CN103280817A - 一种基于禁忌搜索的无功平衡区域确定方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于禁忌搜索的无功平衡区域确定方法，包括步骤：步骤1，构建用于禁忌搜索的无功发电节点间无功功率分配模型，并确定目标函数和约束条件；步骤2，获取区域电网中各无功发电节点的电压和无功发电节点间的等值阻抗，基于无功发电节点间无功功率分配模型及其目标函数和约束条件，采用禁忌搜索算法搜索与无功不平衡节点联系最为紧密的m个无功发电节点，从而获得无功不平衡节点的无功平衡区域。本发明方法能选择最优的无功发电节点构成无功平衡区域，不仅减少了无功功率失配量分配过程中的有功损耗，还能准确确定系统无功平衡区域。

Description

一种基于禁忌搜索的无功平衡区域确定方法

技术领域

本发明属于电力工程领域，尤其涉及一种基于禁忌搜索的无功平衡区域确定方法。

背景技术

当大电网潮流方式调整后，例如，修改发电、负荷、拓扑结构等，将使电力网络节点的有功无功发生较大变化，导致电力网络出现有功无功不平衡的情况，影响大电网的安全稳定运行。我国电力网络具有超高压、大容量、远距离输电等特点，在大电网中，绝大部分（70-80%）区域都能保持良好的潮流结构，潮流不收敛现象只发生在局部地区。因此，研究无功功率失配量的自动平衡调整方法意义重大。这些方法不仅要在分析规模上满足大系统需求，也需要较快的计算效率，这样才能满足实际工作的需求。

针对大规模、重负荷的现代大电网络，常规潮流算法将会出现收敛性差、计算结果与实际运行条件不相符的情况。针对上述常规潮流算法应用于大规模、重负荷的实际大电网存在的弊端，提出无功平衡区域确定方法，并形成适应现有大电网，保证其安全稳定和高效运行的潮流自动平衡调整策略。

在无功功率失配量分配过程中，依据节点之间的等值阻抗选取与无功不平衡节点联系最为紧密的m个无功发电节点k组成集合Ω_i，与无功不平衡节点联系最为紧密的m个无功发电节点k即与无功不平衡节点之间等值电抗较小的m个无功发电节点。集合Ω_i即为无功不平衡节点的无功平衡区域。

目前，确定无功不平衡节点的无功平衡区域的方法，主要存在如下两个问题：

1）无法选择具体的无功发电节点。

要求选择与无功不平衡节点i电气距离较近的无功发电节点。选择具体的无功发电节点，是无功功率失配量分配时，遵循分层分区和就地平衡，避免经长距离线路或多级变压器传送无功功率原则的基础。

2）有功损耗大。

无功功率应能随负荷或电压进行调整，保证系统各枢纽点的电压在正常和事故后均能满足规定的要求，所以要求选用适当数量的无功发电节点，尽量减少有功损耗。

上述两个问题决定了无功功率是否能实现自动调整，为了解决上述两个难点，本发明采取禁忌搜索算法完成无功平衡区域的选取。

发明内容

针对现有的无功平衡区域确定方法中无法选择具体的无功发电节点和有功损耗大的问题，本发明提出了一种能够实现自动调整无功功率的、基于禁忌搜索算法的无功平衡区域确定方法，该方法能选择最优的无功发电节点，从而减少无功功率失配量分配过程中的有功损耗。

为了解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：

一种基于禁忌搜索的无功平衡区域确定方法，包括步骤：

步骤1，构建用于禁忌搜索的无功发电节点间无功功率分配模型，并确定目标函数和约束条件；

步骤2，获取区域电网中各无功发电节点的电压和无功发电节点间的等值阻抗，基于无功发电节点间无功功率分配模型及其目标函数和约束条件，采用禁忌搜索算法搜索与无功不平衡节点联系最为紧密的m个无功发电节点，从而获得无功不平衡节点的无功平衡区域。

步骤1中所述的无功发电节点间无功功率分配模型以无功发电节点间π型等值电路的最小等值电抗为目标函数。

步骤1中所述的约束条件包括无功发电节点的电压约束和无功出力约束以及无功平衡约束，所述的无功平衡约束进一步包括无功发电节点之间的无功功率失配量的承担能力约束和无功发电节点个数约束。

