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📋📋📋本文目录如下：⛳️⛳️⛳️
目录
1 概述
2无功优化数学模型
3 运行结果
4 结论
5 参考文献
6 Matlab代码实现
1 概述
近年来，多种启发式优化算法被应用于电力系 统无功优化，并取得了较好的效果，但容易出现早熟 现象和陷入局部收敛等。粒子 群 优 化 算 法 ( Particle Swarm optimization，PSO) 是一种源于对鸟 群捕食行为的研究而发明的进化计算方法。粒 子群优化算法，对优化问题无可微性与连续性要求， 具有全局收敛性、通用性及鲁棒性强等优点，其 具有全局寻优能力，编程简单。本文采用粒子群改进算法对电力系统的无功优化进行研究，以达到对实际电力传输中的无功优化。
2无功优化数学模型
无功优化的数学模型由目标函数、功率约束条件、变量约束条件组成，通常采用适当地调整发电机
机端电压、投切无功补偿容量和调节变压器分接头，在保证电压质量的前提下降低网损。从经济性考虑，通常把有功网损最小作为目标函数：
式中: N 为参与有功网损计算的系统支路条数; Gij为节点 i，j 之间的支路电导; Vi、Vj 分别为节点 i 和 j的电压。无功优化的控制变量包括发电机的机端电压、补偿点的补偿量和可调变压器变比等; 状态变量包括发电机无功出力和各节点电压值。各变量的约束条件包括等式约束和不等式约束，其中等式约束即有功、无功的潮流方程［7］，如式( 2) :
其他约束条件见第4部分。
3 运行结果
本文以IEEE14节点作为算例：，这里仅展现部分代码。
function [TransFormer_Branch, Normal_Branch, PQ_Node, PV_Node, Swing_Node, Node_Num] = RE_IEEE14_data()%输入IEEE-14节点系统数据%===============定义支路数据======================%================变压器支路=========================% 首节点 末节点电抗非标准变比（首节点：末节点）TransFormer_Branch = [ ...65 0.250.93274 0.2091200.97894 0.5561800.969];%==================输电线路===============================% 首节点 末节点支路电阻 支路电抗 接地电纳(－B/2)Normal_Branch = [ ...120.019380 0.059170-0.026400230.046990 0.197970-0.021900240.058110 0.176320-0.018700150.054030 0.223040-0.024600250.056950 0.173880-0.017000340.067010 0.171030-0.017300450.013350 0.042110-0.006400780.000000 0.1761500.000000790.000000 0.1100100.000000910 0.031810 0.0845000.000000611 0.094980 0.1989000.000000612 0.122910 0.2558100.000000613 0.066150 0.1302700.000000914 0.127110 0.2703800.00000010 11 0.082050 0.1920700.00000012 13 0.220920 0.1998800.00000013 14 0.170930 0.3480200.000000];% PQ节点定义：（已知值）1节点号 2有功负荷 3无功负荷 | （需求解值）4节点电压幅值 5节点电压相角 6并联元件（电容或电抗）PQ_Node = [ ...50.076000 0.016000 1.0 0.0 0.0 70.000000 0.000000 1.0 0.0 0.0 90.295000 0.166000 1.0 0.0 -0.19000 100.090000 0.058000 1.0 0.0 0.0 110.035000 0.018000 1.0 0.0 0.0 120.061000 0.016000 1.0 0.0 0.0 130.135000 0.058000 1.0 0.0 0.0 140.149000 0.050000 1.0 0.0 0.0 ];% PV节点定义：（已知值）1节点号 2注入有功 3节点电压幅值 4节点电压相角 | （需求解值）5注入无功6有功负荷 7无功负荷 8并联元件（电容或电抗）PV_Node = [...10.01.06 0.00.00.000000 0.0000000.000020.41.045000 0.00.00.217000 0.1270000.000030.01.010000 0.00.00.942000 0.1900000.000060.01.070000 0.00.00.112000 0.0750000.000080.01.090000 0.00.00.000000 0.0000000.0000];% 平衡节点定义：（已知值）1节点号 2节点电压幅值 3节点电压相角 | （需求解值）4注入有功5无功 Swing_Node = [ ...4 1.02 0.0 0.00.00.478000 -0.039000]; Node_Num = 14;
4 结论
从图 2 和表 4 结果可以看出，电力系统的网损由 11． 505 MVA 下降到 7． 91 MVA，各节点电压也比没有用粒子群优化算法前有了相应的提高。这说明，粒子群算法用于无功优化是完全可行性的，其全局寻优能力强，收敛速度快，优化效果好，容易实现，是一种比较理想的无功优化算法。可以得出，基于粒子群算法的无功优化，收敛速度快，能精确地找到全局最优解，系统的网络损耗明显降低，电压值稳定且有了相应的提升，达到了改善电压质量、减少网络损耗和提高电压稳定性的无功优化目的。
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5 参考文献
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[1]陆景,庹先国,彭桂力.基于粒子群算法的电力系统无功优化[J].微型机与应用,,36(13):19-21+25.DOI:10.19358/j.issn.1674-7720..13.007.
[2]孙华,申方.改进粒子群算法的电力系统无功优化应用[J].黑龙江科技信息,(29):80-81.
[3]徐雷. 基于改进粒子群算法的电力系统无功优化[D].西华大学,.
[4]赵迪迪,王梦迪.粒子群算法在电力系统无功优化的应用[J].信息技术与信息化,(09):246-248.
6 Matlab代码实现
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