演算法設計的開題報告

　　隨著個人的文明素養不斷提升，接觸並使用報告的人越來越多，多數報告都是在事情做完或發生後撰寫的。那麼報告應該怎麼寫才合適呢？下面是小編為大家整理的演算法設計的開題報告，希望對大家有所幫助。

　　一、選題背景及其意義：

　　電力系統無功最佳化，一般是指在滿足電網的安全執行約束的前提下，透過變壓器分接頭的合理選擇，發電機機端電壓的理想配合以及無功補償的最佳化配置等措施，使系統無功潮流達到最優分佈，減少有功損耗。它對於提高系統電壓質量，減少有功損耗，保證系統安全、可靠和經濟執行有重要意義。

　　在我國，隨著電力系統的迅速發展，電網規模越來越大，結構也日趨複雜，使系統的穩定性問題更加突出，而單憑經驗進行無功配置已不能適應現代系統的需要，需要在現代電子與計算機技術的基礎上，研究建立無功最佳化的數學模型、提出相應的演算法，在電網的規劃建設和實際排程執行中實現無功最佳化，並在滿足電網安全執行條件下，減少有功損耗和投資。同時對於電力公司而言，減少有功網損就是增加利潤，在電力公司由粗放型經營向集約化經營方式轉變的今天，進行無功最佳化就顯的更加必要和重要了。

　　本論文透過分析電力系統無功最佳化中各類主要影響因素，結合當前電力系統無功最佳化主要的研究方法，建立電力系統無功最佳化的數學模型。採用智慧最佳化演算法——粒子群演算法求解數學模型，選取實際的電網作為計算算例，得到無功最佳化的結果，並與最佳化前的無功配置方案進行對比，分析粒子群演算法在無功最佳化應用中的優缺點，為今後實際電網的無功規劃提供一定的參考價值。

　　二、國內外研究動態：

　　早在六十年代，電力系統無功最佳化就受到了國內外學者的關注，經過多年的研究，已經取得了大量成果。總的來看，電力系統的無功最佳化問題可以分為兩類：

　　一類是對系統穩態執行情況下的執行狀態進行最佳化，目的是進行無功平衡，以提高執行電壓水平、降低損耗。

　　另一類是研究系統在擾動情況下的電壓穩定性。前者根據所研究問題的時間跨度、目標函式和解決方法又可以進一步細分。本文的研究內容為穩定執行時的無功最佳化及電壓控制，不涉及暫態和動態情況下的電壓穩定性。

　　電力系統無功最佳化問題有離散性、非線性、大規模、收斂性依賴於初值的特點，針對無功最佳化的特點，近年來許多專家學者就此做了大量的研究，並將各種最佳化演算法應用於這一領域，目前已取得了許多成果。

　　文獻[3]提出將一種改進的tabu搜尋演算法用於電力系統無功最佳化，考慮有功損耗費用和補償費用，使得總費用最小。在一般的tabu搜尋演算法的基礎上，對搜尋步長、禁忌表、不同迴圈點的選擇以及演算法終止判據等問題做了改進，更容易跳出區域性最優解，保證可以搜尋整個可行域，從而得到全域性最優解的可能性更大。與線性規劃演算法相比具有更強的全域性尋優能力。

　　文獻[4]運用改進的模擬退火演算法求解高中壓配電網的無功最佳化問題，採用了記憶指導搜尋方法來加快搜索速度。採用模擬法來進行區域性尋優以增加獲得全域性最優解的可能性，從而能夠以較大機率獲得全域性最優解，收斂穩定性較好。

　　文獻[5]提出了一種應用於電力系統無功規劃最佳化問題的改進遺傳演算法，該演算法採用十進位制整數與實數混合的編碼方式，在選擇運算元中使用最優儲存策略，並對群體規模的選取加以改進。為了使解更快進入可行解域，作者提出了利用專家知識輔助搜尋可行解，並提出罰因子自適應調整，大大加快了演算法的收斂性。相對模擬退火演算法、禁忌搜尋演算法和遺傳演算法而言，粒子群演算法是模擬鳥群覓食的一種新型演算法。粒子群最佳化(pso)最初是處理連續最佳化問題的,目前其應用已擴充套件到組合最佳化問題。

　　由於其簡單、有效的特點,pso已經得到了眾多學者的重視和研究，並在電力系統最佳化中得到廣泛應用。

　　文獻[7]對粒子群演算法經行了改進，用於變電站的選址；

　　文獻[8]採用粒子群演算法最佳化分散式電源的接入位置和容量；

　　文獻[9]利用改進的粒子群演算法進行網路重構的最佳化。從以上文獻的研究可以看出，粒子群演算法在求解最佳化問題時有其自身特有的諸多優點。

　　三、課題研究內容：

　　本課題的研究內容主要包括：

　　1.電力系統無功最佳化影響因素分析：

　　閱讀相關文獻，分析電力系統無功補償的措施和方法，確定系統中無功電源：同步發電機、同步調相機、電容器、靜止無功補償裝置等各類無功電源在無功最佳化中的影響，建立無功最佳化的數學模型。

　　2.深入研究粒子群演算法：

　　學習研究粒子群演算法，重點研究粒子群演算法在配電網最佳化規劃中的應用，結合基本的算例，分析粒子群演算法與遺傳演算法、禁忌搜尋等演算法的區別。

　　3.蒐集實際資料：

　　進行大量資料的調研工作，調查石家莊地區電網無功補償裝置的基本情況，瞭解無功補償裝置分佈情況，獲得實際的.資料，為基於粒子群演算法的無功最佳化算例提供實際的資料。