所述的无功发电节点之间的无功功率失配量的承担能力约束为：ΔQ_ki≤{(Q_Gk-Q_Gkmin)||(Q_Gkmax-Q_Gk)}，其中，ΔQ_ki为无功发电节点i分配给无功发电节点k的无功功率失配量；符号“||”表示逻辑或运算，表示取(Q_Gk-Q_Gkmin)和(Q_Gkmax-Q_Gk)中的较大值。

所述的无功发电节点个数约束为：

其中，Ω_i为无功发电节点i的无功平衡区域，k表示集合Ω_i中第k个无功发电节点，k∈Ω_i；ΔQ_i表示无功发电节点i总的无功功率失配量；

表示无功平衡区域Ω_i中的无功发电节点对无功发电节点i的无功功率失配量承担能力的总和。

步骤2进一步包括以下子步骤：

2.1获取区域电网中各无功发电节点的电压和无功发电节点间的等值阻抗，并以区域电网的当前运行方式作为初始解x⁰，初始化当前解x^new＝x⁰，初始化当前最优解x^best＝x⁰，初始化禁忌表TL＝φ，初始化迭代计数次数K=0；

2.2判断是否满足终止准则，满足则停止搜索并输出当前最优解；否则，令K=K+1后，执行步骤2.3；

2.3基于无功发电节点间无功功率分配模型和评价函数确定候选试验解集Can_N(x^new)；

2.4根据候选试验解集Can_N(x^new)中各候选试验解的评价值选出最优试验邻居解，采用评价函数f(x)评价当前最优解x^best和最优试验邻居解，如果最优试验邻居解优于当前最优解x^best，则采用最优试验邻居解替换当前最优解x^best，同时更新禁忌表，然后执行步骤2.2；否则，执行步骤2.5；

2.5判断产生最优试验邻居解对应的“移动”是否在禁忌表TL中，如果产生上述最优试验邻居解对应的“移动”在禁忌表TL中但已达到释放水平或不在禁忌表TL中，则采用该最优试验邻居解替换当前最优解x^best，并更新禁忌表，然后执行步骤2.2；如果上述最优试验邻居解对应的“移动”在禁忌表TL中但未达到释放水平，则将该最优试验邻居解从候选试验解集Can_N(x^new)中删除，并执行步骤2.4。

所述的终止准则为：当前最优解保持不变的迭代步数达到预设的持续迭代步数时，则终止搜索。

所述的评价函数f(x)为基于目标函数的评价函数。

步骤2.4和2.5中所述的更新禁忌表，具体按如下操作：

将产生所述的最优试验邻居解的“移动”的反方向“移动”存入禁忌表TL中，并根据经验设定其对应的禁忌长度。

与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：

（1）本发明方法充分考虑了按分层分区和就地平衡的无功功率平衡原则，并能随负荷或电压进行调整，保证系统各枢纽点的电压在正常和事故后均能满足规定的要求，避免经长距离线路或多级变压器传送无功功率。

（2）本发明方法能选择最优的无功发电节点构成无功平衡区域，不仅减少了无功功率失配量分配过程中的有功损耗，还能准确确定系统无功平衡区域。

附图说明

图1是节点i和j间的π型等值电路；

图2是本发明搜索无功发电节点的流程图。

具体实施方式

本发明提出了一种能够实现自动调整无功功率的无功平衡区域确定方法，该方法能选择最优的无功发电节点，并减少有功损耗。

下面将对本发明方法做进一步说明，具体包括如下步骤：

步骤1、构建用于禁忌搜索的无功发电节点间无功功率分配模型，并确定目标函数和约束条件。

本步骤的具体实施如下：

首先，构建用于禁忌搜索的无功发电节点间无功功率分配模型。

无功功率分配因子的确定是以电气距离为基础。以电网内任意节点i和j间的π型等值电路的等值阻抗Z_ij=r_ij+jx_ij来定义节点i和j间的电气距离，并基于上述电气距离求取无功功率分配因子，其中，r_ij和x_ij分别为节点i和j间的π型等值电路的等值电阻和等值电抗。

对输电网，由于r_ij≤x_ij，因此节点i向节点j输送的无功功率Q_ij如下：

$Q_{\mathrm{ij}}=\frac{U_i(U_i-U_j)}{x_{\mathrm{ij}}}---\left(1\right)$

式（1）中，U_i和U_j分别为节点i和节点j的电压；x_ij为节点i和j间的π型等值电路的等值电抗。

无功发电节点间的无功功率分配因子λ_ki为：

${\mathrm{\λ}}_{\mathrm{ki}}=\frac{1/x_{\mathrm{ki}}}{\underset{j\∈{\mathrm{\Ω}}_i}{\mathrm{\Σ}}1/x_{\mathrm{ij}}}---\left(2\right)$

