【摘 要】
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在现代复杂电力系统中，电压不稳定事故已成为威胁电力系统安全的重要因素。在开放输电环境下，如何提高电压稳定裕度，现已成为众多领域的研究热点。本文主要研究改进粒子群算法(M
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在现代复杂电力系统中，电压不稳定事故已成为威胁电力系统安全的重要因素。在开放输电环境下，如何提高电压稳定裕度，现已成为众多领域的研究热点。本文主要研究改进粒子群算法(MPSO)在静态电压稳定分析中的应用: 首先，针对目前粒子群算法(PSO)收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点，对基本PSO的惯性权值和加速因子进行优化，改进了粒子群算法特性。将基本PSO和改进后的PSO应用于经典的测试函数，结果表明其全局收敛性能和收敛速度均比基本PSO有了较大的提高。 其次，针对以往的的连续潮流法中按固定方式调整发电机出力使得计算结果过于保守的缺点，提出并实现了一种新的基于MPSO算法优化发电调度的连续潮流方法。研究表明该方法可以对发电机的出力进行动态地调整，尽可能充分地利用系统中的有功容量，提高了静态电压稳定裕度，与以往的两种发电机出力方法相比，分别提升了5.85％与3.17％。 再者，针对一般系统常采用恒功率负荷模型使得计算结果不准确的问题，本文分析和比对了考虑负荷静特性（采用多项式负荷模型）后系统的静态电压稳定结果。结果表明，使用合理的负荷模型能得到准确的计算结果。 最后，考虑到经济调度影响着发电机出力的调整，将发电成本指标引入到发电机优化调整的目标函数中，构建了发电成本极小化、静态电压稳定裕度极大化的多目标优化函数模型。通过计算得出其性能指标值为172.97$/h·pu，而只考虑发电成本最小时性能指标值为189.75$/h·pu，只考虑静态电压稳定裕度极大化时性能指标值为173.98$/h·pu。所提模型的性能指标值最低，可见其能有效地实现系统的电压稳定性和经济性的综合最优。
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