CN116231673B 一種基于改進(jìn)鯨魚算法的配電網(wǎng)無功優(yōu)化方法 （昆明理工大學(xué)）

一種基于改進(jìn)鯨魚算法的配電網(wǎng)無功優(yōu)化本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)鯨魚算法的配償裝置SVG的約束條件建立配電網(wǎng)無功優(yōu)化模算結(jié)果；基于改進(jìn)鯨魚算法對含風(fēng)電機(jī)組和SVG的配電網(wǎng)進(jìn)行無功優(yōu)化，得到風(fēng)電機(jī)組和SVG的無功出力。本發(fā)明通過建立配電網(wǎng)無功優(yōu)化模得到含風(fēng)電機(jī)組和SVG的IEEE33節(jié)點系統(tǒng)無功優(yōu)2以有功網(wǎng)損和電壓越界懲罰最小為目標(biāo)函數(shù)，計及風(fēng)電機(jī)組和無功補(bǔ)償裝置SVG的約基于改進(jìn)鯨魚算法對含風(fēng)電機(jī)組和SVG的配電網(wǎng)進(jìn)行無功優(yōu)化，得依據(jù)引入的非線性時變因子、自適應(yīng)權(quán)值策略、隨機(jī)學(xué)習(xí)策A＝2ara,r∈rand[0,1]new*minF=Δf+PiU為基準(zhǔn)電壓。3GiS為無功補(bǔ)償裝置SVG注入的無功功率；i,maxnewnew145[0006]以有功網(wǎng)損和電壓越界懲罰最小為目標(biāo)函數(shù)，計及風(fēng)電機(jī)組和無功補(bǔ)償裝置SVG[0008]基于改進(jìn)鯨魚算法對含風(fēng)電機(jī)組和SVG的配電網(wǎng)進(jìn)行無功優(yōu)化，得到風(fēng)電機(jī)組和i6S為無功補(bǔ)償裝置SVG注入的無功功QS,maxS,min分別為無功補(bǔ)償裝置SVG為0到1之間的隨機(jī)數(shù)，x(t)為鯨魚當(dāng)前位置，xnew1(t)為經(jīng)過隨機(jī)性學(xué)習(xí)策略后的最優(yōu)個new*7[0039]式中：xnew(t)為當(dāng)前最優(yōu)個體經(jīng)柯西變異后的新值，x*(t)為當(dāng)前最優(yōu)個體，機(jī)組和無功補(bǔ)償裝置SVG的約束條件建立配電網(wǎng)無功優(yōu)化模型；對各個節(jié)點的負(fù)荷進(jìn)行處取配電網(wǎng)系統(tǒng)的潮流計算結(jié)果；基于改進(jìn)鯨魚算法對含風(fēng)電機(jī)組和SVG的配電網(wǎng)進(jìn)行無功8iU為基準(zhǔn)電壓。QS,maxS,min分別為無功補(bǔ)償裝置SVG9為0到1之間的隨機(jī)數(shù)，x(t)為鯨魚當(dāng)前位置，xnew1(t)為經(jīng)過隨機(jī)性學(xué)習(xí)策略后的最優(yōu)個new*[0097]式中：xnew(t)為當(dāng)前最優(yōu)個體經(jīng)柯西變異后的新值，x*(t)為當(dāng)前最優(yōu)個體，[0102]基于IEEE33節(jié)點系統(tǒng)對算法的有效性進(jìn)行驗證，風(fēng)電機(jī)組及SVG的IEEE33節(jié)點系