基于改进粒子群算法的配电网无功优化研究

采用改进粒子群算法对配电网进行无功优化,以IEEE14节点电力系统为例,建立粒子群算法的数学模型,引入线性递减惯性权重对粒子群算法进行改进,使用MATLAB软件进行仿真运算。比较两种算法对节点系统无功优化后的网损大小和收敛速度,验证采用研究方法的有效性和可行性。     

改进粒子群算法的配电网多目标无功优化

针对可再生能源接入配电网引起电网潮流方向发生变化,影响配电网电能质量的问题,以降低系统有功网损和减少电压平均波动为目标函数,建立含电压越限罚函数的电力系统无功优化数学模型。通过引入自适应惯性权重和动态调节参数进行寻优,提出一种基于改进粒子群算法的可再生能源的配电网无功优化策略。最后利用IEEE-33节点系统进行仿真验证,结果表明本文提出的改进的粒子群算法能够有效地降低网损,减少电压波动。     

基于改进粒子群算法鸡西电网无功优化规划

应用传统粒子群算法于电力系统无功优化问题存在收敛精度不高、陷入局部最优的缺点,而利用粒子群群体每次迭代的最优值取代其本次迭代的最差值,可提高粒子群算法的寻优特性。在鸡西电网的无功优化规划中,先对鸡西电网的每个节点进行灵敏度分析,选择部分节点做为无功补偿的候选节点,之后将所提算法应用于鸡西电网进行实际计算和分析,经过此方法对鸡西电网进行优化规划计算后,较好的改善了鸡西电网的电压水平和无功分布,提高了供电质量,大大降低了线损,有良好的理论价值和实用价值。     

基于粒子群与微分进化算法的无功优化

应用传统粒子群算法(PSO)于电力系统无功优化问题存在收敛精度不高、陷入局部最优的缺点,利用微分进化算法(DE)的随机变异性,将当前所产生的局部最优值进行变异,再重回PSO搜寻全局最优值,从而提高了PSO算法的寻优特性,应用于IEEE30节点,验证所提算法是可行和有效的.     

基于改进简化粒子群算法的含DG的配电网无功优化

分布式电源(Distributed Generation,DG)并网能够有效支撑电网,增加电网运行的灵活性,对含DG的配电网进行无功优化能够有效提高电能质量,降低网损,保证配电网安全、稳定、经济运行。为此,建立了以有功网损最小为目标函数的数学模型,同时,为保证节点电压和DG无功出力在各自允许范围内,分别建立了节点电压越限罚函数和DG无功出力越限罚函数。针对基本粒子群算法易早熟、收敛精度差、迭代后期收敛速度慢等问题,给出了一种惯性权重和学习因子动态变化的简化粒子群算法。该算法舍去粒子速度项,使惯性权重随迭代次数呈指数函数变化,学习因子随迭代次数呈正弦函数变化。以含DG的IEEE33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。     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

简单介绍了基本的粒子群算法,阐述了在电力系统无功优化中的数学模型和变量的约束条件。对于粒子群算法容易陷入局部最优解和后期收敛速度比较慢的问题提出了两个改进的方法,并且在IEEE-6节点系统上进行仿真实验,证明了本算法的可行性和优越性.     

基于改进粒子群算法的配电网重构的研究

提出了基于改进二进制粒子群算法的配电网重构策略,在保证系统及用户供电质量的前提下,使得配电网重构的综合费用最低。从配电网重构实际应用出发,提出了综合考虑系统的电能损耗费用、开关运行维护及投切费用和停电损失费用四方面的目标函数。针对普通粒子群算法易陷入局部极值的缺点,采用改进的惯性权值策略,增强了算法的调节功能,克服了普通粒子群算法的早熟收敛现象。算法还对开关操作次数约束进行了处理使之不影响全局最优性。仿真结果表明,这种配电网策略可以明显降低系统网损和综合费用。改进的粒子群算法计算速度快,目标函数更贴近配电网重构的实际情况。     

基于细菌趋化的改进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已经得到了广泛的应用,但是传统粒子群算法易陷入局部最优、后期多样性差,得不到最优解。在原有无功优化数学模型的基础上,引入了基于细菌趋化的粒子群改进算法。通过算例表明,该算法可以有效地克服以上缺点,优化计算结果。     

基于细菌趋化的改进粒子群算法在电力系统无功优化中的应用

传统粒子群算法易陷入局部最优、后期多样性差,得不到最优解.在原有无功优化数学模型的基础上,引入了基于细菌趋化的粒子群改进算法.通过算例表明,该算法可以有效克服传统粒子群算法的缺点,优化计算结果.     

