[发明专利]电力系统无功优化方法、装置及设备

权利要求书

1.一种电力系统无功优化方法，其特征在于，包括：

获取电力系统中各节点的系统参数；

根据各节点的系统参数、第一预设指标和聚类算法对电力系统各节点进行集群划分，以得到多个集群以及各集群的质心；

根据各节点的系统参数和各集群的质心建立所述电力系统的无功优化模型；

根据改进粒子群算法对所述无功优化模型进行优化，得到无功优化策略；其中，所述改进粒子群算法在每次迭代时的学习因子和权重系数根据迭代次数更新；

根据所述无功优化策略对所述电力系统进行无功优化；

所述根据各节点的系统参数、第一预设指标和聚类算法对电力系统各节点进行集群划分之前，所述方法还包括：

获取第二适应度函数；其中，所述第二适应度函数为模块度函数，所述模块度函数用于衡量所述电力系统的网络社区结构强度；

根据所述第二适应度函数和粒子群算法，确定所述聚类算法的初始质心；

根据各节点的系统参数、第一预设指标和聚类算法对电力系统各节点进行集群划分，包括：

根据各节点的系统参数、所述第一预设指标、所述初始质心和聚类算法对电力系统各节点进行集群划分。

2.根据权利要求1所述的电力系统无功优化方法，其特征在于，所述根据改进粒子群算法对所述无功优化模型进行优化，得到无功优化策略，包括：

根据所述无功优化模型建立粒子群并对其进行初始化；

根据所述粒子群中每个粒子的当前位置和第一适应度函数确定每个粒子的当前适应度；

根据预设公式、当前迭代次数和最大迭代次数更新所述改进粒子群算法的学习因子和权重系数；

根据所述粒子适应度值和更新公式，更新当前的粒子位置并确定更新后每个粒子的适应度；

针对每个粒子，将该粒子经过所有位置中适应度最大的位置记为该粒子的局部最优解；

取各粒子的局部最优解中适应度最大的局部最优解作为全局最优解；

判断是否满足迭代结束条件，若满足则输出全局最优解，并将其作为无功优化策略；反之，则跳转至根据预设公式更新所述改进粒子群算法的学习因子和权重系数的步骤进行迭代。

3.根据权利要求2所述的电力系统无功优化方法，其特征在于，所述预设公式为：

其中，ω为所述改进粒子群算法每次迭代时的权重系数，g为所述改进粒子群算法的当前迭代次数，g_max为所述改进粒子群算法最大迭代次数，c₁和c₂为所述改进粒子群算法每次迭代时的学习因子，ω_max、ω_min、c_1max、c_1min、c_2max、c_2min为所述改进粒子群算法的预设参数。