算法設(shè)計(jì)的開題報(bào)告

1、算法設(shè)計(jì)的開題報(bào)告以下給大家分享關(guān)于算法的設(shè)計(jì)的開題報(bào)告，歡迎大家閱讀！一、選題背景及其意義：電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化，一般是指在滿足電網(wǎng)的安全運(yùn)行約束的前提下，通過(guò)變壓器分接頭的合理選擇， 發(fā)電機(jī)機(jī)端電壓的理想配合以及無(wú)功補(bǔ)償?shù)膬?yōu)化配置等措施， 使系統(tǒng)無(wú)功潮流達(dá)到最優(yōu)分布， 減少有功損耗。它對(duì)于提高系統(tǒng)電壓質(zhì)量， 減少有功損耗，保證系統(tǒng)安全、可靠和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有重要意義。在我國(guó)，隨著電力系統(tǒng)的迅速發(fā)展，電網(wǎng)規(guī)模越來(lái)越大，結(jié)構(gòu)也日趨復(fù)雜，使系統(tǒng)的穩(wěn)定性問(wèn)題更加突出，而單憑經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行無(wú)功配置已不能適應(yīng)現(xiàn)代系統(tǒng)的需要， 需要在現(xiàn)代電子與計(jì)算機(jī)技術(shù)的基礎(chǔ)上，研究建立無(wú)功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型、提出相應(yīng)的算法，在電網(wǎng)的規(guī)劃

2、建設(shè)和實(shí)際調(diào)度運(yùn)行中實(shí)現(xiàn)無(wú)功優(yōu)化，并在滿足電網(wǎng)安全運(yùn)行條件下，減少有功損耗和投資。 同時(shí)對(duì)于電力公司而言， 減少有功網(wǎng)損就是增加利潤(rùn)，在電力公司由粗放型經(jīng)營(yíng)向集約化經(jīng)營(yíng)方式轉(zhuǎn)變的今天，進(jìn)行無(wú)功優(yōu)化就顯的更加必要和重要了。本論文通過(guò)分析電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中各類主要影響因素，結(jié)合當(dāng)前電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化主要的研究方法， 建立電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型。采用智能優(yōu)化算法粒子群算法求解數(shù)學(xué)模型， 選取實(shí)際的電網(wǎng)作為計(jì)算算例， 得到無(wú)功優(yōu)化的結(jié)果， 并與優(yōu)化前的無(wú)功配置方案進(jìn)行對(duì)比， 分析粒子群算法在無(wú)功優(yōu)化應(yīng)用中的優(yōu)缺點(diǎn)， 為今后實(shí)際電網(wǎng)的無(wú)功規(guī)劃提供一定的參考價(jià)值。二、國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)：早在六十年代，電力系

3、統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化就受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注，經(jīng)過(guò)多年的研究，已經(jīng)取得了大量成果?？偟膩?lái)看，電力系統(tǒng)的無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題可以分為兩類：一類是對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行情況下的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行優(yōu)化，目的是進(jìn)行無(wú)功平衡，以提高運(yùn)行電壓水平、降低損耗。另一類是研究系統(tǒng)在擾動(dòng)情況下的電壓穩(wěn)定性。前者根據(jù)所研究問(wèn)題的時(shí)間跨度、 目標(biāo)函數(shù)和解決方法又可以進(jìn)一步細(xì)分。 本文的研究?jī)?nèi)容為穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)的無(wú)功優(yōu)化及電壓控制， 不涉及暫態(tài)和動(dòng)態(tài)情況下的電壓穩(wěn)定性。電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題有離散性、非線性、大規(guī)模、收斂性依賴于初值的特點(diǎn)， 針對(duì)無(wú)功優(yōu)化的特點(diǎn)， 近年來(lái)許多專家學(xué)者就此做了大量的研究， 并將各種優(yōu)化算法應(yīng)用于這一領(lǐng)域， 目前已取得了許多成果

4、。文獻(xiàn) 3 提出將一種改進(jìn)的 tabu 搜索算法用于電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化，考慮有功損耗費(fèi)用和補(bǔ)償費(fèi)用，使得總費(fèi)用最小。在一般的 tabu 搜索算法的基礎(chǔ)上，對(duì)搜索步長(zhǎng)、禁忌表、不同循環(huán)點(diǎn)的選擇以及算法終止判據(jù)等問(wèn)題做了改進(jìn)， 更容易跳出局部最優(yōu)解， 保證可以搜索整個(gè)可行域， 從而得到全局最優(yōu)解的可能性更大。 與線性規(guī)劃算法相比具有更強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力。文獻(xiàn) 4 運(yùn)用改進(jìn)的模擬退火算法求解高中壓配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題，采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來(lái)加快搜索速度。采用模擬法來(lái)進(jìn)行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性， 從而能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解，收斂穩(wěn)定性較好。文獻(xiàn) 5 提出了一種應(yīng)用于電力系統(tǒng)無(wú)功規(guī)劃優(yōu)

