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针对粒子群无功优化中由于随机生成代表控制变量值的粒子,使得在优化迭代过程中易陷入局部最优解,而且后期收 敛速度慢等问题,将混沌优化算法融合到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法求解多目标无功优化问题.该算法在初始化粒子即无功优化控制变量值时,采用混沌思想,增加控制变量取值的多样性;通过粒子群无功优化算法计算各个粒子对应的适应值即无功优化目标函数值,并按照其大小择优选取控制变量值进行混沌优化以帮助无功优化控制变量跳出局部极值区域;并根据无功优化目标函数值自适应地调整其惯性权重系数以提高全局与局部搜索能力.通过算例分析表明,采用自适应混沌粒子群算法进行无功优化,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快. 相似文献
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针对粒子群(PSO)算法的局限性,提出了全局粒子群(GPSO)算法,并将其应用于电力系统无功优化.建立基于全局粒子群算法的无功优化数学模型,给出全局粒子群算法的具体步骤.通过对IEEE30节点算例的测试,得到全局粒子群算法在无功优化问题上的收敛速度和优化效果. 相似文献
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针对粒子群算法在寻优时容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于子区域粒子群的算法,并运用到电力系统无功优化中。该算法将搜索空间划分成若干个子区域,在各个子区域中均使用粒子群算法进行寻优,通过比较各个子区域的全局最优解,得出整个搜索空间的全局最优。结合无功优化的数学模型应用于IEEE30节点之中,并与标准粒子群算法以及自适应变异粒子群算法的结果相比较,结果表明基于子区域粒子群算法能够大大地降低在寻优过程中陷入局部最优的概率,寻找出更好的全局最优解,在电力系统无功优化中得到良好的应用。 相似文献
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提出了基于改进粒子群算法和预测-校正内点法的解耦无功优化算法.通过引入时代因子和邻近变异策略,同时采用分段处理方法对粒子群算法进行改进.运用预测-校正算法替代原-对偶内点,使得在内点法寻优过程中的迭代步长加大,同时避免寻优过程中振荡的出现.将改进粒子群算法和预测-校正内点算法分别用于无功优化的离散优化和连续优化子问题.将所提出的方法应用于IEEE30节点和IEEE118节点的系统.算例表明:与采用传统粒子群算法和原-对偶内点算法的混合无功优化相比,提出的方法在计算速度和优化效果方面都具有明显的优势. 相似文献
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针对粒子群无功优化中由于随机生成代表控制变量值的粒子,使得在优化迭代过程中易陷入局部最优解,而且后期收敛速度慢等问题,将混沌优化算法融合到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法求解多目标无功优化问题。该算法在初始化粒子即无功优化控制变量值时,采用混沌思想,增加控制变量取值的多样性;通过粒子群无功优化算法计算各个粒子对应的适应值即无功优化目标函数值,并按照其大小择优选取控制变量值进行混沌优化以帮助无功优化控制变量跳出局部极值区域;并根据无功优化目标函数值自适应地调整其惯性权重系数以提高全局与局部搜索能力。通过算例分析表明,采用自适应混沌粒子群算法进行无功优化,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快。 相似文献
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基于粒子群-差异进化混合算法的电力系统无功优化 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统粒子群算法中收敛速度快但易于陷入局部最优等特点,将差异进化算法与粒子群算法相结合,提出了一种粒子群-差异进化混合算法。该算法在粒子寻优过程中除跟踪个体极值和全局极值外,还跟踪粒子差异进化产生的第三个值;同时,当粒子在某一维上的速度小于给定值时,将重新初始化该维度粒子速度。建立了无功优化数学模型,并将合算法应用到无功优化中。通过MATLAB编程对IEEE-30节点系统进行优化计算,并与遗传算法和粒子群算法比较,结果表明本文提出的算法应用于无功优化拥有较快的收敛速度和全局寻优能力,具有广阔的发展前景。 相似文献
