基于改进粒子群算法的船舶电力系统无功优化.pdf

文章《基于改进粒子群算法的船舶电力系统无功优化》聚焦于提升船舶电力系统的经济性、稳定性和安全性，通过采用粒子群算法（PSO）进行无功优化，并针对传统粒子群算法存在的问题，提出相应的改进措施。以下是本文所涉及的关键知识点： 1. 无功功率与电力系统优化的重要性：无功功率在交流电能传输中的作用主要体现在电场与磁场间的能量交换。在电力系统中，无功功率的平衡是确保电压质量的关键，无功功率分布的合理性直接关系到整个系统的安全经济运行。无功功率的合理配置和调度，可以显著降低系统的有功网损，提升电压质量，从而确保电力系统的稳定性和安全性。 2. 船舶电力系统的特点：随着全电力船的普及及船舶电网容量的增加，船舶电力系统安全经济的运行需求日益突出。船舶电力系统无功优化问题是一个多变量、多约束的复杂问题，属于混合非线性规划的范畴。传统的陆地电力系统优化方法同样适用于船舶电力系统优化。 3. 粒子群算法（PSO）的优化原理：粒子群算法是一种群体智能优化方法，基于模拟鸟群觅食行为的原理，通过个体粒子的群体协作来优化问题。它的优点在于收敛速度快、易于实现、需要调整的参数较少，因此在解决复杂非线性优化问题方面得到广泛应用。 4. 改进的粒子群算法（PSO）：为了克服传统粒子群算法在优化过程中可能遇到的问题，如局部最优、收敛速度慢等，文章提出了一种改进策略。这涉及到算法中惯性权重、学习因子等参数的优化调整，或是对算法流程的改进，以提高优化效果和全局搜索能力。 5. 实例仿真与比较：文章构建了12节点环形船舶电力系统的数学模型，并应用改进的粒子群算法进行仿真。仿真结果与标准粒子群算法（SPSO）进行比较，结果显示通过优化后，船舶电力系统的有功网损得到了明显降低，电压分布也更加合理。 6. 文章的研究价值和意义：研究成果不仅有助于提升船舶电力系统的运行效率，而且对于促进船舶电气化、智能化具有重要的实际应用价值。文章的研究成果为船舶电力系统优化提供了一种可行的解决方案，同时也为粒子群算法在特定领域应用的深入研究提供了参考。 7. 研究背景和相关工作：文章的研究背景是基于全电力船技术的发展以及电力系统优化的需求。针对该领域的研究，国内外学者已经进行了大量工作，其中包括无功优化理论的发展、粒子群算法改进策略的提出，以及具体系统优化模型的建立和求解方法的研究。 8. 作者研究方向和背景：作者李彦为江苏科技大学电子信息学院教授，主要研究方向为船舶智能控制。通过作者的学术背景，可以看出本文的研究紧密依托于作者在智能控制领域的专业知识和经验。 文章的关键词包括“船舶工程”、“船舶电力系统”、“无功优化”、“粒子群算法”和“仿真”，这些关键词总结了文章的研究主题和方法，同时也指出了文章在工程实践和理论研究中的应用价值和意义。通过这篇论文，读者可以了解到粒子群算法在电力系统无功优化中的应用，以及如何通过算法改进提升优化效果。