首先介绍了无功优化的定义及在配电网中的作用,然后介绍了经过改进的遗传算法在配电网无功补偿优化方面的应用,并且与传统遗传算法相比,改进的遗传算法解决了传统遗传算法过早收敛的问题,同时存在局部最优、计算复杂的缺点。
根据风电机组各运行状态发生的概率,计算出风机有功输出的期望,来近似代替随机变化的输出功率。用最大、一般和最小负荷运行方式代替规划时期的运行状况。建立了最大负荷方式下电容器投资成本最小、节省电能损失费用和静态电压稳定性最大的多目标优化模型,运用NSGA-Ⅱ算法进行求解;一般及最小负荷方式下以节省电能损失费用最大为目标进行优化。三种运行方式通过补偿后节省的资金最多来协调,得出电容器的最优配置,实现整体最优。算例验证了模型和算法的可行性。
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