杨晓萍， 张 强， 薛 斌， 王 磊

(1.西安理工大学水利水电学院， 西安 710048； 2.佛山电力设计院有限公司， 佛山 528200； 3.西北电力设计院， 西安 710075)

考虑静态电压稳定性的多目标无功优化①

杨晓萍1， 张 强2， 薛 斌1， 王 磊3

(1.西安理工大学水利水电学院， 西安 710048； 2.佛山电力设计院有限公司， 佛山 528200； 3.西北电力设计院， 西安 710075)

针对遗传算法容易出现早熟、局部寻优能力较差和收敛速度缓慢的问题，该文用模拟退火思想对适应度函数进行改善，用自适应算法对遗传算法的交叉、变异策略进行改进，采用精英保留策略，变异操作作用尾部占优原则，并把基于广义Tellegen定理的电压稳定裕度指标最小作为无功优化的目标函数之一，以改善电力系统的静态电压稳定性。用IEEE14、IEEE30和IEEE57节点系统进行验算，将优化结果与其他算法进行比较，表明本文算法优化结果更优，相对于简单遗传算法有更好地收敛性，加速了算法的收敛速度，在降低网损的同时能够有效提高负荷节点的电压稳定裕度。

电力系统； 无功优化； 静态电压稳定； 裕度指标； 改进遗传算法

电力系统无功优化是以满足系统负荷要求和各种运行约束为前提，通过优化计算确定发电机的端电压、有载变压器的分接头档位和无功补偿设备的容量等，达到有功网损最小、电压质量最优等目标的综合优化问题。传统的优化算法如线性规划法[1]、非线性规划法[2]、灵敏度法[3]等容易陷入局部最优解，因此，许多基于人工智能的新方法，如专家系统[4]、Tabu搜索[5]、粒子群算法[6，7]、遗传算法[8]和协同进化法[9]等相继引入到电力系统优化问题的研究中，在处理离散变量和寻求全局最优解方面取得了较好的效果。……