遗传算法中不等式约束的处理方法; 812周:建立无功优化模型并进行仿真计算; 1315周:整理资料,撰写毕业论文,准备答辩。

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