基于粒子群与模拟退火相结合的无功优化算法

针对电力系统无功优化采用粒子群算法容易陷入局部最优、模拟退火算法约束条件多和收敛速度慢的问题,提出一种新的基于粒子群与模拟退火相结合的算法.该算法根据粒子群的易实现性、快速收敛性及模拟退火的全局收敛性,进行协同搜索,求取系统无功优化的解集.对IEEE14、57、118节点系统进行了无功优化仿真计算,结果表明该算法原理简单易实现,计算效率高且能获得质量更高的解.     

基于组合混沌序列动态粒子群算法的电力系统无功优化

无功优化对提高电力系统的安全性和稳定性具有重要意义.针对传统粒子群算法在求解大规模、强非线性无功优化时易陷入早熟、局部收敛等问题,应用Logistic混沌优化方法,充分利用其遍历性进行寻优.另外,为保障粒子群算法初值的均匀性,结合Chebyshev映射和Logistic映射,引入一种组合混沌映射并将其应用于粒子初始化,提高初始变量的均匀性,从而提高算法全局寻优能力.对粒子群速度更新过程中存在的惯性取值问题,引入一种基于种群速度的动态惯性权重策略.最后将这一算法应用于电力系统无功优化.算例表明,算法具有较强的全局搜索能力和较高的效率.     

电力系统经济负荷分配的改进粒子群算法

为解决电力系统中的经济负荷分配问题,将改进粒子群算法用于其中。该算法是以基本粒子群算法为基础,利用优化惯性权重策略以及改进最优最差粒子策略,使改进粒子群算法具有高效率全局搜索能力。对三个算例进行仿真测试,证实该算法可有效地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基本粒子群算法及其它优化算法所求得的解。     

基于粒子群遗传混合算法的配电网无功规划

提出了一种基于粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)相混合的配电网无功规划算法。该算法利用遗传算法收敛效果好和粒子群算法收敛速度快的特点,计算结果表明:该算法是收敛的、有效的。     

三目标遗传粒子算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化是提高电网高效运行和节能的关键环节。建立了综合考虑有功网损最小、电压偏差最小及静态电压裕度最大的三目标电力系统无功优化模型。提出了遗传粒子群(GAPSO)混合算法,并将算法运用于IEEE14与IEEE30节点电力系统无功优化中。该算法先通过选择操作,选出优秀的样本,在利用交叉操作增加种群的多样性。然后进行变异操作提高种群的局部搜索能力。通过数据计算和比较GAPSO算法在收敛速度、精度和全局搜索能力上均优于常规GA算法和PSO算法。结果验证了模型和算法的有效性和实用性。     

基于改进粒子群算法的DG功率因数优化模型研究

在配电网电源充裕的前提下,通过调节可控分布式电源的功率输出来优化配电网运行,稳定节点电压,降低线路损耗.结合PQ控制理论,通过调节分布式电源的功率因数来控制分布式电源有功功率和无功功率的输出.利用粒子群算法求解可控分布式电源的最优功率因数值,智能优化配电网运行.最后选取IEEE33节点配电系统进行算例分析,以验证该方法的有效性.     

求解CVaR投资组合优化问题之改进PSO算法

研究了基于CVaR约束的的最优投资决策问题,为避免维数障碍,针对Fredrik提出的CVaR投资组合优化线性规划模型还原为非线性规划。通过引入缩进因子,改进PSO算法,使粒子在迭代过程中保持在可行域内。最后,通过算例证明了该文方法的有效性,计算结果表明,投资组合优化后的损失期望收益率、标准差、受险价值、条件受险价值等重要风险衡量指标都有了较大改进。     

基于PSO的电力系统环境经济负荷调度

针对基于线性加权和处理成单目标优化问题的传统方法存在的缺陷,提出使用粒子群优化算法求解EELD多目标优化问题。该方法通过对粒子群算法个体极值和全局极值选取方式的改进,实现了对EELD多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,为决策者提供了丰富的参考信息。在此基础上,应用模糊满意度方法求出的最优折衷解为调度运行人员提供了最佳调度折衷方案。最后,对一个三机系统进行了测试,并与线性加权人工神经网络法进行了比较分析,仿真结果验证了该方法的有效性。