基于禁忌搜索算法的配电网无功补偿优化规划

资 源 简 介

基于禁忌搜索算法的配电网无功补偿优化规划

详 情 说 明

配电网无功补偿优化规划是电力系统运行中提高能效和稳定性的重要手段。传统的无功补偿方法往往依赖经验公式或局部搜索，难以应对复杂多变的电网环境。这里介绍的禁忌搜索算法为解决这一问题提供了智能化的全局优化方案。

该算法的核心思想是通过记忆机制避免重复搜索无效解。在配电网场景中，算法会将历史操作（如电容器投切位置和容量选择）记录在禁忌表中，在一段时间内禁止重复这些操作，从而跳出局部最优解陷阱。这种策略特别适合处理非线性的无功补偿问题，能够有效规避常规优化方法常见的早熟收敛现象。

针对网损降低这一核心目标，算法首先建立包含线路参数、负荷分布和电压约束的数学模型。搜索过程中会动态评估各候选方案的功率损耗指标，同时考虑电压偏差等约束条件。通过设置合理的禁忌期限和特赦准则，算法能够在探索新解和保留优质解之间取得平衡。

相比传统方法，这种智能优化算法能显著提升补偿装置配置的经济性。实际应用中可根据电网规模灵活调整搜索参数，在计算效率和优化效果之间找到最佳平衡点。该方法的另一个优势是能适应不同类型的补偿设备，无论是分组投切的电容器还是连续调节的静止无功补偿器都能纳入统一优化框架。

未来发展方向可考虑将禁忌搜索与其他智能算法融合，或结合实时数据实现动态补偿策略，进一步提升配电网运行的智能化水平与经济性。