基于混沌粒子群优化方法的电力系统无功最优潮流

针对电力系统无功最优潮流问题,提出一种混沌粒子群优化(CPSO)方法,以克服粒子群优化(PSO)方法容易早熟而陷入局部最优解的缺点。该方法结合混沌变量良好的遍历特性及混沌优化的特点,对即将重合而引起搜索能力下降的粒子赋予混沌状态搜索,其余粒子仍以常规PSO方法搜索,从而提高PSO方法的寻优性能。通过对IEEE6,IEEE14,IEEE30和IEEE118测试系统无功最优潮流问题的计算及分析,表明CPSO方法具有很高的搜索效率和诱人的应用前景。     

混沌粒子群优化算法在配电网无功优化中的应用

针对电力系统无功优化的特点,提出了一种基于传统粒子群优化(PSO)算法的改进型智能算法——混沌粒子群优化(CPSO)算法。CPSO算法采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值,利用该算法分别对IEEE14和IEEE30节点系统进行仿真测试。仿真结果表明,CPSO算法相对于PSO算法,优化效果理想,收敛速度快。     

基于混合粒子群优化算法的电力系统无功优化

应用粒子群优化算法(PSO)求解电力系统无功优化问题,提出基于混沌搜索的混合粒子群优化算法,以克服PSO容易早熟而陷入局部最优解的缺点。该算法引入了基于群体适应度方差的早熟判断机制,当算法陷入早熟时,利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特性,先对当前粒子群体中的最优粒子进行混沌寻优,然后把混沌寻优的结果随机替换群体中的一个粒子,从而提高了PSO的寻优特性。通过对IEEE 14、IEEE 30、IEEE 118等标准测试系统进行无功优化,并与遗传算法、标准PSO进行比较,表明该算法具有更高的搜索效率和更好的全局优化能力。     

电力系统经济负荷分配的混沌粒子群优化算法

提出一种新的混沌粒子群优化(CPSO)算法,将其用于求解复杂的电力系统经济负荷分配(ELD)问题。该算法保持了粒子群优化(PSO)的简单结构,先利用PSO算法的全局收敛能力进行搜索,以获得近似解(即粒子经过的最佳位置),然后利用混沌优化的混沌运动特性在近似解的邻域内进行局部搜索,从而获得精确的全局最优解。多个算例的仿真结果表明,该算法能快速有效求取电力系统ELD问题更精确的最优解。     

基于混沌粒子群算法的火电机组热工过程辨识方法

针对火电厂热工过程的特点及其辨识方法的不足,以及粒子群(PSO)算法易早熟,且无法得到全局最优的问题,将粒子群早熟判断机制和混沌搜索序列添加到PSO算法中构成混沌粒子群优化(CPSO)算法,提出了基于CPSO算法的热工过程辨识方法,并将该方法应用于基于现场实测数据的热工过程模型辨识中。结果表明,该方法能够使粒子群快速摆脱局部极小值,提高了算法的收敛速度和收敛精度,取得了较好的辨识效果。     

改进粒子群算法在无功优化中的应用

建立了无功优化的数学模型,针对粒子群算法易陷入局部最优解、收敛精度差的缺点,将改进粒子群优化算法应用到电力系统无功优化中。对粒子群的速度公式进行了改进,并在算法中引入反正切惯性权重和阈值来增强搜索全局最优解的能力。通过对IEEE30节点的算例仿真,证明改进后的粒子群算法在电力系统无功优化问题上具有一定的可行性。与PSO的结果对比表明该算法在一定程度上提高了计算的精度。     

改进粒子群-禁忌搜索算法在多目标无功优化中的应用

针对有功网损、电压偏差和静态电压稳定裕度的多目标无功优化问题,提出一种基于改进粒子群-禁忌搜索算法的多目标电力系统无功优化方法。以最小特征值模为电压稳定裕度指标建立了3个目标函数的单一妥协模型。应用Kent映射产生的混沌序列作为初始种群,保证初始种群的多样性和均匀性。粒子群优化(PSO)算法进行前期计算时,采用凸函数递减惯性权重和自适应学习因子提高算法的收敛速度和精度;针对PSO算法搜索精度不高和陷入局部最优的问题,在PSO算法后期收敛后引入禁忌搜索算法全局寻优。基于群体适应度方差,引入模糊截集理论将模糊集合转化为经典集合,定义了经典集合下的收敛指标,当其值为0时进入禁忌搜索计算阶段,解决2种算法的切换问题。将所提方法应用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点系统中,验证了其有效性和可行性。     

