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易锴,井天军,薛蕾,罗依雯,王江波,陈义.基于相似搜索与阈值判定改进的配电网无功优化[J].电测与仪表,2020,57(12):91-97.
Yi Kai,Jing Tianjun,Xue Lei,Luo Yiwen,Wang Jiangbo,Chen Yi.Reactive Power Optimization Method for Distribution Network Based on Similar Search and Threshold Judgment[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2020,57(12):91-97.
基于相似搜索与阈值判定改进的配电网无功优化
Reactive Power Optimization Method for Distribution Network Based on Similar Search and Threshold Judgment
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2020.12.014
中文关键词:  配电网  无功优化  相似搜索  优化修正  粒子群算法
英文关键词:distribution network, reactive power optimization, similar search, optimization correction, Particle swarm optimization
基金项目:
                 
作者中文名作者英文名单位
易锴Yi Kai中国农业大学 信息与电气工程学院
井天军Jing Tianjun中国农业大学 信息与电气工程学院
薛蕾Xue Lei中国农业大学 信息与电气工程学院
罗依雯Luo Yiwen中国农业大学 信息与电气工程学院
王江波Wang Jiangbo中国农业大学 信息与电气工程学院
陈义Chen Yi中国农业大学 信息与电气工程学院
摘要点击次数: 1168
中文摘要:
      在配电网间歇性源荷渗透率大幅提高的趋势下,常规的无功优化智能算法在保证优化精度的同时,收敛效率和计算速度有待进一步提高。为此,提出利用大样本数据的相似搜索与阈值判定的改进无功优化方法。方法采用相似性搜索算法在数据库中搜索与当前负荷最相似的历史负荷,并以该历史负荷的无功方案为目标方案。通过相似度阈值判定,采用专家知识法局部修正后,直接调用相似度较高的目标方案;相似度较低时将目标方案作为“优化粒子”加入到粒子群算法中,进行快速寻优修正,提高了常规智能算法的速度和精度。最后以地区电网和IEEE8500算例验证该方法具有优良的优化效果与优化速度。
英文摘要:
      With the large increase of distributed generation and intermittent loads, the conventional reactive power optimization intelligent algorithm needs to further improve the convergence efficiency and calculation speed while ensuring the optimization accuracy. As a result, an improved reactive power optimization method using similar search and threshold judgment based on large sample data is proposed. The method uses the similarity search algorithm to search the database for the historical load that is most similar to the current load, and uses the reactive power optimization plan of the historical load as the target scheme. Through the similarity threshold judgment, after the local correction by the expert knowledge method, the target scheme with higher similarity is directly called. When the similarity is low, the target scheme is added to the particle swarm optimization algorithm as the “optimal particle” to perform fast optimization and correction, which improves the speed and accuracy of the conventional intelligent algorithm. Finally, the regional power grid and IEEE8500 example are used to verify that the method has excellent optimization effect and optimization speed.
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