1、电力系统及其自动化专业毕业论文 精品论文 基于状态空间模型仿生算法的多目标无功优化关键词：电力系统 安全运行 状态空间模型 仿生算法 无功优化摘要：电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施，具有非常重要的理论价值与现实意义。电力系统无功优化的目标是在满足电网安全和一定电能质量要求的前提下以最小的有功网损和最大的电压稳定裕度保证对用户可靠而满意的供电。传统的无功优化方法在求解电力系统无功优化问题时存在一定的缺陷，而近年来出现的现代启发式智能算法则方便了对离散、非凸、非线性问题的处理，为电力系统无功优化方法开辟了新的思路。 本文对传统的无功优化算法
2、和部分现代启发式智能算法进行了研究和比较，在总结了它们各自优缺点的基础上，提出了一种基于离散系统状态空间模型的仿生算法。该算法通过状态转移矩阵使种群由一种状态转移至另一状态，并通过优胜劣汰的自然选择机制或其它策略保留较优的个体状态，如此反复，最终使种群达到或接近一个最优的状态。为了防止算法陷入局部最优，算法通过考察种群状态改变状态转移矩阵的构造，以保持了种群的多样性，避免算法陷入局部最优，保证种群状态向全局最优的状态转移，从而增大了找到全局最优解的可能性。将所提出的基于状态空间模型仿生算法用于函数优化测试，仿真结果验证了本算法的正确性和有效性。 采用MATLAB 进行仿真，将基于状态空间模型的
3、仿生算法应用到电力系统无功优化，以 IEEE-14 节点系统为例进行有效性验证，并与传统遗传算法的优化结果进行了比较分析。仿真结果表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法不但降低了网损，改善了系统整体电压质量，并且计算速度也得到了提高。可见基于状态空间模型的仿生算法比基本遗传算法有更高的计算精度，有更好的全局搜索能力和收敛速度。 本文在分析了电压稳定分析方法的基础上，构造了以有功网损最小和静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。通过仿真结果再一次表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法能够在节点电压控制、降低网损和提高系统的静态电压稳定性方面具有较好的效果，具有更强的全局寻优能
4、力和更快的计算速度。正文内容电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施，具有非常重要的理论价值与现实意义。电力系统无功优化的目标是在满足电网安全和一定电能质量要求的前提下以最小的有功网损和最大的电压稳定裕度保证对用户可靠而满意的供电。传统的无功优化方法在求解电力系统无功优化问题时存在一定的缺陷，而近年来出现的现代启发式智能算法则方便了对离散、非凸、非线性问题的处理，为电力系统无功优化方法开辟了新的思路。 本文对传统的无功优化算法和部分现代启发式智能算法进行了研究和比较，在总结了它们各自优缺点的基础上，提出了一种基于离散系统状态空间模型的仿生算法。
5、该算法通过状态转移矩阵使种群由一种状态转移至另一状态，并通过优胜劣汰的自然选择机制或其它策略保留较优的个体状态，如此反复，最终使种群达到或接近一个最优的状态。为了防止算法陷入局部最优，算法通过考察种群状态改变状态转移矩阵的构造，以保持了种群的多样性，避免算法陷入局部最优，保证种群状态向全局最优的状态转移，从而增大了找到全局最优解的可能性。将所提出的基于状态空间模型仿生算法用于函数优化测试，仿真结果验证了本算法的正确性和有效性。 采用 MATLAB进行仿真，将基于状态空间模型的仿生算法应用到电力系统无功优化，以IEEE-14 节点系统为例进行有效性验证，并与传统遗传算法的优化结果进行了比较分析。
6、仿真结果表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法不但降低了网损，改善了系统整体电压质量，并且计算速度也得到了提高。可见基于状态空间模型的仿生算法比基本遗传算法有更高的计算精度，有更好的全局搜索能力和收敛速度。 本文在分析了电压稳定分析方法的基础上，构造了以有功网损最小和静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。通过仿真结果再一次表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法能够在节点电压控制、降低网损和提高系统的静态电压稳定性方面具有较好的效果，具有更强的全局寻优能力和更快的计算速度。电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施，具有非常重