5、化問(wèn)題的改進(jìn)遺傳算法，該算法采用十進(jìn)制整數(shù)與實(shí)數(shù)混合的編碼方式， 在選擇算子中使用最優(yōu)保存策略， 并對(duì)群體規(guī)模的選取加以改進(jìn)。 為了使解更快進(jìn)入可行解域， 作者提出了利用專家知識(shí)輔助搜尋可行解， 并提出罰因子自適應(yīng)調(diào)整，大大加快了算法的收斂性。相對(duì)模擬退火算法、禁忌搜索算法和遺傳算法而言， 粒子群算法是模擬鳥群覓食的一種新型算法。粒子群優(yōu)化 (pso) 最初是處理連續(xù)優(yōu)化問(wèn)題的 , 目前其應(yīng)用已擴(kuò)展到組合優(yōu)化問(wèn)題。由于其簡(jiǎn)單、有效的特點(diǎn) ,pso 已經(jīng)得到了眾多學(xué)者的重視和研究，并在電力系統(tǒng)優(yōu)化中得到廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn) 7 對(duì)粒子群算法經(jīng)行了改進(jìn)，用于變電站的選址；文獻(xiàn) 8 采用粒子群算法優(yōu)化分布

6、式電源的接入位置和容量；文獻(xiàn) 9 利用改進(jìn)的粒子群算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的優(yōu)化。從以上文獻(xiàn)的研究可以看出， 粒子群算法在求解優(yōu)化問(wèn)題時(shí)有其自身特有的諸多優(yōu)點(diǎn)。三、課題研究?jī)?nèi)容：本課題的研究?jī)?nèi)容主要包括：1. 電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化影響因素分析：閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，分析電力系統(tǒng)無(wú)功補(bǔ)償?shù)拇胧┖头椒?，確定系統(tǒng)中無(wú)功電源：同步發(fā)電機(jī)、同步調(diào)相機(jī)、電容器、靜止無(wú)功補(bǔ)償裝置等各類無(wú)功電源在無(wú)功優(yōu)化中的影響，建立無(wú)功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型。2. 深入研究粒子群算法：學(xué)習(xí)研究粒子群算法，重點(diǎn)研究粒子群算法在配電網(wǎng)優(yōu)化規(guī)劃中的應(yīng)用，結(jié)合基本的算例，分析粒子群算法與遺傳算法、禁忌搜索等算法的區(qū)別。3. 搜集實(shí)際數(shù)據(jù)：進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的調(diào)研工

7、作，調(diào)查石家莊地區(qū)電網(wǎng)無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備的基本情況，了解無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備分布情況，獲得實(shí)際的數(shù)據(jù)，為基于粒子群算法的無(wú)功優(yōu)化算例提供實(shí)際的數(shù)據(jù)。4. 應(yīng)用粒子群算法進(jìn)行電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化的計(jì)算：建立電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型，從網(wǎng)損，電壓穩(wěn)定，潮流分布等幾個(gè)方面確定目標(biāo)函數(shù)，并利用 ieee14 標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點(diǎn)和石家莊地區(qū)無(wú)功補(bǔ)償情況作為算例， 驗(yàn)證算法的正確性和可行性。 為今后電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化規(guī)劃方案提供一定的參考。四、研究方案及難點(diǎn)：（一）本課題的主要研究工作包括：1. 查找并閱讀相關(guān)資料和文獻(xiàn)，進(jìn)一步熟悉和理解電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化方面的知識(shí)。2. 熟悉掌握 vc+，matlab 等編程軟件， 為今后優(yōu)化算法的

8、學(xué)習(xí)和應(yīng)用做好準(zhǔn)備。3. 學(xué)習(xí)粒子群算法，研究它們?cè)陔娏ο到y(tǒng)規(guī)劃中的應(yīng)用。4. 考慮電壓穩(wěn)定，網(wǎng)損，潮流分布等多個(gè)約束條件和優(yōu)化目標(biāo)，建立電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型。5. 應(yīng)用粒子群優(yōu)化算法對(duì)電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。（二）本課題的難點(diǎn)主要包括：1. 粒子群算法的學(xué)習(xí)和應(yīng)用，并結(jié)合無(wú)功優(yōu)化的實(shí)際需要對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。2. 電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立。五、預(yù)期成果和可能的創(chuàng)新點(diǎn)：（一）本課題雖然困難很多，然而其成果也是非常豐富的，主要有以下內(nèi)容：1. 建立考慮網(wǎng)損，電壓，潮流等影響因素的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型。2. 粒子群算法在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用。（二）可能的創(chuàng)新點(diǎn)：1.

9、 基于多種影響因素的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立。2. 粒子群算法的改進(jìn)。3. 改進(jìn)粒子群算法在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用。六、主要參考文獻(xiàn)：1 段海峰 , 李興源 , 宋永華 . 一種基于模糊邏輯的電壓無(wú)功控制策略 . 電力系統(tǒng)自動(dòng)化， 1997,21(6):23-26;2chebboam,irvingmr,sterlingmjh.reactivepowerdispatchincorporatingvoltagestability.ieeproceedings-c.1992,139(3):253-260;3 王洪章 , 熊信艮 , 吳耀武基于改進(jìn) tabu 搜索算法的電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化電網(wǎng)技術(shù)

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