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为了解决粒子算法应用在电力系统无功优化中存在的问题,提出了一种改进的协同粒子优化算法.笔者根据电力系统无功优化问题非线性、不连续、大范围以及电压等级增多、无功优化控制变量较多的特点,建立了改进的协同粒子优化算法无功优化的数学模型,并将协同粒子群算法在无功优化中进行了应用.算例结果表明,该算法有效地改善了粒子群算法的局部收敛问题,缩短了搜索时间,提高了准确性. 相似文献
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自适应聚焦粒子群算法(AFPSO)是根据PSO算法的全局搜索与局部搜索平衡特性,改进得到的一种具有较好全局搜索能力和寻优速度的自适应群体智能优化算法。通过采用AFPSO算法,对电力系统进行无功优化。该方法是以最优控制原理为基础,以网损最小为目标函数,在IEEE 30节点系统上进行测试,通过仿真测试以及不同算法优化结果的对比,表明基于AFPSO算法在算法计算精度、收敛稳定性、寻优时间等方面都具有普遍优势,能有效地应用于电力系统无功优化中,证明了AFPSO算法的有效性和优越性。 相似文献
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针对配电网多目标无功优化的应用需求以及优化算法存在的收敛性和多样性问题,基于Pareto熵的多目标粒子群优化算法,提出一种应用于多目标无功优化的改进粒子群优化算法。该算法在全局外部档案更新过程中引入冗余集策略,避免迭代过程中陷入局部最优解。将算法应用于配电网无功优化中时,采用离散变量取整方法,加快算法的收敛速度。建立网损、电压偏差及无功补偿装置投资最小的配电网多目标无功优化模型,并以IEEE 33节点配电网络为算例进行仿真,结果表明改进后的算法兼顾了优化的收敛性和多样性,能够在不同的优化要求下得到有效的无功优化方案。 相似文献
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自适应聚焦粒子群算法(AFPSO)是根据PSO算法的全局搜索与局部搜索平衡特性,改进得到的一种具有较好全局搜索能力和寻优速度的自适应群体智能优化算法.通过采用AFPSO算法,对电力系统进行无功优化.该方法是以最优控制原理为基础,以网损最小为目标函数,在IEEE 30节点系统上进行测试,通过仿真测试以及不同算法优化结果的对比,表明基于AFPSO算法在算法计算精度、收敛稳定性、寻优时间等方面都具有普遍优势,能有效地应用于电力系统无功优化中,证明了AFPSO算法的有效性和优越性. 相似文献
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无功优化是保证系统可靠运行的重要措施,针对配电网无功优化的特点,提出一种基于局部电压稳定指标分区与改进粒子群算法相结合的配电网无功优化方法。首先计算系统负荷节点的局部电压稳定指标,根据电压稳定指标大小将负荷节点进行排序,选取排序在后的一部分负荷节点作为候选补偿点集合,结合电气距离将其分区;然后借助改进粒子群算法获得系统最佳补偿点位置与无功补偿量;最后在MATLAB中用IEEE33节点系统进行仿真验证,仿真结果表明,由局部电压稳定指标与电气距离相结合的方法可以缩小寻优范围,得到的候选补偿区合理有效,改进粒子群算法初始化粒子多样性更好,具有更快的收敛速度。 相似文献
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针对目前电力系统中的无功优化问题尚缺乏一种能兼顾求解的高效性与全局搜索最优性的方法,本文将一种新的启发式算法--鲸鱼优化算法(WOA)运用到电网无功优化调度中,以系统有功功率损耗最低为目标函数,通过引入惩罚函数建立无功优化模型,对IEEE-14节点系统与IEEE-30节点系统进行仿真,并利用单因素方差分析法(One-way ANOVA)将所得结果与之前的粒子群优化算法(PSO)及引入加速度系数的时变粒子群优化(PSO-TVAC)进行比较,研究表明WOA算法在迭代次数、搜索能力及收敛问题上的潜力,并证明了在解决电力系统无功优化问题上的鲁棒性和有效性,同时也为解决非线性约束问题提供了新途径。 相似文献