科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
无功功率优化通常用于设计确定性需求负载和输入发电量稳定状态下，电力系统的电压和无功功率的最优分布。然而，农村配电网的输入发电量和需求负载实际上存在较大不确定性，这使得无功优化成为不确定的非线性模型求解。为此，将不确定性输入数据划分为区间，提出了区间不确定性的无功补偿模型，并采用改进型混沌遗传算法对该模型的单目标最优解进行求解。而模型的约束条件则采用潮流计算来进行判断。仿真结果表明，所提出的基于改进型混沌遗传算法无功优化模型能够取得较好的优化效果和较高的计算效率。
- 单位
无功功率优化通常用于设计确定性需求负载和输入发电量稳定状态下，电力系统的电压和无功功率的最优分布。然而，农村配电网的输入发电量和需求负载实际上存在较大不确定性，这使得无功优化成为不确定的非线性模型求解。为此，将不确定性输入数据划分为区间，提出了区间不确定性的无功补偿模型，并采用改进型混沌遗传算法对该模型的单目标最优解进行求解。而模型的约束条件则采用潮流计算来进行判断。仿真结果表明，所提出的基于改进型混沌遗传算法无功优化模型能够取得较好的优化效果和较高的计算效率。
