基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

李芳; 李伯群; 崔阳

doi:10.14044/j.1674-1757.pcrpc.2026.02.008

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基于改进粒子群算法的电力系统无功优化
Reactive Power Optimization of Power System Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm
辽宁科技大学，辽宁鞍山 114051
2026年47卷第2期页码：70-79
DOI：10.14044/j.1674-1757.pcrpc.2026.02.008
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李芳, 李伯群, 崔阳. 基于改进粒子群算法的电力系统无功优化[J]. 电力电容器与无功补偿, 2026,47(2):70-79.

LI Fang, LI Boqun, CUI Yang. Reactive Power Optimization of Power System Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Power Capacitor & Reactive Power Compensation, 2026, 47(2): 70-79.
李芳, 李伯群, 崔阳. 基于改进粒子群算法的电力系统无功优化[J]. 电力电容器与无功补偿, 2026,47(2):70-79. DOI： 10.14044/j.1674-1757.pcrpc.2026.02.008.

LI Fang, LI Boqun, CUI Yang. Reactive Power Optimization of Power System Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Power Capacitor & Reactive Power Compensation, 2026, 47(2): 70-79. DOI： 10.14044/j.1674-1757.pcrpc.2026.02.008.

摘要

为提高电力系统无功优化的经济性与运行稳定性，提出了一种改进的粒子群算法（particle swarm optimization，PSO），用于实现配电网无功优化调度。以网损和运行成本最小为目标函数，构建包含传统电容器组与无功补偿器出力的无功优化模型。通过引入精英竞角领导策略与驱动扰动机制，增强算法全局搜索能力与收敛性能，并采用Sigmoid函数动态调整惯性权重，使粒子在解空间分布更为均匀，有效克服传统PSO易早熟收敛的缺陷。此外，定义一种特殊拥挤距离度量方式，保持解的分布性与多样性。在多模态多目标测试函数上的实验表明，该算法能够稳定获取大量分布均匀的帕累托最优解。基于IEEE 14节点系统的仿真验证进一步表明，所提方法在无功优化中具有明显优势，可提供多种分布均匀且多样化的无功补偿方案，显著降低网损并改善电压质量，为配电网优化运行提供有效决策支持。

Abstract

For improving the economic performance and operation stability of reactive power optimization in power systems，an improved particle swarm optimization（PSO）algorithm is proposed to achieve reactive power optimization dispatching in distribution networks. Taking the minimum network loss and operating cost as the objective functions，a reactive power optimization model including the output of traditional capacitor bank and reactive power compensators is constructed. By introducing the elite competitive leadership strategy and the driving perturbation mechanism，the global search ability and convergence performance of the algorithm are enhanced. Moreover，the Sigmoid function is adopted to dynamically adjust the inertia weight and make the particle distribution in the solution space more uniform，which effectively overcomes the defect of premature convergence of traditional PSO. In addition，a special crowding distance measurement mode is defined，which can maintain the distribution and diversity of solutions. The experiments on multimodal and multi-objective test functions show that this algorithm can stably obtain a large number of uniformly distributed Pareto optimal solutions. The simulation verification based on the IEEE 14-node system further indicates that the proposed method has obvious advantages in reactive power optimization. It can provide a variety of uniformly distributed and diverse reactive power compensation schemes，significantly reduce network losses and improve voltage quality，as well as provide effective decision support for the optimal operation of distribution network.

关键词

Keywords

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