基于自适应混沌粒子群优化算法的多目标无功优化

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。     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化研究

阐述了一种改进粒子群的无功优化方法.粒子群优化(PSO)算法是进化计算领域中的一个新的分支,其源于对鸟群和鱼群群体运动行为的研究.针对粒子群优化容易陷入局部极值点的问题,文章提出混沌粒子群算法,该算法可以较好地避免PSO算法过快收敛于局部最优解,有较快的收敛速度.文中将该算法应用于求解电力系统无功优化问题,并与标准PSO算法的性能进行了对比,仿真计算证明该算法是有效、可行的.     

基于自适应混沌粒子群优化算法的多目标无功优化

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.     

基于黄金分割的混沌粒子群优化算法在配电网无功规划中的应用

首先以有功损耗功率最小作为目标函数,将节点电压越限和发电机无功出力越限作为罚函数,建立无功补偿在配电网中优化配置的数学模型。然后设计基于黄金分割的混沌粒子群优化算法对上述模型进行求解。该算法通过黄金分割评判准则,按照适应度的高低,将粒子群分成标准粒子和混沌粒子两部分,同时解决了粒子群优化过程中容易陷入局部最优和混沌算法重复搜索部分解的问题,从而可以更有效地搜索到全局最优解,成功地提高了无功优化问题的求解速度,使算法能更好地适应问题的求解。算例结果表明,该方法技术上可行且效果较好。     

多Agent结构的混沌PSO在无功优化中的应用

针对电力系统中,优化问题具有高维、多约束、非线性特点,提出一种基于多Agent体系结构的混沌粒子群优化算法。在分析粒子群算法的基础上,融合多Agent技术与混沌局部搜索算法,将粒子群算法的群搜索特征和Agent的智能搜索特征相结合。算法利用环境信息与周围Agent进行竞争合作,提升全局探索能力,增强信息多样性;同时依靠混沌局部搜索的无重复遍历性摆脱局部极值,提高算法在解空间中的收敛精确度。为验证算法有效性,对典型多约束、非连续的电力系统无功优化问题进行建模仿真。IEEE 30节点和118节点系统仿真计算的结果表明,与其他优化算法在收敛特性,最优解,鲁棒性等方面相比,该算法对解决电力系统无功优化问题是可行和有效的。     

基于引入禁忌表的改进粒子群算法的多目标无功优化研究

针对无功优化面临的实际问题,建立了融合有功网损、节点电压偏移和无功补偿成本的多目标优化模型。在传统粒子群算法(PSO)的基础上,动态调节惯性权重并引入禁忌搜索算法(TS)的禁忌表,设置灵活存储结构和禁忌准则,保证有效搜索多样化,弥补了全局寻优能力不足、易陷入局部最优的缺点。IEEE14节点系统的仿真结果表明提出的方法具有较好的全局寻优能力和搜索性能。     

改进PSO算法在电力系统无功优化中的应用

将改进后的粒子群算法应用于电力系统无功优化问题的求解,克服了传统粒子群算法运算过程繁琐、收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点。该优化方法对粒子群算法进行了如下改进:采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略,提出了简化粒子群优化(简称SPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(简称DPSO)算法,将二者结合起来提出了带极值扰动的简化粒子群优化(简称DSPSO)算法。DSPSO以更小的种群数和进化代数获得了非常好的优化效果,使PSO算法更加实用化。对IEEE 6节点进行无功优化计算,并与其它算法进行了比较,表明该算法具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度,是求解无功优化的有效方法。     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题。提出了一种改进粒子群算法用以解决这一复杂优化问题。在改进的算法中,首先结合混沌优化思想对粒子群进行初始化,减轻了粒子初始位置的选择对算法优化性能的影响;在进化过程中引入了自探索行为,使得粒子的搜索过程更加符合实际;引入了变异机制及3种判断陷入局部最优的标准,当发现粒子群陷入局部最优时,通过变异,帮助粒子跳出局部陷阱,增加发现最优解的机会。给出了问题的求解方法,并对IEEE 6、14节点系统进行了仿真计算,实验数值对比表明了算法的可行性和有效性。     

