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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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尝试将人工鱼群算法(AFSA)用于电力系统无功优化,建立了相应的优化模型,对IEEE6、IEEE14节点系统及某地区实际电力系统进行了无功优化计算,并与遗传算法(GA)、改进Tabu搜索算法(MTSA)进行了比较,结果表明AFSA鲁棒性强,全局收敛性好,用于电力系统无功优化计算是有效、可行的. 相似文献
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电力系统无功优化综述 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了考虑风电场接入后、交直流混合输电系统以及电力市场下多个无功优化数学模型,探讨了现有传统优化算法、人工智能优化算法以及改进的混合优化算法,并对其中常用的优化算法进行了分析比较。针对电力系统无功优化在线运行的实用性问题,综合评价了现有无功优化控制策略及其适用情况,提出了当前电力系统无功优化研究中仍需解决的问题及未来的研究方向。 相似文献
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提出了一种基于邻域拓扑粒子群优化算法(NTPSO)的大规模电力系统无功优化新算法.该算法在概念上比标准PSO算法更精确,认为每个粒子是受它邻域范围内最优粒子的影响.研究了当前流行的五种邻域拓扑结构得到五种邻域拓扑粒子群优化算法,其中包括已在一系列标准函数上测试过的比其它拓扑效果更好的Square拓扑.文中应用这五种NTPSO分别对IEEE30节点系统和IEEE57节点系统进行了无功优化的仿真计算,结果表明基于Square拓扑的NTPSO算法的优化效果最好,为求解大规模电力系统无功优化问题提供了新的思路. 相似文献
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在双层规划的理论基础上,针对电网无功优化中的负荷不确定性问题,建立了以网损最小为上层优化目标、以满足电压约束条件为下层优化目标的电力系统无功优化模型.并将遗传算法和蚁群算法结合起来用于求解,采用遗传算法生成信息素的初始分布,利用蚁群算法求精确解.以IEEE30节点系统作为试验系统,验证了无功优化模型及算法的正确性和有效性. 相似文献
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混沌优化利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性来跳出局部最优点,而线性搜索可以提高局部空间的搜索速度和精度.本文将基于线性搜索的混沌优化算法用于电力系统无功优化.应用该算法对IEEE6、14、30节点系统进行了无功优化计算,结果表明该算法是正确可行的. 相似文献
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基于改进的蜉蝣算法提出了一种电力系统新型无功优化计算方法。首先以电力系统有功网损最小为目标函数,选择发电机端电压、可调变压器分接头以及并联静止电容器组数为控制变量,建立了无功优化的数学模型;提出将新型群搜索智能优化算法蜉蝣算法引入到无功优化问题中;针对基础蜉蝣算法易陷入局部最优解的缺陷,提出优化基础蜉蝣算法,将Levy飞行以及随机惯性权重系数引入蜉蝣算法的位置更新策略中,提高蜉蝣算法的全局搜索能力。最后,以IEEE30节点系统为测试对象,证明了改进的蜉蝣算法在电力系统无功优化问题中的有效性及优势。 相似文献
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电力系统无功优化的LRS-PSO算法 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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以系统有功网损最小为目标,建立了一种电力系统无功优化数学模型,并提出了一种基于量子差分进化算法的电力系统无功优化方法。该算法采用量子计算中的并行、坍缩等特性,增强了对解空间的遍历能力;同时在传统选择策略的基础上加入了量子计算的概率表达特性,有效地避免了算法的早熟现象。对IEEE-30节点测试系统进行仿真分析,并将优化结果与传统差分进化算法和粒子群优化算法进行对比分析,结果表明量子差分进化算法在解决系统无功优化问题上更科学、更有效。 相似文献
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基于改进遗传算法的电力系统无功优化 总被引:3,自引:0,他引:3
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用于求解包含离散化变量的复杂优化问题,文章将遗传算法应用于电力系统无功优化,并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行了改进,算法对IEEE 6、IEEE 30节点系统进行了无功优化计算,结果表明该改进遗传算法应用于无功优化是合理可行的. 相似文献
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将搜寻者优化算法(SOA-Seeker Optimization Algorithm)应用到电力系统无功优化中去,以网损最小为目标函数,建立了SOA无功优化的数学模型.由发电机端电压、变压器分接头和电容器组3部分控制变量构成初始矩阵.SOA算法模拟人的随机搜索行为,对利己行为、利他行为、预动行为和不确定性推理行为进行分析和建模,以确定搜索方向和步长进行解的全局搜索.对IEEE30、IEEE57测试系统进行了测试,仿真结果表明,SOA算法具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地应用到电力系统无功优化中去. 相似文献
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综述了无功优化问题经典模型以及在电力市场模式下考虑负荷变化影响、分布式电源接入等当前较热的无功优化模型.阐述了常规优化算法、智能优化算法及其改进算法以及上述算法的混杂算法在电力系统无功优化中的应用情况及存在问题,分析了各种算法的优缺点.最后指出了无功优化当前存在的问题,并指出随着智能电网的发展,提出相应的无功优化模型、... 相似文献
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基于细菌群体趋药性的电力系统无功优化 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于细菌群体趋药性的电力系统无功优化算法.细菌群体趋药性引入了群体信息交互策略,使得单个细菌在利用自身信息随机移动的同时,通过种群的信息交互,有效地改善了个体移动时的随机性和盲目性,加强了细菌趋于最优的移动策略.建立了基于细菌群体趋药性的无功优化数学模型,并对标准IEEE-6和IEEE-30节点测试系统进行了无功优化计算,通过结果分析表明,细菌优化算法在解决电力系统无功优化问题上,具有很好的应用前景. 相似文献