电力系统及其自动化学报
電力繫統及其自動化學報
전력계통급기자동화학보
PROCEEDINGS OF THE CHINESE SOCIETY OF UNIVERSITIES
2014年
2期
8-13,43
,共7页
陈前宇%陈维荣%戴朝华%张雪霞
陳前宇%陳維榮%戴朝華%張雪霞
진전우%진유영%대조화%장설하
无功优化%智能优化算法%粒子群优化算法%有功网损
無功優化%智能優化算法%粒子群優化算法%有功網損
무공우화%지능우화산법%입자군우화산법%유공망손
reactive power optimization%intelligent optimization algorithm%particle swarm optimization algorithm%active network loss
提出了一种多策略融合自适应粒子群优化(MSI-APSO)算法求解电力系统无功优化问题的新方法.该方法采用分阶段调整加速因子,结合适应值自适应调整惯性权重,然后基于群体信息改善部分性能差的粒子,迭代后性能改善的粒子,采取速度保持策略,从而提高了PSO全局寻优性能.针对IEEE30节点系统进行无功优化计算,并与带惯性权重的粒子群(PSO-w)算法、带压缩因子的粒子群(PSO-cf)算法、全面学习粒子群(CLPSO)算法进行了比较,表明MSI-APSO具有更好的全局寻优能力和收敛性能.
提齣瞭一種多策略融閤自適應粒子群優化(MSI-APSO)算法求解電力繫統無功優化問題的新方法.該方法採用分階段調整加速因子,結閤適應值自適應調整慣性權重,然後基于群體信息改善部分性能差的粒子,迭代後性能改善的粒子,採取速度保持策略,從而提高瞭PSO全跼尋優性能.針對IEEE30節點繫統進行無功優化計算,併與帶慣性權重的粒子群(PSO-w)算法、帶壓縮因子的粒子群(PSO-cf)算法、全麵學習粒子群(CLPSO)算法進行瞭比較,錶明MSI-APSO具有更好的全跼尋優能力和收斂性能.
제출료일충다책략융합자괄응입자군우화(MSI-APSO)산법구해전력계통무공우화문제적신방법.해방법채용분계단조정가속인자,결합괄응치자괄응조정관성권중,연후기우군체신식개선부분성능차적입자,질대후성능개선적입자,채취속도보지책략,종이제고료PSO전국심우성능.침대IEEE30절점계통진행무공우화계산,병여대관성권중적입자군(PSO-w)산법、대압축인자적입자군(PSO-cf)산법、전면학습입자군(CLPSO)산법진행료비교,표명MSI-APSO구유경호적전국심우능력화수렴성능.
