1. 研究目的与意义
电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的有效手段,是提高电力系统电压质量、降低网络损耗的重要措施之一。所谓无功优化,就是当系统的结构参数及负荷情况给定时,通过对某些控制变量的优化,所能找到的在满足所有指定约束条件前提下,使系统的某一个或多个性能指标达到最优时的无功调节手段。无功优化问题是典型的非线性规划问题,解空间具有非线性、不连续、多不确定因素等特点。一般将这种规划问题分为运行和投资规划两个子问题。本文只对运行规划进行研究。即寻求一种无功补偿方法使得线路总的损耗费用最小。
就无功优化的方法而言,现已提出的无功优化方法有线性规划法、非线性规划法等常规的无功优化方法以及人工智能系统分析方法等。但由于无功优化题本身的复杂性,这些算法都存在着这样或那样的不足。遗传算法作为一种模拟生物进化过程的新方法,以其对非线性和复杂问题的全局搜索能力及其简单通用、鲁棒性强的显著特点,引起了不同研究领域人们的广泛注意。本文试图在原有的遗传算法理论的基础上,对优化过程加以改进,提出基因库优化,和基因重组的方法,采用实型和整型变量统一编码。经IEEE-9网络算例分析表明,此方法在寻求全局最优和稳定收敛上有很大改进。
利用Matlab的高效处理矩阵运算的能力，编写了用变尺度混沌算法求解无功优化的程序。
2. 课题关键问题和重难点
本文研究的是基于变尺度混沌算法的无功优化，在文章的第一章我就对无功优化的定义，分类，特点及方法作了一个简单介绍。
然后对变尺度的混沌优化的原理及方法作了介绍，在此基础上研究变尺度混沌优化方法如何用于无功优化中，且以一个9节点的网络图优化来说明变尺度混沌优化算法的优越性。
因为在该算法过程中要用到潮流计算，所以在文章中对潮流的计算机算法作了一点简单介绍，主要是我们常用的牛顿拉夫逊法,关于在本文中所涉及到的仿真和潮流计算，我都是用MATLAB实现的！
3. 国内外研究现状（文献综述）
无功优化规划问题是一个多维的、多目标、连续变量和离散变量混和的非线性优化问题,其主要目的是要找出对所选负荷母线配置新无功电源最经济的投资方案,以保证在实际系统运行中保持合理的电压幅值，保障系统的经济运行，并满足一定运行约束。为了求解这样一个多目标优化问题，既要求投资量最小，又要求所扩建的无功补偿设备能最大程度的降低运行时的有功网损、无功购电费用、提高静态电压稳定裕度等等，可知，我们面临目标众多，类型不一，量纲不同，无法比较，甚至相互冲突的问题。由于存在目标之间的无法比较和冲突现象，不一定在所有目标上都有最优解。一个解可能在某个目标上是最好的，但在其他目标上是最差的。因此，在有多目标时，通常存在一系列无法简单进行相互比较的解。这种解称为非支配解或Pareto 最优解，他们的特点是：在无法改进任何一项目标函数的同时不削弱其他目标函数（一个或一个以上）。
文献中介绍了电力系统无功优化问题研究的发展及现状，给出了电力系统无功优化基本数学模型，综述了应用于电力系统无功优化问题求解的各种优化算法，并分析了各种优化算法及其对应数学模型的优缺点和适用范围。
混沌优化算法（Chaos Optimization Algorithm， COA）是一种新型的直接搜索优化算法。它直接采用混沌变量在允许解空间内进行搜索，搜索过程按混沌运动的自身规律进行，与GA和TS等按概率接受劣解以跳出局部最优解的算法相比，它更易于摆脱局部最优解，搜索效率高[7]。对于变量较多、约束条件复杂的优化问题，利用COA求解较简单、易于实现，可以充分利用问题本身的特性并借助 载波技术构造问题解空间，适应性强，具有一定的优越性。混沌优化技术分别应用于电力系统的经济负荷分配、负荷预测及辨识、最优潮流等优化及规划领域，都取得了良好的效果。但COA存在一个缺陷，即局部搜索效果较差，计算精度不高。针对这个缺点，变尺度混沌优化算法（Mutative Scale Chaos Optimization Algorithm， MSCOA）以COA为基础，通过缩小优化变量的搜索区间来实现局部细化搜索，同时通过改变二次搜索的调节系数来提高搜索精度。
4. 研究方案
文献中主要介绍了电力系统无功优化问题研究的发展及现状，给出了电力系统无功优化基本数学模型，综述了应用于电力系统无功优化问题求解的各种优化算法，并分析了各种优化算法及其对应数学模型的优缺点和适用范围。在这个过程，需要运用MATLAB工具实现了对潮流的计算，这期间要解决很多问题，要编写程序，要处理数据，还要懂得牛顿拉夫逊算法的核心实质。
5. 工作计划
第一周~第三周：
熟悉Matlab软件，要懂得简单程序的编写，简单程序的要能读懂，了解此软件在电力系统中的应用，翻译相应的文献说明。了解电力系统潮流计算的基本原理及方法。弄懂牛顿拉夫逊算法。
第四周~第八周：
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