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基于改进的Tabu搜索算法的电力系统无功优化 总被引:3,自引:0,他引:3
将一种改进的Tabu搜索算法用于电力系统的无功优化,建立了相应的数学模型,并以有功网损为目标函数。在传统的Tabu搜索算法的基础上,对补偿电容分组投切的二进制优化编码、退出迭代的判定条件、Tabu表深度、不同循环起点的选择等问题做了分析讨论,并做出了一定的改进,使得更容易跳出局部最优解,保证可以搜索整个可行域,从而得到最优解的可能性更大。文章应用改进的Tabu搜索算法对IEEE6节点系统进行了无功优化计算,与传统的Tabu算法进行了比较.结果袁明改进的Tabu搜索算法具有更强的全局寻优能力。 相似文献
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基于改进Tabu搜索算法的电力系统无功优化 总被引:35,自引:11,他引:35
本文将一种改进的Tabu搜索算法(MTSA)用于电力系统无功优化,建立了相应的数学模型,考虑了有功损耗费用和补偿费用,使得总费用最小。在一般Tabu搜索算法的基础上,对搜索步长、禁忌表、不同循环起始点的选择以及算法终止判据等问题做了分析、讨论,并做了一些改进,使得更容易朱出局部最优解,保证可以搜索整个可行域,从而得到全局最优解的可能性更。应用MTSA对IEEE6节点系统行了无功优化计算,与线性规划算法、Box算法进行了比较,结果表明MTSA与Box算法一类的随机搜索算法的优化结果相近,而较之浅性规划算法具有更强的全局寻优能力。 相似文献
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基于Tabu搜索方法的电力系统无功优化 总被引:50,自引:4,他引:50
将 Tabu搜索方法用于电力系统无功优化 ,采用二进制和十进制编码 2种方案。对IEEE30节点系统和 1 2 5节点山东省某地区电网进行了优化计算 ,并与简单遗传算法、结合模拟退火的遗传算法进行了比较 ,结果表明 Tabu搜索方法具有更强的全局寻优能力 ,可用于运行方式安排 ,并具有在线决策的潜力 相似文献
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将Tabu搜索方法用于电力系统无功优化,采用二进制和十进制编码2种方案。对IEEE 30节点系统和125节点山东省某地区电网进行了优化计算,并与简单遗传算法、结合模拟退火的遗传算法进行了比较,结果表明Tabu搜索方法具有更强的全局寻优能力,可用于运行方式安排,并具有在线决策的潜力。 相似文献
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基圩Tabu搜索方法的电力系统无功优化 总被引:7,自引:1,他引:7
将Tabu搜索方法用于电力系统无功优化,采用二进制和十进制编码2种方案。对IEEE30节点系统和125节点山东省某地工地优化计算,并与简单遗传算法、结合模拟退火的遗传算法进行了比较,结果表明Tabu搜索方法具有更强的全局寻优能力,可用于运行方式安排,并具有在线决策的潜力。 相似文献
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根据短期负荷预测的负荷曲线,将一天的负荷分成T个负荷水平时段,提取各时段内的典型负荷点,建立分时段无功优化数学模型.该模型以一天总的有功网损最小为目标,以潮流方程作为等式约束,以负荷电压、电容器容量以及投切次数等作为不等式约束.根据配电电容器投切的特点,对Tabu搜索方法做了具体的改进和实现.并对补偿电容器组分组投切的二进制编码和初值的选取进行了研究.算例表明改进的Tabu搜索方法是一种高效、快速的启发式搜索方法,很好地解决了配电网无功优化问题. 相似文献
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基于改进Tabu搜索算法的区域电网无功优化 总被引:1,自引:0,他引:1
为了满足无功优化的实时控制要求,提出了考虑静态电压稳定的区域电网无功优化方案。该方案采用改进的Tabu搜索算法,以有功网损最小为目标进行无功优化,记录优化过程中搜索得到的前10位最优网损解;然后对这10个最优网损解进行静态电压稳定裕度计算,再运用模糊集理论,将网损最小和静态电压稳定裕度最大两个目标的优化问题转化为单目标优化问题。通过算例仿真,证明了改进Tabu算法适合于解决区域输电网无功优化问题,同时也验证了本文提出的考虑静态电压稳定性的区域输电网二级无功电压控制方案是可行的,有效的。 相似文献
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提出将改进的Tabu(禁忌)搜索算法用于区域电网无功电压优化控制问题的求解.首先根据已知的实际电网的历史数据获得可行的初始解,然后对区域电网采用改进的禁忌搜索方法进行无功优化.在求解的过程中,由于对Tabu表中所记录的"移动"采取"有条件地释放Tabu表中的记录"这一策略,可以使搜索有效地跳出局部极小值点,更好地找到最优解.通过IEEE-14节点算例验证了该算法的有效性. 相似文献
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无功优化是一个多变量、多约束、高维数的非线性规划问题,其离散变量与连续变量并存的特性使得传统优化算法难以对其进行求解。根据无功优化问题的特性,提出了一种适用于无功优化问题求解的引力搜索算法,该算法是受牛顿引力定律和粒子间相互作用的启发而提出来的一种新的优化算法,其理论基础深厚,物理意义明确,便于理解,简单易行。算例结果表明,引力搜索算法可以有效求解电力系统无功优化问题,且收敛速度快,数值稳定性好。 相似文献
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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。 相似文献
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针对遗传算法在求解多目标无功优化方面存在的缺陷,本文提出了基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法(double bee population evolutionary cloud adaptive genetic algorithm,BEPE-CAGA)。该算法根据蜜蜂双种群进化思想,引入了雄峰通过竞争参与交叉及雄峰与决定双峰群优秀遗传基因的蜂后交叉的策略,并结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点对其进行改进,改善了算法陷入早熟的问题,提高了算法的收敛速度。建立了以有功网损最小、电压偏差最小及电压稳定裕度最大为目标的无功优化数学模型,并以BEPE-CAGA算法求解该模型。最后通过对IEEE14和IEEE30节点系统进行算例仿真,仿真结果验证了本文所提算法的有效性,同时也证明了该算法在收敛速度和优化效果上具有比基本GA算法和CAGA算法更佳的性能。 相似文献
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