改进粒子群优化算法在配电网多目标无功优化中的应用

"本文主要介绍了一种用于配电网多目标无功优化的改进粒子群优化算法，该算法针对传统优化算法在收敛性和多样性上的不足，结合Pareto熵的多目标粒子群优化算法，提出了冗余集策略，以避免陷入局部最优解。同时，通过离散变量取整方法加速算法收敛。在建立的网损、电压偏差和无功补偿装置投资最小化的多目标优化模型中，该算法在IEEE 33节点配电系统上进行了仿真，结果显示改进后的算法能够兼顾优化的收敛性和多样性，为不同优化需求提供有效的无功优化解决方案。" 文章详细内容： 无功功率的优化在配电网中至关重要，因为它直接影响到系统的稳定运行、电能质量和经济效益。传统的单目标优化模型往往无法全面解决复杂多变的无功优化问题。随着分布式能源（DG）的广泛应用，配电网的无功优化变得更加复杂，需要考虑多个目标，如最小化网损、控制电压偏差以及降低无功补偿装置的投资成本。 针对这一挑战，文章提出了一种基于Pareto熵的多目标粒子群优化（MOPSO）算法的改进版本。MOPSO是一种有效的多目标优化工具，但其可能遇到收敛性差和解的多样性不足的问题。为了克服这些困难，该算法引入了冗余集策略。冗余集策略允许在全局外部档案更新过程中保持多样性的解决方案，防止算法过早收敛到局部最优解，从而提高了全局搜索能力。 在应用到配电网无功优化问题时，算法采用了离散变量取整策略，这有助于快速找到合适的离散解，提升算法的收敛速度。为了验证算法的有效性，作者建立了一个包含网损、电压偏差和无功补偿设备投资的多目标优化模型，并选择了经典的IEEE 33节点配电网络作为测试案例。仿真实验结果表明，改进后的算法能够在不同的优化需求下找到平衡各种目标的无功优化方案，既保证了算法的收敛性，又体现了良好的多样性。 此外，与传统的优化算法相比，如线性规划、非线性规划、牛顿法等，智能优化算法如遗传算法、PSO、禁忌搜索、免疫算法和模拟退火算法在处理多目标问题特别是包含离散变量的问题时更具优势。尽管这些算法在无功优化领域已有广泛应用，但本文提出的改进MOPSO算法在处理配电网多目标无功优化问题上表现出了更高的性能和适应性。 这项工作为配电网无功优化提供了新的优化工具，改进的算法不仅解决了传统算法的局限，还能够灵活应对不同优化目标，对于提高配电网的运行效率和电能质量具有实际意义。未来的研究可以进一步探索如何将该算法应用于更大规模的配电网，或者结合其他优化技术以提升算法的效率和精度。