式（2）中：

Ω_i为无功发电节点i的无功平衡区域，k和j分别表示集合Ω_i中第k和j个无功发电节点；

x_ki为节点i和k间的π型等值电路的等值电抗；

x_ij为节点i和j间的π型等值电路的等值电抗。

其次，确定无功发电节点间无功功率分配模型的目标函数。

在无功功率失配量分配过程中，依据无功功率的分配原则，需选取与节点i联系最为紧密的m个无功发电节点，构成节点i的无功平衡区域。本发明以无功发电节点间π型等值电路的最小等值电抗x_ki为目标函数，那么，与节点i联系最为紧密的m个无功发电节点即与节点i间的等值电抗x_ki较小的m个无功发电节点。

目标函数的数学表达式如下：

minx＝min_xki,(k∈(1,2,...,i-1,i+1,...,n)   （3）

式（3）中，

x_ki为节点i和k间的π型等值电路的等值电抗，i、k均表示无功发电节点；

n为问题电网中的无功发电节点数。

最后，确定无功发电节点间无功功率分配模型的约束条件。

实现无功就地平衡，根据无功功率分配因子定义，需选择与节点i之间联系最为紧密的无功发电节点k；同时，必须遵循一定的平衡规则，如按照无功功率分配因子对无功功率失配量进行分配后，无功发电节点电压和节点的无功功率不能越限等。因此，需要构建无功功率分配模型的约束条件。

本发明构建的约束条件包括无功发电节点的电压约束和无功出力约束以及无功平衡约束，无功平衡约束包括无功发电节点间的无功功率失配量的承担能力约束和无功发电节点个数约束。

具体的约束条件如下：

（a）电压约束：

U_Gkmin≤U_Gk≤U_Gkmax    （4）

式（4）中，U_Gk为无功发电节点k的电压，U_Gkmax和U_Gkmin分别为无功发电节点k的电压允许上限和下限；

（b）无功出力约束：

Q_Gkmin≤Q_Gk≤Q_Gkmax    （5）

式（5）中，Q_Gk为无功发电节点k的当前无功出力；Q_Gkmax和Q_Gkmin分别为无功发电节点k的无功出力允许上限和下限。

（c）无功平衡约束，包括无功功率失配量的承担能力约束和无功发电节点个数约束：

①无功发电节点k和i间的无功功率失配量的承担能力约束：

ΔQ_ki≤{(Q_Gk-Q_Gkmin)||(Q_Gkmax-Q_Gk)}    （6）

式（6）中：

ΔQ_ki为节点i分配给节点k的无功功率失配量，表示无功发电节点k对节点i的不平衡功率的承担能力，应限制在极限范围内；

符号“||”表示逻辑或运算，(Q_Gk-Q_Gkmin)||(Q_Gkmax-Q_Gk)表示取(Q_Gk-Q_Gkmin)和(Q_Gkmax-Q_Gk)中的较大值。

②无功发电节点个数的约束：

${\mathrm{\ΔQ}}_i\≤\underset{k\∈{\mathrm{\Ω}}_i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ΔQ}}_{\mathrm{ki}}---\left(7\right)$

式（7）中：

Ω_i为无功发电节点i的无功平衡区域，k表示集合Ω_i中第k个无功发电节点，k∈Ω_i；

ΔQ_i表示节点i总的无功功率失配量；

表示无功平衡区域Ω_i中的无功发电节点对节点i的无功功率失配量承担能力的总和。

式（7）的无功发电节点个数约束表示，节点i的总的无功功率失配量应不大于无功平衡区域Ω_i总的承担能力的最小值，该约束能保证选取最少数量的无功发电节点，从而可降低功率损耗。

步骤S2、设计禁忌搜索算法的搜索关键参数。

禁忌搜索算法（TS算法）是一种亚启发式随机搜索算法，该算法从一个初始可行解出发，选择一系列的特定搜索方向（移动）作为试探，选择实现让特定的目标函数值变化最多的移动。为了避免陷入局部最优解，禁忌搜索算法中采用了一种灵活的“记忆”技术，对已进行的优化过程进行记录和选择，指导下一步的搜索方向，这就是禁忌表的建立。与普通的优化搜索算法相比，禁忌搜索算法采用了许多独特的思想和技术，主要体现在以下几个方面：

