电力系统经济负荷分配的量子粒子群算法

本文首次将量子粒子群算法用于电力系统经济负荷分配中。该算法是以粒子群中粒子的收敛特性为基础,依据量子物理理论提出的,改变了传统粒子群算法的搜索策略,可使粒子在整个可行解空间中搜索寻求全局最优解。同时该算法的进化方程中不需要速度向量,而且进化方程的形式更简单,参数较少且容易控制。对两个算例进行仿真测试,证实该算法可有效解决经济负荷分配问题;性能对比显示,该算法求得的解优于已有的改进粒子群算法及其它优化算法所求得的解。本文为量子粒子群算法用于经济负荷分配的实用化研究奠定了必要的理论基础。     

基于种群替代的量子粒子群算法的含风电网无功优化

针对量子粒子群算法后期收敛速度慢,且易陷入局部最优解等问题,将粒子种群全局最优替代的思想和多种群并行搜索策略相结合,设计了一种基于含局部种群变异的多种群并行搜索替代的量子粒子群算法。该算法采用种群并行搜索替代的方式引入变异,增加了种群的多样性,同时在局部种群中利用全局最优替代平均最优,加快收敛速度。分别应用基本粒子群、量子粒子群和种群替代的量子粒子群算法对某含风电网进行仿真,验证了种群替代的量子粒子群算法在含风电网无功优化中的有效性和实用性。     

基于量子粒子群优化算法的水电系统经济运行

首次将量子粒子群优化算法用于水电系统经济运行研究中。该算法是量子理论与粒子群算法的融合,在粒子编码过程中引入了量子的态矢量表达,并将量子比特的概率幅表示应用于粒子的编码,使得粒子可以表达为多个态的叠加;在粒子更新操作过程中,利用量子逻辑门实现了粒子的演化,具有比常规粒子群算法更好的目标优化性能。仿真结果证实该算法可有效解决水电机组经济运行问题。性能对比显示,该算法求得的解优于常规粒子群算法及其它优化算法所求得的解。     

基于量子粒子群算法的电力系统无功优化

量子粒子群优化算法(QPSO)避免了粒子群算法(PSO)不能保证收敛到全局最优解的缺点,认为粒子具有量子的行为,并且可以在整个可行解空间进行搜索.无功优化问题是带有离散变量的非线性、不连续、多约束、多变量的复杂优化问题,应用QPSO算法并结合动态调整罚函数的方法来解决无功优化问题.通过对IEEE-30节点和IEEE-1...     

考虑弹性运行的含微电网配网系统重构优化

为提高含微电网配网系统的承载能力和弹性裕度，建立了含微电网配网系统拓扑弹性优化模型，通过对配电网拓扑的动态重构来实现含微网配电网的弹性优化目标。同时针对传统粒子群易陷入局部最优并且收敛速度较慢的缺点，采用具有全局搜索能力和良好搜索效率的量子粒子群算法进行求解。并将十进制编码技术应用于优化量子粒子群算法来减少粒子长度和不可行解的产生。最后将设计的策略在改进的IEEE 33节点辐射状配电系统上进行了测试，并将算法与其他传统智能算法进行比较，验证了设计的策略对含微电网的配电网系统具有良好的优化性能和有效性。     

含维变异的量子粒子群算法在无功优化中的应用

量子粒子群优化算法(QPSO)避免了粒子群算法(PSO)不能保证收敛到全局最优解这个缺点,认为粒子具有量子的行为,并且可以在整个可行解空间进行搜索。无功优化问题是带有离散变量的非线性、不连续、多约束、多变量的复杂优化问题。本文考虑到优化过程中避免陷入局部最优,应用含维变异QPSO算法并结合动态调整罚函数的方法来解决无功优化问题。并对标准IEEE-30节点系统进行仿真计算,并与QPSO、PSO、GA算法进行了比较,表明该算法能够获得更好的全局最优解。     

基于禁忌搜索粒子群优化算法的无功优化

针对粒子群算法局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,提出将粒子群优化算法结合禁忌搜索的混合算法,并应用它来求解电力系统无功优化问题。该混合算法是以粒子群优化算法为主框架,以禁忌搜索算法作为个体群继续在邻域中寻优,寻优结果对粒子群算法的输出做了更新。混合算法保留了粒子群优化算法的并行处理性,同时利用了禁忌搜索算法的较强的"爬山"能力,加快了混合优化算法的收敛时间和提高了收敛解的有效性。     

禁忌搜索–粒子群算法在无功优化中的应用

禁忌搜索粒子群算法是针对粒子群算法局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,将禁忌搜索思想融入到粒子群算法中的混合算法,并将该算法应用到电力系统无功优化中。该方法在粒子群算法寻优过程的后期加入了禁忌表,扩大搜索空间,避免陷入局部最优。通过对IEEE 30节点测试系统和鸡西电网进行仿真计算,并与其他算法进行比较,结果表明该算法能取得更好的全局最优解,既加快了收敛速度,又提高了收敛精度。     

基于QHO-PSO算法的电力系统状态估计研究

针对传统粒子群算法(PSO)状态估计搜索效率不高的问题,提出基于量子简谐振子粒子群(QHOP-SO)状态估计算法。该算法利用量子空间中不确定性原理,保证粒子满足聚集态从而在整个可行解空间进行搜索,避免程序陷入局部最优点。同时,将谐振子势能场引入粒子群系统,通过模拟经典简谐振动中势能状态的变化与量子振动中能级的跃迁,提高粒子的搜索效率。最后,利用内点罚函数法对约束条件进行处理,借助IEEE算例仿真验证所提方法的有效性,对不同算法进行比较,结果表明所提方法在全局收敛能力与搜索速度方面均具有明显的优势。     

