基于动态云进化粒子群算法的风电系统无功优化方法

【摘要】：针对风电系统中,风力的不确定性导致粒子的适应度不稳定性较大、劣性粒子偏多,难以快速收敛到最优值,进而造成系统电压偏差较大,网损剧增的问题,提出了基于动态云进化粒子群算法对风电系统进行无功优化。首先以网损最小作为优化目标建立了风电系统无功优化模型。然后提出动态云进化粒子群算法。该算法根据粒子的适应度值,选取优秀个体进行进化,从而降低劣性粒子比例,增强搜索速度。再通过云发生器,使得优秀个体进化出的优秀种群趋于正态分布,从而达到改善粒子分布的目的。在此基础上,根据正态云的分布特点,动态改变飞行速度,进一步改善粒子分布、提高搜索精度。最后以风电系统的有功网损为优化目标,进行补偿容量的确定,仿真结果证明了该方法的有效性。 【作者单位】： 上海交通大学电工与电子技术中心;吉林省电力有限公司;
【关键词】： 风电系统 无功优化 动态云 云进化 粒子群
【基金】：国家自然科学基金(60504010) 国家高新技术863发展计划(2008AA04Z129) 流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题基金资助~~
【分类号】：TM714.3;TM614
【正文快照】： 0引言风能是廉价的可再生能源,基于风力的发电技术越来越受到人们的关注。由于风存在随机性[1]、间歇性和不可调控[2]等性质,大规模风电并网时,风电机组需要吸收大量无功功率[3],会造成网损剧增,其所引起的电压波动问题也越来越突出,严重时会造成电网电压闪变[4]、电压崩溃等

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