7、要的理论价值与现实意义。电力系统无功优化的目标是在满足电网安全和一定电能质量要求的前提下以最小的有功网损和最大的电压稳定裕度保证对用户可靠而满意的供电。传统的无功优化方法在求解电力系统无功优化问题时存在一定的缺陷，而近年来出现的现代启发式智能算法则方便了对离散、非凸、非线性问题的处理，为电力系统无功优化方法开辟了新的思路。 本文对传统的无功优化算法和部分现代启发式智能算法进行了研究和比较，在总结了它们各自优缺点的基础上，提出了一种基于离散系统状态空间模型的仿生算法。该算法通过状态转移矩阵使种群由一种状态转移至另一状态，并通过优胜劣汰的自然选择机制或其它策略保留较优的个体状态，如此反复，最终使种
8、群达到或接近一个最优的状态。为了防止算法陷入局部最优，算法通过考察种群状态改变状态转移矩阵的构造，以保持了种群的多样性，避免算法陷入局部最优，保证种群状态向全局最优的状态转移，从而增大了找到全局最优解的可能性。将所提出的基于状态空间模型仿生算法用于函数优化测试，仿真结果验证了本算法的正确性和有效性。 采用 MATLAB 进行仿真，将基于状态空间模型的仿生算法应用到电力系统无功优化，以 IEEE-14节点系统为例进行有效性验证，并与传统遗传算法的优化结果进行了比较分析。仿真结果表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法不但降低了网损，改善了系统整体电压质量，并且计算速度也得到了提高。可见基于状
9、态空间模型的仿生算法比基本遗传算法有更高的计算精度，有更好的全局搜索能力和收敛速度。 本文在分析了电压稳定分析方法的基础上，构造了以有功网损最小和静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。通过仿真结果再一次表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法能够在节点电压控制、降低网损和提高系统的静态电压稳定性方面具有较好的效果，具有更强的全局寻优能力和更快的计算速度。电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施，具有非常重要的理论价值与现实意义。电力系统无功优化的目标是在满足电网安全和一定电能质量要求的前提下以最小的有功网损和最大的电压稳定裕度保证
10、对用户可靠而满意的供电。传统的无功优化方法在求解电力系统无功优化问题时存在一定的缺陷，而近年来出现的现代启发式智能算法则方便了对离散、非凸、非线性问题的处理，为电力系统无功优化方法开辟了新的思路。 本文对传统的无功优化算法和部分现代启发式智能算法进行了研究和比较，在总结了它们各自优缺点的基础上，提出了一种基于离散系统状态空间模型的仿生算法。该算法通过状态转移矩阵使种群由一种状态转移至另一状态，并通过优胜劣汰的自然选择机制或其它策略保留较优的个体状态，如此反复，最终使种群达到或接近一个最优的状态。为了防止算法陷入局部最优，算法通过考察种群状态改变状态转移矩阵的构造，以保持了种群的多样性，避免算法
11、陷入局部最优，保证种群状态向全局最优的状态转移，从而增大了找到全局最优解的可能性。将所提出的基于状态空间模型仿生算法用于函数优化测试，仿真结果验证了本算法的正确性和有效性。 采用 MATLAB 进行仿真，将基于状态空间模型的仿生算法应用到电力系统无功优化，以 IEEE-14节点系统为例进行有效性验证，并与传统遗传算法的优化结果进行了比较分析。仿真结果表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法不但降低了网损，改善了系统整体电压质量，并且计算速度也得到了提高。可见基于状态空间模型的仿生算法比基本遗传算法有更高的计算精度，有更好的全局搜索能力和收敛速度。 本文在分析了电压稳定分析方法的基础上，构造
12、了以有功网损最小和静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。通过仿真结果再一次表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法能够在节点电压控制、降低网损和提高系统的静态电压稳定性方面具有较好的效果，具有更强的全局寻优能力和更快的计算速度。电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施，具有非常重要的理论价值与现实意义。电力系统无功优化的目标是在满足电网安全和一定电能质量要求的前提下以最小的有功网损和最大的电压稳定裕度保证对用户可靠而满意的供电。传统的无功优化方法在求解电力系统无功优化问题时存在一定的缺陷，而近年来出现的现代启发式智能算法则方便了对
13、离散、非凸、非线性问题的处理，为电力系统无功优化方法开辟了新的思路。 本文对传统的无功优化算法和部分现代启发式智能算法进行了研究和比较，在总结了它们各自优缺点的基础上，提出了一种基于离散系统状态空间模型的仿生算法。该算法通过状态转移矩阵使种群由一种状态转移至另一状态，并通过优胜劣汰的自然选择机制或其它策略保留较优的个体状态，如此反复，最终使种群达到或接近一个最优的状态。为了防止算法陷入局部最优，算法通过考察种群状态改变状态转移矩阵的构造，以保持了种群的多样性，避免算法陷入局部最优，保证种群状态向全局最优的状态转移，从而增大了找到全局最优解的可能性。将所提出的基于状态空间模型仿生算法用于函数优化