供电设备检修优化算法及其在地区电网中的应用

针对某地区电力局检修计划安排的实际情况,建立了满足地区电网要求的检修计划优化模型。该模型基于停电范围形成变量集,并以设备偏离到期检修时间最少和工作量分配最合理为目标函数。采用混沌粒子群优化(chaos particle swarm optimization,CPSO)算法来求解模型,该算法将所有粒子分成几个粒子簇。粒子向最优点靠拢的过程中,在解空间做混沌搜索,并更新粒子的历史最优值。通过某地区电网算例,对CPSO算法与遗传算法、标准PSO算法进行了比较,结果表明CPSO算法全局搜索能力和收敛性能优于后2种方法,具有良好的工程应用前景。     

基于强引导粒子群与混沌优化的电力系统无功优化

为解决粒子群优化后期搜索速度较缓慢,易陷入局部最优的问题,提出一种基于强引导粒子群与混沌寻优相结合的电力系统无功优化算法,该算法在采用强引导型粒子群的基础上引入混沌优化以进一步提高全局寻优能力,即在粒子群算法的基础上引入强引导思想,在搜索初期,对粒子位置的更新加以引导,减少算法随机性以提高搜索效率。为进一步解决寻优后期粒子可能陷入早熟收敛的问题,利用混沌优化具有"奇异吸引子"的特性,在解空间进一步搜索,两者的结合可以更有效地搜索到全局最优解。通过对某高压配电网的具体计算,最优降损率可以达到14.04%,节点最低电压从0.895 0 p.u.提高到0.995 6 p.u.,结果表明该算法应用在电力系统无功优化领域的可行性和有效性。     

基于改进云粒子群算法的电力系统无功优化研究

针对云粒子群算法(CPSO)在电力系统无功优化中易陷入局部极值,也存在早熟收敛问题,将基于云数字特征(期望值、熵值、超熵值)编码的云粒子群算法进行了改进:依据解空间的变换将局部搜索和全局搜索相结合,用正态云算子实现粒子的进化学习和交叉变异操作。改进的算法在时间、存储量性能上有了明显的提高,将改进后的算法应用到IEEE30节点标准测试系统和电网中进行仿真运算,与其它算法进行比较。结果表明,该方法在配电网无功优化中能取得更好的全局最优解,加快了收敛速度,提高了收敛精度。     

电力市场中最优潮流模型及算法研究

对传统最优潮流模型做了改进,提出了基于模糊理论和多目标优化理论的最优潮流模型,综合考虑了网损量最小和有功、无功购电费用最低3个目标;将免疫克隆算法和变尺度混沌搜索方法有机地结合起来,形成了免疫克隆混沌优化算法,并应用于改进最优潮流模型的求解。用IEEE 14节点算例进行了仿真分析,结果表明改进最优潮流模型有效,采用免疫克隆混沌算法对改进最优潮流模型求解是可行和高效的。     

电力系统无功优化的LRS-PSO算法

提出一种应用局部随机搜索粒子群优化（LRS—PSO）算法求解电力系统无功优化的新方法。使用概率调用策略调用局部随机搜索（LRS）算子。给出了适合无功优化问题的LRS算子的具体实现以及应用LRS—PSO算法求解电力系统无功优化的步骤。对IEEE30节点测试系统进行了无功优化计算,并与标准遗传算法（SGA）、粒子群优化（PSO）算法的测试结果进行了比较。仿真结果表明,与SGA、PSO算法相比,应用LRS—PSO算法求解无功优化问题具有质量更高的解,收敛特性更好。