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文献[5]提出了一种应用于电力系统无功优化问题的改进遗传算法，在简单遗传算法的基础上，对编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行了改进，通过对ZEEE-14节点系统的计算分析表明要优于简单遗传算法。
文献[6]提出了在不同优化阶段，对目标函数各项罚因子采用不同权重，并且构造出分阶段适应性函数，以及提出了选择式杂交方式等改进措施。通过典型算例和实际系统的测试，证明了这些改进方法对遗传算法应用于无功优化计算的寻优速度和收敛特性都有明显提高。
文献[7]采用一种修正的遗传算法求解无功优化问题。文中算法借助于Benders分解将原问题分解为投资子问题和运行问题；其中，运行问题用逐次线性规划法求解，而投资子问题用遗传算法求解，将二者结合起来，综合了两种方法的长处。该算法缩小了求解空间，降低求解维数，加快了收敛速度。
文献[8]以降低网络损耗为目标函数，采用二进制编码的优化编码方式，把所有子串中的对应位码按一定的方式排列，分成不同区域，先对各区域搜索，最后对所有区域进行搜索，扩大了遗传算法的搜索空间。另外，引进了可变的变异概率，避免了算法早熟。
文献[9]对交叉算子与变异算子做了不同于以前的改进。将每个控制变量看作一个基因片。交叉是取两个父辈个体，将对应分量求平均值作为新个体各分量的值。变异则是随机产生各分量的值，替换要变异的分量，优秀个体直接到下一代的方法，能保证历代出现的好方案均不会立即丢失，且可得到一批有竞争力的次优方案。
文献[10]以鄂州电网无功优化系统的实例出发，作者论述了基于GA的无功优化方法的程序流程，着重解决了在实际应用时遇到的几个问题，即针对无功优化中离散变量的处理提出了一种映射编码方法；改进了目标函数的模；讨论了相关参数的选择，在实际应用中取得了较好的效果。
1.3 本文所做的工作
本文在总结前人研究的基础上，分析了电力系统无功优化问题的特点，对标准遗传算法进行改进以应用于无功优化的求解计算，所做的主要工作是对标准遗传算法的编码方式，遗传算子，收敛判据等进行改进，以提高遗传算法在无功优化中的收敛速度和全局优化能力，并把经过改进的遗传算法应用于lOkV配电网无功优化配置，进行了算法分析后结合标准网络对算法进行了验证。
本人的工作主要体现在以下几点：
（1）首先介绍电力系统无功优化配置的目的和意义。
（2）提出了考虑配电网网损效益、节点电压水平和无功优化费用的综合目标函数，使得模型的建立更符合实际情况。
（3）给出充分体现电力系统无功优化配置问题特点的改进遗传算法的完整实现方案。
（4）对所提出的配电网无功优化配置的数学模型及其求解的方法进行了算例计算，充分证明了该数学模型的合理性，普遍适用性和计算方法的有效性。
2 无功优化的基本理论
2.1 配电网无功损耗
配电变压器是配电网中无功功率的主要消耗者之一。变压器的无功损耗 主要包括励磁无功功率损耗 和漏磁无功损耗 。
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