14、测试，仿真结果验证了本算法的正确性和有效性。 采用 MATLAB 进行仿真，将基于状态空间模型的仿生算法应用到电力系统无功优化，以 IEEE-14节点系统为例进行有效性验证，并与传统遗传算法的优化结果进行了比较分析。仿真结果表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法不但降低了网损，改善了系统整体电压质量，并且计算速度也得到了提高。可见基于状态空间模型的仿生算法比基本遗传算法有更高的计算精度，有更好的全局搜索能力和收敛速度。 本文在分析了电压稳定分析方法的基础上，构造了以有功网损最小和静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。通过仿真结果再一次表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法
15、能够在节点电压控制、降低网损和提高系统的静态电压稳定性方面具有较好的效果，具有更强的全局寻优能力和更快的计算速度。电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施，具有非常重要的理论价值与现实意义。电力系统无功优化的目标是在满足电网安全和一定电能质量要求的前提下以最小的有功网损和最大的电压稳定裕度保证对用户可靠而满意的供电。传统的无功优化方法在求解电力系统无功优化问题时存在一定的缺陷，而近年来出现的现代启发式智能算法则方便了对离散、非凸、非线性问题的处理，为电力系统无功优化方法开辟了新的思路。 本文对传统的无功优化算法和部分现代启发式智能算法进行了研究
16、和比较，在总结了它们各自优缺点的基础上，提出了一种基于离散系统状态空间模型的仿生算法。该算法通过状态转移矩阵使种群由一种状态转移至另一状态，并通过优胜劣汰的自然选择机制或其它策略保留较优的个体状态，如此反复，最终使种群达到或接近一个最优的状态。为了防止算法陷入局部最优，算法通过考察种群状态改变状态转移矩阵的构造，以保持了种群的多样性，避免算法陷入局部最优，保证种群状态向全局最优的状态转移，从而增大了找到全局最优解的可能性。将所提出的基于状态空间模型仿生算法用于函数优化测试，仿真结果验证了本算法的正确性和有效性。 采用 MATLAB 进行仿真，将基于状态空间模型的仿生算法应用到电力系统无功优化，
17、以 IEEE-14节点系统为例进行有效性验证，并与传统遗传算法的优化结果进行了比较分析。仿真结果表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法不但降低了网损，改善了系统整体电压质量，并且计算速度也得到了提高。可见基于状态空间模型的仿生算法比基本遗传算法有更高的计算精度，有更好的全局搜索能力和收敛速度。 本文在分析了电压稳定分析方法的基础上，构造了以有功网损最小和静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。通过仿真结果再一次表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法能够在节点电压控制、降低网损和提高系统的静态电压稳定性方面具有较好的效果，具有更强的全局寻优能力和更快的计算速度。电力系统无功优
18、化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施，具有非常重要的理论价值与现实意义。电力系统无功优化的目标是在满足电网安全和一定电能质量要求的前提下以最小的有功网损和最大的电压稳定裕度保证对用户可靠而满意的供电。传统的无功优化方法在求解电力系统无功优化问题时存在一定的缺陷，而近年来出现的现代启发式智能算法则方便了对离散、非凸、非线性问题的处理，为电力系统无功优化方法开辟了新的思路。 本文对传统的无功优化算法和部分现代启发式智能算法进行了研究和比较，在总结了它们各自优缺点的基础上，提出了一种基于离散系统状态空间模型的仿生算法。该算法通过状态转移矩阵使种群由一种状态转移
19、至另一状态，并通过优胜劣汰的自然选择机制或其它策略保留较优的个体状态，如此反复，最终使种群达到或接近一个最优的状态。为了防止算法陷入局部最优，算法通过考察种群状态改变状态转移矩阵的构造，以保持了种群的多样性，避免算法陷入局部最优，保证种群状态向全局最优的状态转移，从而增大了找到全局最优解的可能性。将所提出的基于状态空间模型仿生算法用于函数优化测试，仿真结果验证了本算法的正确性和有效性。 采用 MATLAB 进行仿真，将基于状态空间模型的仿生算法应用到电力系统无功优化，以 IEEE-14节点系统为例进行有效性验证，并与传统遗传算法的优化结果进行了比较分析。仿真结果表明在无功优化中，基于状态空间模
