带约束因子的粒子群算法在电力系统无功优化中的应用

资 源 简 介

带约束因子的粒子群算法在电力系统无功优化中的应用

详 情 说 明

带约束因子的粒子群算法（PSO）是一种改进的智能优化算法，它在传统粒子群算法的基础上引入了约束因子，以更好地处理电力系统无功优化这类具有复杂约束条件的工程问题。

传统粒子群算法的局限性 传统PSO算法在解决电力系统无功优化问题时存在明显不足。由于电力系统运行必须满足严格的等式约束（如功率平衡）和不等式约束（如电压限值），而标准PSO缺乏有效的约束处理机制，容易导致搜索过程中产生大量无效解，降低算法收敛性和优化效果。

约束因子的核心作用 约束因子通过以下方式增强算法性能： 可行解引导：在迭代过程中动态调整粒子速度，使搜索方向偏向约束条件允许的可行区域。 惩罚机制：对违反约束的粒子进行适应性惩罚，避免种群过早收敛到不可行解。 边界控制：通过修正因子限制变量越界行为，例如发电机无功出力超出设备容量范围的情况。

在无功优化中的典型应用场景 电压稳定性提升：通过优化无功补偿装置（如电容器组、SVG）的投切，改善系统电压分布。 网损最小化：协调调节发电机端电压、变压器分接头等控制变量，降低有功功率损耗。 多目标优化：在约束条件下平衡经济性（燃料成本）与安全性（电压偏差）的冲突目标。

相比传统方法的优势 避免线性化模型误差（如灵敏度分析法需对非线性方程线性化）。 不依赖梯度信息，适用于离散-连续变量混合的无功优化问题。 参数自适应机制可应对负荷波动等动态场景。

未来改进方向 当前算法仍面临局部最优陷阱和参数敏感性问题，后续研究可结合禁忌搜索或混沌扰动策略进一步强化全局搜索能力，同时探索与深度学习的混合架构以提升大规模电网的优化效率。