黄　伟，田羽洲

(华北电力大学 电气与电子工程学院，北京 102206)



基于新型两阶段混合算法的电力系统无功优化

黄伟，田羽洲

(华北电力大学 电气与电子工程学院，北京 102206)

摘要：针对电力系统无功优化领域现有的人工智能算法易早熟和收敛精度不佳的缺点，将萤火虫算法和量子粒子群算法相结合，形成一种新型两阶段混合优化算法。该混合算法采用串联的方法将GSO算法与QPSO算法混合，使两种算法优势互补。在算法迭代前期充分利用萤火虫算法可同时搜索全部局部最优解的特性，保证了寻优的全面性。在迭代中后期，利用量子粒子群算法收敛速度快、解的精度高的特点进行寻优，保证了算法的收敛精度。同时基于黄金分割点理论，引入了群体替代算子，避免了迭代后期算法陷入局部最优。经过算法在IEEE30节点算例中的对比仿真，结果表明：在无功优化领域中，两阶段混合算法的全局搜索能力，收敛速度及精度均优于对比算法。

关键词：无功优化；电力系统；萤火虫算法；量子粒子群算法；群体替代算子

0引言

电力系统的无功优化是指在系统的初始状态已经满足所有约束条件且原始参数已知的情况下，以保证电能质量为前提，调节系统的可控变量(机端电压的调节、无功补偿设备的投切、变压器档位的变化)为手段，实现系统经济性运行为目的的多目标、多约束、非线性的电力规划问题[1]。

大量改进算法已经应用于无功优化领域，并在工程中解决实际问题。……