电力系统可控串联电容器的优化配置研究：基于群体进化算法

"该文研究了基于群体进化优化技术在电力系统中可控串联电容器（TCSC）的最优配置，以降低网损、减少TCSC安装成本并改善电压偏差。文章探讨了教学学习优化（TLBO）、人工蜂群（ABC）和粒子群优化（PSO）三种算法，并在IEEE14、IEEE30和印度75总线系统上进行了验证，证明了TLBO算法的优越性。" 文章详细讨论了电力系统中可控串联电容器（TCSC）的重要性和应用，这是一种灵活交流输电系统（FACTS）装置，用于提升电力系统的功率传输能力、可靠性和安全性，并执行无功补偿。为了充分利用TCSC的优势，需要确定其最佳的规模和位置。因此，研究引入了优化算法来解决这一问题。 首先，文章介绍了基于教学学习优化（Teaching-Learning-Based Optimization, TLBO）的算法，这是一种受到教育过程启发的优化方法，模拟教师指导学生学习的过程，通过知识传播和学习改进解的质量。其次，人工蜂群（Artificial Bee Colony, ABC）算法被提及，该算法模仿蜜蜂寻找食物的行为来探索解决方案空间。再者，粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法也被用来搜索最佳配置，它基于群体智慧和个体经验更新解的位置。 研究中，三个优化算法被应用于求解TCSC的最优配置问题，目标是最小化网损、TCSC的投资成本以及电压偏差。通过在标准的IEEE14、IEEE30和一个印度75节点的电力系统上运行这些算法，对比分析了它们的性能。结果显示，TLBO算法在寻找全局最优解方面表现更优，表明其在解决TCSC配置问题上的有效性。 关键词涉及ABC算法、FACTS装置的应用、PSO算法、TCSC、TLBO算法以及传输损耗，这些都是优化电力系统的关键技术。论文强调了在保证电力系统稳定运行的同时，减少损耗和提高效率的重要性，并指出群体进化优化技术是解决这类问题的有效工具。 这篇论文揭示了如何利用群体进化优化技术，特别是TLBO算法，来优化电力系统中可控串联电容器的配置，以达到降低输电损耗、节省成本和改善电压质量的目的。这项工作对于电力系统设计者和研究人员来说具有重要的参考价值，有助于推动FACTS设备在电力系统优化中的进一步应用。