（1）特赦准则，搜索过程中可以接受较差的解，具有较好的“爬山”能力；

（2）当前最优解不是在当前邻域中随机选择，而是优于当前最优解，或是非禁忌的最佳解，因此，能够搜索到最优解；

（3）适合解决多变量、多约束、不连续、非线性的全局优化问题，并且具有独特的优越性。

所以本发明采用禁忌搜索算法来实现无功功率失配量的分配。

由于要选取m个与节点i联系紧密的无功发电节点，一次禁忌搜索能够搜索到一个全局最优解，所以本算法采取m次禁忌搜索，每次禁忌搜索以等值阻抗最小为目标函数（见公式（3））；选取的发电节点个数m由收敛条件决定。

下面将对本发明搜索关键参数进行设计。

1、设计初始解

禁忌搜索算法与遗传算法、模拟退火算法等类似，它的初始解通常可以随机产生，也可以根据问题信息，借助一些启发式方法产生，以保证一定的算法初始性能。

由于TS算法主要基于邻域搜索，初始解选取的好坏对搜索结果影响很大。特别是对于一些具有复杂约束的优化问题，如果随机选定的初始解是不可行解，甚至通过多次搜索也找不到一个可行解，这种情况下，就应该针对问题特定的复杂约束，采用启发式方法或其他方法寻找一个可行解作为初始解。

算法本身要应用于实践，而在实际电网中，当前运行方式易于获得，所以本发明中将区域电网的当前运行方式作为初始解。多数情况下，以区域电网的当前运行方式作为初始解，容易收敛，并且减少了随机选取初始解时的计算量。

2、设计禁忌表

在禁忌搜索算法中，为了防止算法在搜索过程中出现循环搜索，陷入局部最优，因此设置了禁忌表。禁忌表通常用来记录已执行过的“移动”的反方向“移动”，这些反方向“移动”成为禁忌“移动”。在一定次数内，当形成试验解时，这些“移动”是被禁止访问的。禁忌表是禁忌搜索算法的核心，其功能和人类的短期记忆功能十分相似，又称为“短期表”。

禁忌表的内容包括禁忌对象和禁忌长度。

（a）禁忌对象

所谓禁忌对象，就是放入禁忌表中的元素，禁忌的目的是为了避免迂回搜索，提高搜索有效性。禁忌对象的选择方法很多，可以是最近访问过的点、状态、状态的变化以及目标值等。

本发明选择以状态本身作为禁忌对象，例如，把移动s放入禁忌表中，禁止以后再做这样的移动，避免循环搜索。

（b）禁忌长度

所谓禁忌长度，就是禁忌表的大小。即一个禁忌对象进入禁忌表后，只有经过一定的迭代次数，才能从禁忌表中退出。也就是说，在禁忌长度的迭代次数内，被禁忌的对象是被禁止搜索的。可以知道，禁忌表的长度一定程度影响着计算时间和存储空间，即禁忌表长度越大，所需计算时间和存储空间也相应增大，但是如果长度过小，会造成搜索的循环，这也是需要考虑的。

本发明中，禁忌长度根据经验选取。每次迭代后，禁忌表都要进行更新，也就是说，每次迭代后，新的“移动”被存入禁忌表；如果禁忌表中的某个“移动”已经达到了预设的迭代次数，将被移除禁忌表。

3、设计特赦准则

为了防止某个优于“当前最优解”状态的禁忌候选解被限制执行，不管这个状态是否在禁忌表中，都采用这个移动，以更新当前解和当前最优解。为此，禁忌搜索设计了特赦准则，用于释放那些有价值的“移动”，也就是说，如果禁忌中某个“移动”满足特赦准则，则将不被禁忌，可以作为下一步“移动”的搜索方向。

本发明中，特赦准则定义为在迭代过程中，到目前为止所发现的评价函数的最小值，如果禁忌表中的“移动”作用于当前解产生的试验邻居解优于最优试验邻居解，则满足特赦准则。

4、设计终止准则

与其他智能搜索算法，如遗传算法、模拟退火算法一样，禁忌搜索算法不能保证搜索到问题的全局最优解，而且没有判据来判断是否找到全局最优解。因此，必须给出停止搜索的终止准则。

