白 云，徐刚刚，宋 阳

(1.河南省电力公司洛阳供电公司，河南洛阳 471029;2.东北电力大学电气工程学院，吉林吉林 132012;3.吉林省电力有限公司长春供电公司，吉林长春 130021)

基于改进社会认知算法的电力系统多目标无功优化

白 云1，徐刚刚2，宋 阳3

(1.河南省电力公司洛阳供电公司，河南洛阳 471029;2.东北电力大学电气工程学院，吉林吉林 132012;3.吉林省电力有限公司长春供电公司，吉林长春 130021)

针对电力系统无功优化传统算法的局限性，结合当前智能算法的特点，提出采用模拟农夫捕鱼算法改进社会认知算法(ISCO)，将其运用到电力系统无功优化中，并在构建无功优化的数学模型时，充分考虑如何降低网损和综合考虑减少电压偏差及提高系统运行的电压稳定裕度。经对标准IEEE14和IEEE30节点系统进行仿真计算，结果表明该算法具有很好的全局寻优能力和较快的收敛速度，能有效提高系统运行的经济性和安全性。

社会认知算法;收缩搜索;多目标无功优化

0 引言

电力系统的无功优化是指在网络结构参数及负荷给定的情况下，在满足各种约束条件的前提下，通过调节控制变量(发电机的端电压、有载调压变压器变比、无功补偿装置的档位)充分利用电力系统的无功电源，改善电压质量，减小网络损耗。传统的无功优化算法有:线性规划法(LP)、非线性规划法(NLP)、动态规划法(DP)等，但是传统的算法具有很大的局限性，对离散变量的处理也有些不当，所以近年来出现了很多智能算法，如模拟退火算法(SA)［1］、免疫算法(IA)［2］、混沌优化理论［3］、遗传算法(GA)［4］、粒子群优化算法(PSO)［5］等。……