粒子群算法解决电力系统无功优化问题

资 源 简 介

粒子群算法解决电力系统无功优化问题

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）在电力系统无功优化中的应用

电力系统无功优化是保障电网稳定运行的重要环节，其核心目标是通过合理调节无功补偿装置（如电容器、电抗器等）的出力，在满足电压约束条件下实现网损最小化。粒子群算法因其并行搜索特性和易于实现的特点，成为求解这类非线性约束优化问题的有效工具。

算法适配性分析 问题映射：将每个无功补偿节点的调节量视为粒子位置的一个维度，网损计算函数作为适应度值 约束处理：采用罚函数法将电压越限等约束条件融入目标函数 搜索机制：粒子通过跟踪个体最优解和群体最优解在解空间内协同探索

典型实施流程 初始化阶段：根据电网节点数确定粒子维度，随机生成初始解群 迭代更新：每次迭代中更新粒子速度和位置时，需校验设备调节限值等工程约束 收敛判断：结合网损下降率和最大迭代次数设置终止条件

技术优势体现 相比传统数学规划方法，PSO对目标函数凸性无严格要求，能避免陷入局部最优。其分布式计算特性特别适合现代电力系统分区调压场景，通过适当调整惯性权重和学习因子，可平衡全局探索与局部开发能力。

实际应用时需注意粒子维度爆炸问题，通常需配合灵敏度分析减少优化变量。近年改进方向包括混合智能算法（如PSO-遗传算法融合）以及结合深度学习进行初始种群优化。