随机组合类算法通常采用的退出迭代的判断条件为：是否达到预定的最大迭代次数。本发明设计的终止准则是最优状态连续保持不变的最大持续迭代次数，其值视问题的规模和难度而定，当迭代次数达到最优状态连续保持不变的最大持续迭代次数时，则终止搜索。

步骤S3、基于步骤1构建的无功发电节点间无功功率分配模型及其目标函数和约束条件、基于步骤2设计的关键搜索参数，采用禁忌搜索算法搜索与无功不平衡节点联系最为紧密的多个无功发电节点，从而获得无功不平衡节点的无功平衡区域。

构建无功不平衡节点相应的无功平衡区域，实现无功失配量基于无功分配因子的自动调整过程，完成系统无功平衡区域的确定。

基于禁忌搜索的无功分配因子优化方法，即寻找m个满足电气距离较小的无功发电节点，形成无功平衡区域，按照无功分配因子分配节点的不平衡功率，实现无功的就地平衡。

采用禁忌搜索算法获取无功不平衡节点的无功平衡区域的步骤如下：

①获取区域电网中各无功发电节点的电压和无功发电节点间的等值阻抗，并将区域电网的当前运行方式作为初始解x⁰，初始化当前解x^new＝x⁰，初始化当前最优解x^best＝x⁰，初始化禁忌表TL＝φ，初始化迭代计数次数K=0；

②判断是否满足终止准则，满足则停止搜索并输出当前最优解；否则，K=K+1，执行步骤③；

③通过移动，产生辐射状的一系列试验解S，即区域电网中的若干无功发电节点，采用试验解S更新当前解x^new，采用评价函数f(x)评价试验解S，将满足评价函数的试验解作为候选试验解；重复移动，并针对每次移动获取对应的候选试验解；所得的所有候选试验解构成候选试验解集Can_N(x^new)；

④根据候选试验解集Can_N(x^new)中各候选试验解的评价值选出最优试验邻居解，采用评价函数f(x)评价当前最优解x^best和最优试验邻居解，如果最优试验邻居解优于当前最优解x^best，则采用最优试验邻居解替换当前最优解x^best，并更新禁忌表，即，将产生最优试验邻居解的“移动”的反方向“移动”存入禁忌表，并根据经验设定其对应的禁忌长度，然后执行步骤②；否则，执行步骤⑤。

⑤如果步骤④中获得的最优试验邻居解对应的“移动”不在禁忌表TL中，或是在禁忌表TL中但已达到释放水平，则采用该最优试验邻居解更新当前最优解x^best，并更新禁忌表，即，将产生最优试验邻居解的“移动”的反方向“移动”存入禁忌表TL中，并根据经验设定其对应的禁忌长度，然后执行步骤②；如果产生最优试验邻居解对应的“移动”在禁忌表中但未达到释放水平，则将该最优试验邻居解从候选试验解集Can_N(x^new)中删除，并执行步骤④。

本具体实施中设计的终止准则为：判断最优状态连续保持不变的步数是否达到设定的连续迭代步数。即，当前最优解保持不变的迭代步数达到预设的持续迭代步数时，则终止搜索。

上述评价函数f(x)为基于目标函数的评价函数，本具体实施中，评价函数f(x)直接采用步骤1所构建的无功功率分配模型的目标函数（见公式（3））。

每采用禁忌搜索算法搜索依次即可获得一个当前最优解，该当前最优解即与节点i间的等值电抗最小的无功发电节点。将每次获得的当前最优解剔除后，采用上述禁忌算法对剩余的无功发电节点继续进行搜索。本发明中采用禁忌搜索算法搜索m次，即可获得与节点i间的等值电抗最小的m个无功发电节点，该m个无功发电节点即构成无功不平衡节点i的无功平衡区域。

搜索得到的无功发电节点的数量m受

约束，见公式（7），其中，Ω_i表示节点i的无功平衡区域，k表示集合Ω_i中第k无功发电节点，k∈Ω_i；ΔQ_i表示节点i总的无功功率失配量；

表示无功平衡区域Ω_i中无功发电节点对节点i的无功功率失配量承担能力的总和。

Claims (9)

