配电网无功补偿

1、配电网无功补偿simplifiedskillsForDistributionNetworksHeHongCaoYe(1.SchoolofInformationEngineeringNanchangUniversity,JiangxiNanchang330031;)：Inthispaper,afixedshuntcapacitorforthestudyofthesystemreactivepowercompensation,andintelligentoptimizationmethodtoreducethelossofthelargestdistributionnetworknodecorre

2、spondingtotheoptimalsolution,andthecapacityofcompensationneighborhoodsearchareahasbeenimprovedbyexpandingthescopeofneighborhoodsearchinordertoachievetheglobaloptimumresults.anddevelopthemathematiealmodelandsolutionalgorithm.Thetestresultsforasamplesystems，althoughpreliminary，haveverifiedthefeasibili

3、tyandeffieiencyofthedevelopedTSbasedtransmissionnetworkoptimalplanningmethod.配电网补偿装置的优化主要包括规划优化和运行优化两大类。无功补偿优化规划是电力系统规划的基本要求1。其任务是在已确定的网架结构基础上，根据网络中无功负荷的分布情况，用优化方法合理地确定无功补偿设备的安装位置和补偿容量。为了实现并联电容器的优化规划，根据无功功率的负荷预测曲线中的一段静态模型，以降损收益最大为适配值函数，以节点电压约束、补偿容量不允许过补偿等为约束条件，用一种改进的禁忌搜索算法来求得电力电容器的规划位置及各节点的补偿容量。1、禁忌

4、搜索算法由于配电网无功补偿优化规划的决策变量是并联电力电容器的安装位置和补偿容量，即都是离散变量2。因此比较适合运用禁忌搜索算法进行优化规划。下面介绍一下禁忌搜索算法的原理。1.1 禁忌搜索算法基本原理禁忌搜索算法（TabuSearch或TabooSearch，简称TS）的思想最早由Glover（1986）提出，它是对局部邻域搜索的一种扩展，是一种全局逐步寻优算法，是对人类智力过程的一种模拟3。TS算法通过引入一个灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索，并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态，进而保证多样化的有效探索以最终实现全局优化。同其他现代启发式方法（如遗传算法和模拟退火法）相比

5、，禁忌搜索算法的寻优能力更加突出。在Tabu搜索算法中，对每一个试验解都定义了一个邻域，然后在此邻域内搜索局部最优解。和其他梯度类型的算法不同，Tabu法允许将搜索朝着使目标函数退化的方向指引，这样可以避免陷入局部最优解。Tabu算法的最基本的特点是：将已经执行过的移动设置为临时禁止，这样可以避免搜索重复的空间。禁忌准则是用来检验禁忌表中的各移动是否已经达到了释放水平。禁忌搜索法目标函数选取灵活，无需求导或求逆等复导数数学运算，可以方便的引入各种约束条件，适合于处理混合非线性和多变量的目标优化问题。与传统的优化算法相比，它采用了许多独特的方法和技术，归纳起来主要有以下几个方面（ 1）搜索过程中

6、能够跳出局部最优解，转向解空间的其它区域，从而增强获得全局最优解的概率。（ 2）搜索过程中可以接受较差的解，新解不是在当前解的邻域中随机产生，而是为非禁忌对象中的最佳解或优于目前最优的解。因此，选取优良解的概率远远大于其他解，具有较强的爬山能力。（ 3）适合解决多变量、非线性、不连续、多约束的全局优化问题，显示出独特的优越性。此外，在许多场合禁忌对象的被禁次数也被用于指导搜索，以取得更大的搜索空间。禁忌次数越高，通常可认为出现循环搜索的概率越大4。2、禁忌搜索算法在配电网无功补偿中的具体应用2.1各参数的选取电容器优化规划的目标是：确定两固定电容器的安装位置以及容量，使得各个静态时段内降损收益总和最大，即配电网损耗最小5（1）数学模型a）适配值的选取以规划期内的降损收益最大为目标函数，即（31）为某时段内补偿后损耗电量，为该时段