论文总字数：23120字

摘 要

随着现代社会的进步，电网规模的不断扩张，我们对电力的需求急剧增高，与此同时对电能质量的要求也在同步增加。所以迎面而来的问题，我们要如何在安全稳定的情况下，既能保证经济有效，还能提高电能质量。通过电力系统分析的学习，我们可以知道电力系统无功优化是一种有效手段，它既能改善电网的电压质量，还能降低有功网损，同时整个系统仍然处于一个经济、稳定、安全的运行方式下。因此呢，我们对于电力系统无功优化问题的研究，势在必行，或者说极为有价值。

无功优化问题是长久以来困扰人们的电力系统优化问题，因为其非线性和离散性，使难度又大大增加。我们以前使用的传统优化方法局限性很大，极为依赖数学模型的建立，与此同时，目标函数也必须是连续可导的。随着人工智能算法发展，对于解决这类离散的、非线性的问题有较大优势。文章核心叙述的事智能算法所包含的遗传算法，电力系统的无功改良难题也被其解决了。

根据无功改良的本质文章由此出发，运用遗传算法详细解答了无功改良的难题。同时运用了MATLAB语言进行了IEEE-30节点的仿真优化，得到数据结果验证了遗传算法应用于无功优化问题之后，有效的解决了传统方法的一些弊端。

关键词:电力系统；无功优化；遗传算法；潮流计算；最优潮流；MATLAB仿真

ABSTRACT

With the progress of modern society and the continuous expansion of power grid scale, our demand for power increases sharply, and at the same time, the demand for power quality also increases synchronously. So the oncoming question is, how do we do that in a safe and stable way, in a way that is both economical and efficient, but also improves the quality of the electricity. Through the study of power system analysis, we can know that the reactive power optimization of power system is an effective means, which can not only improve the voltage quality of the power grid, but also reduce the active power loss. At the same time, the whole system is still in an economic, stable and safe operation mode. Therefore, our research on reactive power optimization of power system is imperative or extremely valuable.

Reactive power optimization problem is a power system optimization problem that has long puzzled people. The traditional optimization method we used before has great limitations and relies heavily on the establishment of mathematical model. At the same time, the objective function must be continuously differentiable. With the development of artificial intelligence algorithm, it has great advantages to solve such discrete and nonlinear problems. The problem of reactive power improvement of power system is solved by the genetic algorithm which is included in the intelligent algorithm.

Based on the essence of reactive power improvement, genetic algorithm is used to solve the problem of reactive power improvement in detail. At the same time, MATLAB language was used to carry out the simulation optimization of ieee-30 node, and the data results verified that the application of genetic algorithm to the reactive power optimization problem effectively solved some disadvantages of the traditional method.

Key words:Power system；reactive power optimization；genetic algorithm；power flow calculation；Optimal power flow；MATLAB simulation

目录

摘要 I

ABSTRACT II

第一章 绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.2国内外研究现状 1

1.2.1无功优化的研发现状 1

1.2.2算法的研究现状 1

1.3本文主要研究内容 3

第二章 电力系统无功优化模型和潮流计算 5

2.1无功优化的数学模型 5

2.1.1目标函数的表示 5

2.1.2等式约束条件 6

2.1.3不等式约束条件 6

2.2电力系统无功优化问题的特点 7

2.3电力系统潮流计算 8

2.3.1潮流计算的数学模型 8

2.3.2电力系统潮流计算方法 10

2.4本章小结 13

第三章 基于遗传算法的电力系统无功优化 14

3.1遗传算法的概述 14

3.2遗传算法的基本原理 14

3.3遗传算法的无功优化过程 16

3.4遗传算法的应用领域 17

3.5本章小结 18

第四章 算例仿真分析 19

4.1MATLAB简介 19

4.2IEEE30节点标准系统仿真分析 19

4.3本章小结 25

第五章 结论与展望 26

5.1结论 26

5.2展望 26

致谢 27

参考文献 28

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

中国的电力发展可以细分为三个历史阶段。第一阶段是旧社会到我们新中国建立这段时间，185万千瓦已经当时国内发电机总容量的最大值了，43亿千瓦时也是当时发电量的最高，9千瓦时仅仅是人均用电量，全国各地只有少数区域有独立电网。由新中国成立初始到国家经济改革之前是属于第二时期，全国发电机总容量已经上升到5715万千瓦时在仅仅29年过后，2566亿千瓦时也是发电量之最，装机容量与发电量全部都位列世界前茅了，区域性大电网也在成型中，省级性的电网已初具规模^[1]。随着我国实行改革开放政策，我国电力工业已经进入现阶段第三阶段。我国的国民经济和电力工业飞速发展，全国上下，各行各业对电力的需求和要求也是日益增长。截至目前为止，中国电网已经成为了世界最大的电网，超过美国！

由此我们可见，电能是提升咱们国家发展以及人民经济生活水平的核心因素，因此国民要求电能质量的标准也更加严格，电力系统怎么能够开源节流、稳定可靠的运作起来这是值得所有电力工作者们研究探索。而电压质量对于电力系统运行有着直接的影响，电压也作为电能质量的衡量指标之一，所以我们对他们的研究是首要任务。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：23120字