研究配电网无功优化的问题,提出一种改进的支路追加法,以提高潮流计算过程中的收敛性。建立考虑系统网络损耗的电容器组配电网无功优化数学模型,针对传统遗传算法在处理高纬复杂变量优化问题上的缺陷,结合小生境技术的优势,提出一种改进的小生境遗传优化算法求解无功优化模型。IEEE-33节点测试系统仿真结果表明:本文的模型简单有效,在无功优化的过程中,采用本文的支路追加法和传统牛顿法进行目标函数计算获得的结果相同,可以有效地降低无功优化中网络损耗并保证电压质量。 ?一定的距离又能够有效保持种群多样化。将进行小生境操作后的M+N个个体按新的适应度进行降序排列，分别记忆前N及M个个体本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name。设定一个最大遗传代数T配电网无功优化-电动液压滚圆机滚弧机张家港数控钢管滚圆机滚弧机折弯机，如果t＜T，那么t=t+1，进入下一次遗传操作;如果t＞T，则认为没有其他最优解代替这个最优值，算法终止。5算例分析在IEEE33节点配电系统6、15、29、31四个节点接入投切电容器，四个电容器的可投切范围均为150KVAＲ×7，系统结构图如图1所示，其对应的功率基准容量为10MVA，电压基准值为12.66kV。设置算法交叉率和变异率分别为0.8和0.1。最大迭代数T为80。图1IEEE－33节点配电系统基于传统遗传算法，采用支路追加法进行无功优化中目标函数的计算时，获得的电容器容量比较结果如表1所示。表1传统遗传算法下无功优化方案节点编号电容器容量(kVAＲ)优化前(kV基于小生境遗传算法，采用支路追加法进行无功优化中目标函数的计算时，获得的电容器容量比较结果如表2所示。表2小生境遗传算法下无功优化方案节点编号电容器容量(kVAＲ)优化前(kVAＲ)优化00表3是采用不同优化方案时进行无功优化前后系统网损和节点电压情况的比较，系统节点电压幅值由图2所示。表3不同算法下网损和节点电压的比较算法网损(MW)最低点电压(p.u)电压均值(p.u)优化前0.1820.93880.9525传统遗传算法优化小生境遗传算法优化化结果表明，由于电容器提供的无功补偿，系统《电气开关》(2017．No．4)65配电网无功优化-电动液压滚圆机滚弧机张家港数控钢管滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name