FACTS网络最优潮流计算：遗传算法的应用

"基于遗传算法的FACTS网络最优潮流计算 (2005年)" 这篇论文主要探讨了在电力系统中，如何运用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）进行含有 Flexible AC Transmission Systems (FACTS) 元件的网络最优潮流计算。FACTS元件是一种先进的电力系统动态调整设备，能够有效改善电网的稳定性与效率。论文中提到了两种常见的FACTS元件，即晶闸管控制的移相器（Thyristor-Controlled Phase Shifter, CTPS）和晶闸管控制的串联补偿器（Thyristor-Controlled Series Compensator, CTSC）。 论文建立了包含这两种FACTS元件的最优潮流模型，该模型旨在最小化电力系统的总网损。最优潮流计算是电力系统运营中的关键问题，目的是在满足系统安全约束的同时，使得电力传输效率最大化。传统的最优潮流计算方法如线性规划法和牛顿法在处理含有FACTS元件的复杂情况时可能会遇到收敛性问题。 作者提出，遗传算法在解决这类多变量、非线性、多约束的优化问题上表现出色。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，能有效探索解决方案空间，找到接近全局最优解的策略。通过在Ward&Hade-6节点系统上的仿真计算，论文证明了遗传算法可以快速找到使总网损最小的最佳FACTS元件调节状态，同时确保潮流在安全范围内。 在实际应用中，采用遗传算法的这种方法不仅能够提高潮流控制的灵活性，还可以增强电力系统的稳定性和传输能力，减少不必要的功率损失。论文的结论指出，这种基于遗传算法的优化方法在处理FACTS网络最优潮流计算时具有良好的实用价值。 关键词涉及到：FACTS元件、最优潮流、遗传算法。论文的分类号为TM762，文献标识码为A，表明其属于工程技术领域的专业论文。这篇2005年的研究对于理解和应用遗传算法解决电力系统优化问题，特别是在包含FACTS元件的现代电力网络中，提供了重要的理论支持和实践指导。