基于Pareto最优的多目标无功优化：增强电压稳定性

"电力系统多目标无功优化研究 (2008年)" 是一篇由王云、张伏生、陈建斌和段光辉四位作者在西安交通大学电气工程学院完成的学术论文。这篇论文关注的是电力系统的无功功率优化问题，特别是在传统模型的基础上，结合静态电压稳定性指标，构建了一个综合考虑系统有功损耗最小、静态电压稳定裕度最大以及电压水平最佳的多目标优化模型。 无功功率在电力系统中起着维持电压稳定和改善功率因数的关键作用。传统的无功优化模型通常只考虑降低有功损耗，而忽视了电压稳定性和电能质量。论文中引入的静态电压稳定性指标，是针对电网稳定性的一个重要考量，它反映了电网在正常运行条件下承受负荷扰动的能力。通过将这一指标纳入优化模型，可以更全面地评估和调整无功功率配置，以增强整个系统的电压稳定性。 为了求解这个多目标优化问题，论文采用了基于Pareto最优概念的改进多目标粒子群算法。粒子群优化算法是一种模拟自然界中群体智能行为的优化技术，而Pareto最优则是多目标优化中常用的概念，用于描述一组无法通过单一指标比较优劣的解集。这种算法能够在多个目标之间寻找平衡点，从而得到一系列非劣解，为决策者提供了多种可行的优化方案。 论文通过在IEEE30节点系统上进行仿真实验，验证了提出的模型和算法的有效性。优化结果表明，所建立的模型不仅能够实现系统的经济运行，即最小化有功损耗，而且显著提高了电压稳定性。获得的一组最优解提供了多样化的决策选择，对于实际电力系统的无功控制策略制定具有重要的指导意义。 这篇论文在电力系统无功优化领域提出了创新性的方法，结合了静态电压稳定性和多目标优化，展示了理论与实践的结合，对于提升电力系统的运行效率和稳定性具有积极的理论与应用价值。其研究内容对于电力系统的规划、运行及控制策略的改进提供了新的思路和技术支持。