基于自适应聚焦粒子群算法的电力系统无功优化

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.     

基于自适应聚焦粒子群算法的电力系统无功优化

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。     

基于自适应聚焦粒子群优化算法的电力系统多目标无功优化

自适应聚焦粒子群算法(adaptive focusing particle swarm optimization,AFPSO)是根据粒子群算法的全局搜索与局部搜索平衡特性,并予以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。作者将此算法用于电力系统无功优化。该方法以最优控制原理为基础,引入了静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型。IEEE 30节点系统仿真结果表明,AFPSO算法在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定性,证明了AFPSO算法的有效性和优越性。     

基于最优值临近搜索的灾变粒子群算法在无功优化中的应用

粒子群算法在电力系统无功优化中容易出现局部收敛和早熟的现象,对传统粒子群算法进行了改进。改进算法对当前全局最优粒子进行临近搜索（NSGOP-PSO）,加快了粒子群的搜索速度和搜索精度。并加入了仿生进化算法中的灾变算法（NSGOP-CPSO）,按一定规律对群体全部粒子或部分粒子施行灾变,用于解决粒子群算法中的不收敛和早熟现象的问题。对该算法的作用原理进行了细致的分析和说明,并以IEEE-30节点系统的仿真图形及统计数据说明了该改进粒子群算法是有效的。     

改进粒子群算法在电力系统无功优化中的应用

针对传统粒子群算法易出现早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度低等问题,从惯性权重和加速常数两方面对其进行改进.将改进后的粒子群算法应用到电网无功优化中,加快了收敛速度和提高了搜索精度.仿真结果证明了改进的粒子群算法的正确性及有效性.     

改进粒子群优化算法在电力系统多目标无功优化中应用

采用自适应聚焦粒子群优化(AFPSO)算法对电力系统进行无功优化.以最优控制原理为基础,引入静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、电压水平最好以及静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型,并采用模糊集理论将此多目标优化问题转化为单目标优化问题.通过最小化各目标的隶属度最大值(指标差的隶属度值大),从而只提升差的指标,使系统整体性能提高.同时,采用罚函数的形式处理负荷节点电压和无功发电功率2个状态变量不等式约束.在IEEE 57节点系统上进行测试,通过仿真测试及不同算法优化结果的对比,表明AFPSO算法在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定,同时证明了AFPSO算法的有效性和优越性.     

基于改进小生境粒子群优化算法的电力系统无功优化研究

根据电力系统无功优化问题的特点,提出一种用于电力系统无功优化的最小欧氏距离下改进竞争小生境粒子群算法,利用该算法来克服粒子群优化算法容易早熟而陷入局部最优解的不足.通过对测试系统IEEE30节点进行电力系统无功优化的仿真,说明该算法能以更快的速度得到最优解,其性能明显优于其他算法.     

改进粒子群算法在电网无功优化中的应用

粒子群算法作为一种随机搜索算法,适合解决电网无功优化问题。考虑到粒子群算法收敛速度过快,容易进入局部收敛,导致收敛精度不高,研究了粒子群算法的改进措施。建立了一个全面考虑实际约束条件和无功调节手段的无功优化数学模型,提出了采用改进粒子群算法求解电网无功优化问题的方法,以确定无功优化的最优方案。以IEEE14节点系统进行仿真分析,对3种不同方案进行了对比,结果表明所用方法寻优质量高,不仅节点电压满足系统运行要求,而且系统网损也有一定程度的降低,采用该改进粒子群算法进行电网无功优化行之有效。     

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。     

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。     

基于量子粒子群混合算法的电力系统无功优化

针对传统粒子群算法在无功优化中易陷入局部最优和后期收敛慢等问题,提出了基于量子粒子群混合算法的无功优化计算方法.该算法将量子叠加态思想引入到粒子群算法中,使得单个粒子能表示更多的状态和量级,增加了种群的多样性;采用量子旋转门更新粒子的速度和位置,提高了收敛的速度.用该算法对IEEE 30节点系统进行无功优化计算,并与粒...     

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。     

多目标无功优化的向量评价自适应免疫粒子群算法

为了克服粒子群算法在高维复杂问题寻优时容易陷入局部搜索的现象,提出了一种自适应免疫粒子群算法。该算法利用引入免疫系统的免疫信息处理机制和自动调整动量系数的自适应因子,从整体上达到系统的最佳控制方案。并将基于目标向量的个体评价方法与自适应免疫粒子群算法相结合,提出了基于向量评价的自适应免疫粒子群算法(vector evaluated adaptive immune particle swarm optimization,VEAIPSO)来解决多目标无功优化问题。通过引入静态电压稳定指标,建立了以系统有功损耗最小、节点电压偏移量最小及静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。IEEE30和IEEE118节点系统算例仿真结果表明,该算法能有效地解决多目标无功优化问题,并具有良好的收敛稳定性和较高的寻优精度。     

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SA-PSO的电力系统无功优化

粒子群优化算法是一种简便易行,收敛快速的演化计算方法。但该算法也存在收敛精度不高,易陷入局部极值的缺点。针对这些缺点,对原算法加以改进,引入了自适应的惯性系数和模拟退火算法的思想,提出了一种新的模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization,SA-PSO)算法,并将其应用于电力系统无功优化。对IEEE14节点系统进行了仿真计算,并与PSO算法作了比较,结果表明SA-PSO算法全局收敛性能及收敛精度均较PSO算法有了较大提高。     

TS-PSO算法在电力系统无功优化中的应用

为了解决粒子群算法(PSO)局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,提出了将禁忌搜索(TS)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。改进后的算法综合了粒子群算法快速性、随机性和全局收敛的优点,还具有禁忌搜索局部寻优的能力。通过对IEEE-30节点测试系统、铜陵电网实际进行仿真计算,并与其它算法进行比较,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。     

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。     

改进粒子群优化算法及其在电网无功分区中的应用

提出一种改进粒子群优化算法并将其应用于电网无功分区,以复杂网络社团结构理论为基础,建立以电气距离为权重的电力系统加权网络模型,以模块度为标准量化地评价无功分区的划分质量。改进粒子群优化算法采用了新的粒子编码方式与位置更新方式,提高了以模块度为目标函数的启发式算法的收敛速度并减少了存储空间。通过改进粒子群优化算法得到的无功网络具有较强的区域解耦特性,分区内部电气联系紧密,区域之间联系稀疏,无功分区结构合理。该算法在IEEE 39节点系统、IEEE 118节点系统及大型电网的应用结果表明了该算法的合理性及有效性。     

多目标无功优化的向量评价自适应粒子群算法

为了克服粒子群算法在高维复杂问题寻优时有相当可能陷入局部极优的现象,提出了一种自适应粒子群算法。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性的调整,并在算法的后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚。对基于向量评价的粒子群算法进行了扩展,提出了基于向量评价的自适应粒子群算法(vector evaluated particle adaptive swarm optimization,VEAPSO)来解决多目标无功优化问题,求解出问题的Pareto最优解集。为帮助决策者从Pareto最优解集中选取合适的最优解,该文提出一种基于决策者偏好及投影寻踪模型的多属性决策法,使决策结果更加真实可靠。将该算法应用于多目标无功优化问题中,IEEE 30和IEEE 118节点系统算例仿真表明该方法用于解决多目标无功优化问题是有效可行的。     

基于量子粒子群算法的电力系统无功优化

量子粒子群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.首次将量子粒子群算法用于电力系统无功优化中,以网损最小为目标函数,在IEEE30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,表明基于量子粒子群(QPSO)...