1.一种基于禁忌搜索的无功平衡区域确定方法，其特征在于，包括步骤：

步骤1，构建用于禁忌搜索的无功发电节点间无功功率分配模型，并确定目标函数和约束条件；

步骤2，获取区域电网中各无功发电节点的电压和无功发电节点间的等值电抗，基于无功发电节点间无功功率分配模型及其目标函数和约束条件，采用禁忌搜索算法搜索与无功不平衡节点联系最为紧密的m个无功发电节点，从而获得无功不平衡节点的无功平衡区域。

2.如权利要求1所述的基于禁忌搜索的无功平衡区域确定方法，其特征在于：

步骤1中所述的无功发电节点间无功功率分配模型以无功发电节点间π型等值电路的最小等值电抗为目标函数。

3.如权利要求1所述的基于禁忌搜索的无功平衡区域确定方法，其特征在于：

步骤1中所述的约束条件包括无功发电节点的电压约束和无功出力约束以及无功平衡约束，所述的无功平衡约束进一步包括无功发电节点之间的无功功率失配量的承担能力约束和无功发电节点个数约束。

4.如权利要求3所述的基于禁忌搜索的无功平衡区域确定方法，其特征在于：

所述的无功发电节点之间的无功功率失配量的承担能力约束为：ΔQ_ki≤{(Q_Gk-Q_Gkmin)||(Q_Gkmax-Q_Gk)}，其中，ΔQ_ki为无功发电节点i分配给无功发电节点k的无功功率失配量；符号“||”表示逻辑或运算，表示取(Q_Gk-Q_Gkmin)和(Q_Gkmax-Q_Gk)中的较大值。

5.如权利要求3所述的基于禁忌搜索的无功平衡区域确定方法，其特征在于：

所述的无功发电节点个数约束为：

其中，Ω_i为无功发电节点i的无功平衡区域，k表示集合Ω_i中第k个无功发电节点，k∈Ω_i；ΔQ_i表示无功发电节点i总的无功功率失配量；

表示无功平衡区域Ω_i中的无功发电节点对无功发电节点i的无功功率失配量承担能力的总和。

6.如权利要求1所述的基于禁忌搜索的无功平衡区域确定方法，其特征在于：

步骤2进一步包括以下子步骤：

2.1获取区域电网中各无功发电节点的电压和无功发电节点间的等值阻抗，并以区域电网的当前运行方式作为初始解x⁰，初始化当前解x^new＝x⁰，初始化当前最优解x^best＝x⁰，初始化禁忌表TL＝φ，初始化迭代计数次数K=0；

2.2判断是否满足终止准则，满足则停止搜索并输出当前最优解；否则，令K=K+1后，执行步骤2.3；

2.3基于无功发电节点间无功功率分配模型和评价函数确定候选试验解集Can_N(x^new)；

2.4根据候选试验解集Can_N(x^new)中各候选试验解的评价值选出最优试验邻居解，采用评价函数f(x)评价当前最优解x^best和最优试验邻居解，如果最优试验邻居解优于当前最优解x^best，则采用最优试验邻居解替换当前最优解x^best，同时更新禁忌表，然后执行步骤2.2；否则，执行步骤2.5；

2.5判断产生最优试验邻居解对应的“移动”是否在禁忌表TL中，如果产生上述最优试验邻居解对应的“移动”在禁忌表TL中但已达到释放水平或不在禁忌表TL中，则采用该最优试验邻居解替换当前最优解x^best，并更新禁忌表，然后执行步骤2.2；如果上述最优试验邻居解对应的“移动”在禁忌表TL中但未达到释放水平，则将该最优试验邻居解从候选试验解集Can_N(x^new)中删除，并执行步骤2.4。

7.如权利要求6所述的基于禁忌搜索的无功平衡区域确定方法，其特征在于：

所述的终止准则为：当前最优解保持不变的迭代步数达到预设的持续迭代步数时，则终止搜索。

8.如权利要求6所述的基于禁忌搜索的无功平衡区域确定方法，其特征在于：

所述的评价函数f(x)为基于目标函数的评价函数。

9.如权利要求6所述的基于禁忌搜索的无功平衡区域确定方法，其特征在于：

步骤2.4和2.5中所述的更新禁忌表，具体按如下操作：

将产生所述的最优试验邻居解的“移动”的反方向“移动”存入禁忌表TL中，并根据经验设定其对应的禁忌长度。

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