多样性引导的改进量子粒子群优化算法及其在干式空心电抗器优化设计中的应用

针对量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法在求解复杂问题时的早熟收敛现象,提出了多样性引导的改进量子粒子群优化(diversity-guided modified QPSO,DGMQPSO)算法。该算法对基于混合概率分布的QPSO算法进行了扩展,利用群体多样性信息来引导粒子的搜索,即当群体的多样性小于下限值时,对全局最优粒子的位置进行混沌变异,从而提高群体的多样性,增强算法跳出局部最优解的能力;另外,还分析了采用不同混沌随机序列变异对优化设计结果的影响。对50 kvar干式空心电抗器的优化设计表明,DGMQPSO算法具有较强的全局搜索能力、较好的稳定性和良好的优化效果。     

改进PSO算法用于电力系统无功优化的研究

由于电力系统无功优化为一有多变量、多约束、非线性的组合优化问题,针对传统粒子群算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的算法:分别赋予传统算法中的粒子以不同的初始惯性权重,权重较大的粒子拓展搜索空间,惯性权重较小的粒子完成局部强化寻优的工作。用改进的PSO算法无功优化计算IEEE-14节点系统的结果表明:新算法不仅避免了惯性因子权重调整的困难,而且较好地协调了算法的局部与全局搜索能力,可较好地解决电力系统的无功优化问题。     

自适应粒子群优化算法及其在无功优化中的应用

针对传统的粒子群优化(PSO)算法中的某些参数需通过试验确定因而影响了其实用性的问题,提出了一种自适应粒子群优化(APSO)算法,并将其应用于电力系统无功优化问题的求解。该算法能在优化过程中自动调整各参数,从而取得问题的全局优化解。某具有151个节点、71个控制变量的实际电网无功优化结果表明,该算法较传统的PSO算法具有更强的全局寻优能力。     

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。     

基于改进离散粒子群算法的多目标无功优化

针对离散粒子群算法直接应用于无功优化后存在优化迭代过程易陷入局部最优解且后期收敛速度慢等问题,结合混沌算法,提出更加有效的改进离散粒子群算法求解多目标无功优化问题。同时,对每次迭代后产生的控制变量进行混沌优化,从而避免无功优化控制变量陷入局部极值区域。通过算例分析表明,采用改进离散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。     

并行自适应粒子群算法在电力系统无功优化中的应用

针对传统粒子群优化算法"早熟"与后期收敛速度慢的缺点,提出了一种基于并行自适应粒子群优化算法的电力系统无功优化方法。该方法首先将初始种群随机划分成N个子群,然后分别在各子群中以所提方法寻优,从而实现了算法的并行计算。为避免各子群陷入局部最优解,采用二值交叉算子使各子群间的信息共享并更新相关粒子位置,保证了算法的全局搜索能力并维持了种群的多样性。同时,各子群寻优过程中,根据利己、利他及自主3个方向对当前搜索方向自适应更新,提高了算法的收敛速度。将所提出算法在IEEE 30节点系统上进行了仿真验证,结果证明了并行自适应粒子群算法用于无功优化的可行性和有效性。     

基于改进粒子群算法的含DG配电网无功优化

含分布式电源(DG)配电网的无功优化是一个复杂的非线性优化问题,文中采用改进的粒子群算法(PSO)对配电网进行无功优化计算,建立以系统网损和电压平均偏离最小为目标函数,节点电压和电容器投切容量为约束条件的优化模型。在PSO中引入位置方差防止PSO陷入局部最优解,根据种群中粒子的适应度值对粒子进行变异处理,在保证算法收敛速度的基础上,改善算法性能。以含分布式电源的IEEE14节点配电系统为例进行无功优化分析,结果表明DG能增强电网运行的稳定性,所提算法具有较好的优化性能。     

Optimal Power Flow Using a Hybrid Optimization Algorithm of Particle Swarm Optimization and Gravitational Search Algorithm

Abstract—This article presents a hybrid algorithm based on the particle swarm optimization and gravitational search algorithms for solving optimal power flow in power systems. The proposed optimization technique takes advantages of both particle swarm optimization and gravitational search algorithms by combining the ability for social thinking in particle swarm optimization with the local search capability of the gravitational search algorithm. Performance of this approach for the optimal power flow problem is studied and evaluated on standard IEEE 30-bus and IEEE 118-bus test systems with different objectives that reflect fuel cost minimization, voltage profile improvement, voltage stability enhancement, power loss reduction, and fuel cost minimization with consideration of the valve point effect of generation units. Simulation results show that the hybrid particle swarm optimization–gravitational search algorithm provides an effective and robust high-quality solution of the optimal power flow problem.     

基于自适应模糊粒子群算法的电力系统无功优化研究

针对传统粒子群算法搜索精度低和易早熟的缺点,提出了一种自适应模糊粒子群算法(AFPSO)对电力系统进行无功优化.该算法对惯性权重进行非线性的调整,有效地提高了算法的收敛速度和精度,并对位置的更新采用模糊控制,较好地解决了粒子群易早熟的问题.将该算法应用于无功优化问题中,在IEEE-30节点系统上进行测试,证明了AFPSO算法的有效性和优越性.