基于改進遺傳算法的含風電的電網(wǎng)無功優(yōu)化
魏宇存1，龐霞2，賀曉2，劉崇新2，馮衛(wèi)2
1 安康供電分公司，陜西 安康 725000；
2 西安交通大學 電氣工程學院，陜西 西安 710049)
摘 要： 介紹了改進遺傳算法，將其與無功優(yōu)化理論結(jié)合，借助Matlab 軟件，將該方法運用在含風電機組的IEEE-14 節(jié)點和IEEE-30 節(jié)點系統(tǒng)的多目標無功優(yōu)化，算例分析結(jié)果表明，該改進遺傳算法不僅目標函數(shù)的有功網(wǎng)損減小，而且計算速度也有所提高，故在含風電網(wǎng)的無功優(yōu)化中有理論應用意義。
關(guān)鍵詞： 改進遺傳算法；無功優(yōu)化；風電網(wǎng)絡；有功網(wǎng)損
中圖分類號：TM714.3；TM614 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2013)03-0021-06
Wind-Power-Contained Power Network Reactive Optimization Based on Improved Genetic Algorithm
WEI Yu-cun1, PANG Xia2, HE Xiao2, LIU Chong-xin2, FENG Wei2
1 Ankang Electric Power Supply Company, Ankang 725000, China;
2 School of Electrical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China
Abstract: Introduction was made to the improved genetic algorithm, and it was combined with the reactive optimization theory. In virtue of Matlab, this method was applied in multi-goal reactive optimization of wind-generation-set-contained IEEE-14 node and IEEE-30 node system. Algorithm example analysis shows that with the improved genetic algorithm, the active net loss of the goal function was reduced, calculation speed raised. There is theoretical application significance in reactive optimization of wind-powercontained power network.
Key words: improved genetic algorithm; reactive power optimization; wind power network; active power loss
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