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
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更新于2024-06-17
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"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。
2021-10-02 上传
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