20、型的仿生算法不但降低了网损，改善了系统整体电压质量，并且计算速度也得到了提高。可见基于状态空间模型的仿生算法比基本遗传算法有更高的计算精度，有更好的全局搜索能力和收敛速度。 本文在分析了电压稳定分析方法的基础上，构造了以有功网损最小和静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。通过仿真结果再一次表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法能够在节点电压控制、降低网损和提高系统的静态电压稳定性方面具有较好的效果，具有更强的全局寻优能力和更快的计算速度。电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施，具有非常重要的理论价值与现实意义。电力系统无功优化
21、的目标是在满足电网安全和一定电能质量要求的前提下以最小的有功网损和最大的电压稳定裕度保证对用户可靠而满意的供电。传统的无功优化方法在求解电力系统无功优化问题时存在一定的缺陷，而近年来出现的现代启发式智能算法则方便了对离散、非凸、非线性问题的处理，为电力系统无功优化方法开辟了新的思路。 本文对传统的无功优化算法和部分现代启发式智能算法进行了研究和比较，在总结了它们各自优缺点的基础上，提出了一种基于离散系统状态空间模型的仿生算法。该算法通过状态转移矩阵使种群由一种状态转移至另一状态，并通过优胜劣汰的自然选择机制或其它策略保留较优的个体状态，如此反复，最终使种群达到或接近一个最优的状态。为了防止算法
22、陷入局部最优，算法通过考察种群状态改变状态转移矩阵的构造，以保持了种群的多样性，避免算法陷入局部最优，保证种群状态向全局最优的状态转移，从而增大了找到全局最优解的可能性。将所提出的基于状态空间模型仿生算法用于函数优化测试，仿真结果验证了本算法的正确性和有效性。 采用 MATLAB 进行仿真，将基于状态空间模型的仿生算法应用到电力系统无功优化，以 IEEE-14节点系统为例进行有效性验证，并与传统遗传算法的优化结果进行了比较分析。仿真结果表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法不但降低了网损，改善了系统整体电压质量，并且计算速度也得到了提高。可见基于状态空间模型的仿生算法比基本遗传算法有更高
23、的计算精度，有更好的全局搜索能力和收敛速度。 本文在分析了电压稳定分析方法的基础上，构造了以有功网损最小和静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。通过仿真结果再一次表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法能够在节点电压控制、降低网损和提高系统的静态电压稳定性方面具有较好的效果，具有更强的全局寻优能力和更快的计算速度。电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施，具有非常重要的理论价值与现实意义。电力系统无功优化的目标是在满足电网安全和一定电能质量要求的前提下以最小的有功网损和最大的电压稳定裕度保证对用户可靠而满意的供电。传统的无功优化方
24、法在求解电力系统无功优化问题时存在一定的缺陷，而近年来出现的现代启发式智能算法则方便了对离散、非凸、非线性问题的处理，为电力系统无功优化方法开辟了新的思路。 本文对传统的无功优化算法和部分现代启发式智能算法进行了研究和比较，在总结了它们各自优缺点的基础上，提出了一种基于离散系统状态空间模型的仿生算法。该算法通过状态转移矩阵使种群由一种状态转移至另一状态，并通过优胜劣汰的自然选择机制或其它策略保留较优的个体状态，如此反复，最终使种群达到或接近一个最优的状态。为了防止算法陷入局部最优，算法通过考察种群状态改变状态转移矩阵的构造，以保持了种群的多样性，避免算法陷入局部最优，保证种群状态向全局最优的状
25、态转移，从而增大了找到全局最优解的可能性。将所提出的基于状态空间模型仿生算法用于函数优化测试，仿真结果验证了本算法的正确性和有效性。 采用 MATLAB 进行仿真，将基于状态空间模型的仿生算法应用到电力系统无功优化，以 IEEE-14节点系统为例进行有效性验证，并与传统遗传算法的优化结果进行了比较分析。仿真结果表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法不但降低了网损，改善了系统整体电压质量，并且计算速度也得到了提高。可见基于状态空间模型的仿生算法比基本遗传算法有更高的计算精度，有更好的全局搜索能力和收敛速度。 本文在分析了电压稳定分析方法的基础上，构造了以有功网损最小和静态电压稳定裕度最大为
