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吴星,刘天羽,江秀臣,盛戈皞.基于改进遗传算法的海上风电场无功优化[J].电测与仪表,2020,57(4):108-113.
Wu Xing,Liu Tianyu,Jiang Xiuchen,Sheng Gehao.Research on reactive power optimization of offshore wind farm based on improved genetic algorithm[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2020,57(4):108-113.
基于改进遗传算法的海上风电场无功优化
Research on reactive power optimization of offshore wind farm based on improved genetic algorithm
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2020.04.017
中文关键词:  海上风电场  NSGA2  无功优化  多目标优化
英文关键词:offshore wind farm  NSGA2  reactive power optimization  multi-objective optimization
基金项目:国家自然科学基金项目( 51477099)
           
作者中文名作者英文名单位
吴星Wu Xing上海电机学院电气学院
刘天羽Liu Tianyu上海电机学院电气学院
江秀臣Jiang Xiuchen上海交通大学电气工程系
盛戈皞Sheng Gehao上海交通大学电气工程系
摘要点击次数: 1903
中文摘要:
      针对海上风电场运行时大量无功传输引起电网质量不佳、有功损耗增加等问题,基于改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法,以补偿容量最少和负荷节点电压偏差最小为目标,提出海上风电场无功多目标优化方案,在matlab中进行算例分析,结果验证了改进的遗传算法对海上风场无功优化的有效性。
英文摘要:
      Aiming at the problems of poor grid quality and active loss caused by large amount of reactive power transmission during operation of offshore wind farms, based on the improved fast non-dominated sorting genetic algorithm with elite strategy, the goal was to minimize the compensation capacity and minimize the voltage deviation of the load node. The reactive multi-objective optimization scheme for offshore wind farms was analyzed in Matlab. The results verified the effectiveness of the improved genetic algorithm for reactive power optimization in offshore wind farms.
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