34IEEE标准系统算例测试及结果分析

1.j2.04.+9701.j2.04.+9703.4标准系统算例测试及结果分析为了验证本文中的改进遗传算法无功优化模型的优越性和实用性章先用该算法在标准系统IEEE-6统上进行算例测试及结果分析并在Matlab软件平台分别编写了遗传算法(GA)和改进遗传算法IGA)无功优化的通用程序。通过测试结果验证改进遗传算法比简单遗传算法具有优越性。本文中的典型系统基准功率S=100MV·A，所用的变量为标么值形式。改B进遗传算法的最大遗传代数

(MAXGEN)为，最优个体最小保留代数为为，而种群规模因模型的复杂程度而定。该系统包括个节点（节点为平衡节点，节点2为节点，其它节点为PQ点条支路4个负荷节点（分别是节点3、4、5、6台发电机（节点1、2条可调变压器支路（支路3-5、4-6和个无功补偿点（节点3和4为了适用于任意的系统进行无功优化计算，本文将按总数编排所用到的变量，在后面的系统也是如此，不再复述。因此，控制变量x=[，，Q，pG12C1，T，T]状态变量u=[，Q，，，V，V]。表4-1是IEEE-6t1tpG1G2FFF节点系统中控制变量和状态变量的上下限。IEEE-6典型系统IEEE-6接线图如图4所示关的数据如表4-1表表所示。1

V5∠0

3

1.10:1

5850+310

.0

7j

0.282+j0.64

0.723+j1.054

6

2

=0.501,V图

典型系统IEEE-6

系统接线图Fig.3-2IEEE-6节点系统数据表节系统中控制变量和状态变量的上下限bussysteminvariablesstatevariablesofupperandlowerlimits变量名称及符号

上限

下限控制变量

V～V1GT～tt2

，1.151.1

10.9

状态变量

Q～QC2Q～Q12V～FF4

，1.01.1

-0.20.9IEEE-6节点系统中的发电机机端电压是连续变化的可调变压器的调节间距为2.5%功补偿容量间距分别为.0050。改进遗传算法的种群规模为200。本文给出了初始潮流计算、GA和IGA无功优化计算的结果，如表3-2所示。表3-2IEEE-6节点系统计算的结果calculativeofbussystem变量名称

初始潮流计算

GA

IGAVV

12

QQ

CC

TT

tt

QQ

12

VVVV

FFFF

P

Loss

计算时间t

由以上计算结果可知，初始潮流计算的有功网损为，有个负荷节点的电压0越下限；同初始潮流相比，两者算法优化后各负荷节点电压和发电机节点的无功功率都有了明显改善且都没有发生越界系统有功网损也都减少了；两者优化算法的系统有功网损由初始潮流计算分别下降到了和0降低率分别为2和2相比之下改进遗传算法的优化结果最为理想且耗时少。改进遗传算法的优化过程中过最大遗传迭代后种群中个体的适应度值如图3所示最优个体的适应度值为2.21。同时针A和优化算法，得出这两种优化算法的每代种群中最优个体的有功网损与迭代次数的关系变化的对比曲线如图3所示。

经过次遗传后种群内的最优解值度应适损网功有统系

12

0204080100种群数

140200图经最大遗传迭代后种群中个体的适应度值遗传和改进遗传算法后最优解的变化曲线0.0890.088遗传算法0.087

0.0860.0850.084改进遗算法0.0830.0820.08104060遗代数

7090100图3最优个体的有功网损与迭代次数的关系图Fig.3-4Theofmeritoriousnetworklossanditerationoptimalindividuals从图