26、目标的多目标无功优化模型。通过仿真结果再一次表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法能够在节点电压控制、降低网损和提高系统的静态电压稳定性方面具有较好的效果，具有更强的全局寻优能力和更快的计算速度。电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施，具有非常重要的理论价值与现实意义。电力系统无功优化的目标是在满足电网安全和一定电能质量要求的前提下以最小的有功网损和最大的电压稳定裕度保证对用户可靠而满意的供电。传统的无功优化方法在求解电力系统无功优化问题时存在一定的缺陷，而近年来出现的现代启发式智能算法则方便了对离散、非凸、非线性问题的处理，为电力系统
27、无功优化方法开辟了新的思路。 本文对传统的无功优化算法和部分现代启发式智能算法进行了研究和比较，在总结了它们各自优缺点的基础上，提出了一种基于离散系统状态空间模型的仿生算法。该算法通过状态转移矩阵使种群由一种状态转移至另一状态，并通过优胜劣汰的自然选择机制或其它策略保留较优的个体状态，如此反复，最终使种群达到或接近一个最优的状态。为了防止算法陷入局部最优，算法通过考察种群状态改变状态转移矩阵的构造，以保持了种群的多样性，避免算法陷入局部最优，保证种群状态向全局最优的状态转移，从而增大了找到全局最优解的可能性。将所提出的基于状态空间模型仿生算法用于函数优化测试，仿真结果验证了本算法的正确性和有效
28、性。 采用 MATLAB 进行仿真，将基于状态空间模型的仿生算法应用到电力系统无功优化，以 IEEE-14节点系统为例进行有效性验证，并与传统遗传算法的优化结果进行了比较分析。仿真结果表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法不但降低了网损，改善了系统整体电压质量，并且计算速度也得到了提高。可见基于状态空间模型的仿生算法比基本遗传算法有更高的计算精度，有更好的全局搜索能力和收敛速度。 本文在分析了电压稳定分析方法的基础上，构造了以有功网损最小和静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。通过仿真结果再一次表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法能够在节点电压控制、降低网损和提高系统的
29、静态电压稳定性方面具有较好的效果，具有更强的全局寻优能力和更快的计算速度。电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段，是降低网损、提高电压质量的重要措施，具有非常重要的理论价值与现实意义。电力系统无功优化的目标是在满足电网安全和一定电能质量要求的前提下以最小的有功网损和最大的电压稳定裕度保证对用户可靠而满意的供电。传统的无功优化方法在求解电力系统无功优化问题时存在一定的缺陷，而近年来出现的现代启发式智能算法则方便了对离散、非凸、非线性问题的处理，为电力系统无功优化方法开辟了新的思路。 本文对传统的无功优化算法和部分现代启发式智能算法进行了研究和比较，在总结了它们各自优缺点的基础上，
30、提出了一种基于离散系统状态空间模型的仿生算法。该算法通过状态转移矩阵使种群由一种状态转移至另一状态，并通过优胜劣汰的自然选择机制或其它策略保留较优的个体状态，如此反复，最终使种群达到或接近一个最优的状态。为了防止算法陷入局部最优，算法通过考察种群状态改变状态转移矩阵的构造，以保持了种群的多样性，避免算法陷入局部最优，保证种群状态向全局最优的状态转移，从而增大了找到全局最优解的可能性。将所提出的基于状态空间模型仿生算法用于函数优化测试，仿真结果验证了本算法的正确性和有效性。 采用 MATLAB 进行仿真，将基于状态空间模型的仿生算法应用到电力系统无功优化，以 IEEE-14节点系统为例进行有效性
31、验证，并与传统遗传算法的优化结果进行了比较分析。仿真结果表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法不但降低了网损，改善了系统整体电压质量，并且计算速度也得到了提高。可见基于状态空间模型的仿生算法比基本遗传算法有更高的计算精度，有更好的全局搜索能力和收敛速度。 本文在分析了电压稳定分析方法的基础上，构造了以有功网损最小和静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。通过仿真结果再一次表明在无功优化中，基于状态空间模型的仿生算法能够在节点电压控制、降低网损和提高系统的静态电压稳定性方面具有较好的效果，具有更强的全局寻优能力和更快的计算速度。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑
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