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基于改进遗传算法的船舶电力系统无功优化研究
| 论文题名： | 基于改进遗传算法的船舶电力系统无功优化研究 |
| 关键词： | 船舶电力系统;无功优化;潮流计算;拓扑分析;遗传算法 |
| 摘要： | 电力系统的无功功率分布直接关系到系统的稳定性和经济性,通过优化无功分布可以使整个系统的损耗降低,提高电压质量。因此无功优化研究有一定的实用价值。 已经有大量的研究是针对于陆地电力系统的,由于船舶电力系统有其自身的特点,因此,借鉴已经较为成熟的陆地电力系统无功优化的研究成果,对船舶电力系统进行尝试性地应用和研究,便是本文主要做的工作。 遗传算法是近些年发展起来的一种人工智能算法,其高效、并行、全局搜索的能力,对于求解无功优化问题非常适合,若是结合其他人工智能算法的思想,其寻优能力更会得到提高。 本文首先整定了一个含有9个节点的船舶电力系统模型,并且对相关的元器件进行了数学建模的工作,将系统视作由节点和支路组成的系统。在此基础之上,依据船舶电力系统的结构特点,对其进行拓扑分析和潮流计算,基于图论的方法对船舶电网进行层次分析和编号,使其适合于潮流计算分析。由于船舶电力系统自身的特点,陆地电力系统常用的潮流计算方法可能会导致最终结果不收敛。因此,本文利用前推回代法进行潮流计算。主要的思路是由节点关联矩阵导出节点分层矩阵及对应的上层节点矩阵,然后在此基础之上利用前推支路电流计算和回代电压计算。并且利用9节点的船舶电力系统进行了初始潮流的计算,结果收敛,证明此方法是有效的。 简单遗传算法在解决实际问题时,经常会遇到许多问题,例如收敛到局部最优值,或者寻找到最优解所用代数过多等等。针对这些问题,许多改进的方法被提出来。本文便提出了针对简单遗传算法的改进方法,结合模拟退火算法的思想,改进了适应度函数的排列方法,对初始种群的产生策略提出改进,结合轮盘赌和锦标赛的方式进行种群选择。针对简单遗传算法的固定交叉和变异概率有可能导致种群多样性的降低,提出了自适应的交叉和变异概率。用测试函数验证之后,表明改进的策略能够提高算法的精度和收敛速度。 在应用于实际系统进行算例分析时,首先利用了用于标准网络性能测试的IEEE-9节点系统进行验证,结果表明改进的遗传算法无论在收敛速度还是收敛精度上都明显要强于简单遗传算法,相关的改进策略是实用而且有效的。最终在应用到9节点环形船舶电力系统模型时,得到的结论是相同的。 |
| 作者： | 张铁柱 |
| 专业： | 电力系统及其自动化 |
| 导师： | 田凯 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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