算法設計的開題報告
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一、選題背景及其意義：
電力系統無功優化，一般是指在滿足電網的安全運行約束的前提下，通過變壓器分接頭的合理選擇，發電機機端電壓的理想配合以及無功補償的優化配置等措施，使系統無功潮流達到最優分布，減少有功損耗。它對于提高系統電壓質量，減少有功損耗，保證系統安全、可靠和經濟運行有重要意義。
在我國，隨著電力系統的迅速發展，電網規模越來越大，結構也日趨復雜，使系統的穩定性問題更加突出，而單憑經驗進行無功配置已不能適應現代系統的需要，需要在現代電子與計算機技術的基礎上，研究建立無功優化的數學模型、提出相應的算法，在電網的規劃建設和實際調度運行中實現無功優化，并在滿足電網安全運行條件下，減少有功損耗和投資。同時對于電力公司而言，減少有功網損就是增加利潤，在電力公司由粗放型經營向集約化經營方式轉變的今天，進行無功優化就顯的更加必要和重要了。
本論文通過分析電力系統無功優化中各類主要影響因素，結合當前電力系統無功優化主要的研究方法，建立電力系統無功優化的數學模型。采用智能優化算法——粒子群算法求解數學模型，選取實際的電網作為計算算例，得到無功優化的結果，并與優化前的無功配置方案進行對比，分析粒子群算法在無功優化應用中的優缺點，為今后實際電網的無功規劃提供一定的參考價值。
二、國內外研究動態：
早在六十年代，電力系統無功優化就受到了國內外學者的關注，經過多年的研究，已經取得了大量成果�？偟膩砜矗娏ο到y的無功優化問題可以分為兩類：
一類是對系統穩態運行情況下的運行狀態進行優化，目的是進行無功平衡，以提高運行電壓水平、降低損耗。
另一類是研究系統在擾動情況下的電壓穩定性。前者根據所研究問題的時間跨度、目標函數和解決方法又可以進一步細分。本文的研究內容為穩定運行時的無功優化及電壓控制，不涉及暫態和動態情況下的電壓穩定性。
電力系統無功優化問題有離散性、非線性、大規模、收斂性依賴于初值的特點，針對無功優化的特點，近年來許多專家學者就此做了大量的研究，并將各種優化算法應用于這一領域，目前已取得了許多成果。文獻[3]提出將一種改進的tabu搜索算法用于電力系統無功優化，考慮有功損耗費用和補償費用，使得總費用最小。在一般的tabu搜索算法的基礎上，對搜索步長、禁忌表、不同循環點的選擇以及算法終止判據等問題做了改進，更容易跳出局部最優解，保證可以搜索整個可行域，從而得到全局最優解的可能性更大。與線性規劃算法相比具有更強的全局尋優能力。
文獻[4]運用改進的模擬退火算法求解高中壓配電網的無功優化問題，采用了記憶指導搜索方法來加快搜索速度。采用模擬法來進行局部尋優以增加獲得全局最優解的可能性，從而能夠以較大概率獲得全局最優解，收斂穩定性較好。
文獻[5]提出了一種應用于電力系統無功規劃優化問題的改進遺傳算法，該算法采用十進制整數與實數混合的編碼方式，在選擇算子中使用最優保存策略，并對群體規模的選取加以改進。為了使解更快進入可行解域，作者提出了利用專家知識輔助搜尋可行解，并提出罰因子自適應調整，大大加快了算法的收斂性。相對模擬退火算法、禁忌搜索算法和遺傳算法而言，粒子群算法是模擬鳥群覓食的一種新型算法。粒子群優化(pso)最初是處理連續優化問題的,目前其應用已擴展到組合優化問題。
由于其簡單、有效的特點, pso已經得到了眾多學者的重視和研究，并在電力系統優化中得到廣泛應用。文獻[7]對粒子群算法經行了改進，用于變電站的選址；文獻[8]采用粒子群算法優化分布式電源的接入位置和容量；文獻[9]利用改進的粒子群算法進行網絡重構的優化。從以上文獻的研究可以看出，粒子群算法在求解優化問題時有其自身特有的諸多優點。
三、課題研究內容：
本課題的研究內容主要包括：
1.電力系統無功優化影響因素分析：
閱讀相關文獻，分析電力系統無功補償的措施和方法，確定系統中無功電源：同步發電機、同步調相機、電容器、靜止無功補償裝置等各類無功電源在無功優化中的影響，建立無功優化的數學模型。
2.深入研究粒子群算法：
學習研究粒子群算法，重點研究粒子群算法在配電網優化規劃中的應用，結合基本的算例，分析粒子群算法與遺傳算法、禁忌搜索等算法的區別。
3.搜集實際數據：
進行大量數據的調研工作，調查石家莊地區電網無功補償設備的基本情況，了解無功補償設備分布情況，獲得實際的數據，為基于粒子群算法的無功優化算例提供實際的數據。
4.應用粒子群算法進行電力系統無功優化的計算：
建立電力系統無功優化的數學模型，從網損，電壓穩定，潮流分布等幾個方面確定目標函數，并利用ieee14標準節點和石家莊地區無功補償情況作為算例，驗證算法的正確性和可行性。為今后電力系統無功優化規劃方案提供一定的參考。
四、研究方案及難點：
�。ㄒ唬┍菊n題的主要研究工作包括：
1.查找并閱讀相關資料和文獻，進一步熟悉和理解電力系統無功優化方面的知識。
2.熟悉掌握vc++，matlab等編程軟件，為今后優化算法的學習和應用做好準備。
3.學習粒子群算法，研究它們在電力系統規劃中的應用。
4.考慮電壓穩定，網損，潮流分布等多個約束條件和優化目標，建立電力系統無功優化的數學模型。
5.應用粒子群優化算法對電力系統無功優化的數學模型進行優化計算。
�。ǘ┍菊n題的難點主要包括：
1.粒子群算法的`學習和應用，并結合無功優化的實際需要對其進行改進。
2.電力系統無功優化數學模型的建立。
五、預期成果和可能的創新點：
�。ㄒ唬┍菊n題雖然困難很多，然而其成果也是非常豐富的，主要有以下內容：
1.建立考慮網損，電壓，潮流等影響因素的電力系統無功優化的數學模型。
2.粒子群算法在電力系統無功優化中的應用。
�。ǘ┛赡艿膭撔曼c：
1.基于多種影響因素的電力系統無功優化數學模型的建立。
2.粒子群算法的改進。
3.改進粒子群算法在電力系統無功優化中的應用。
六、主要參考文獻：
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