改进粒子群算法在无功优化中的应用

针对电力系统无功优化的特点,本文提出以有功网损最小为目标函数,以负荷节点电压质量和PV发电机节点无功出力为罚函数．以有功功率和无功功率为约束条件的数学模型,并应用改进的粒子群算法对无功优化问题进行求斛。该算法在权重系数和不活动粒子两方面进行改进,有效地解决了进化过程中陷入局部最优和搜索精度差的缺点。最后,将改进后的粒子群算法应用于IEEE14节电力系统进行无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性。     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出一种基于信息分享策略的改进型粒子群算法,并首次将其应用于电力系统无功优化问题.改进的粒子群算法通过调整学习因子而获得合理有效的收敛速度;采用信息分享策略以保证种群的多样性;在位置的更新过程中加入扰动项,从而避免算法陷入局部最优解.用改进型粒子群算法对IEEE-14节点标准测试系统进行无功优化计算,实验结果表明:与其他算法相比,该改进粒子群算法具有较强的全局寻优能力,且收敛速度快,鲁棒性好,能有效地解决电力系统无功优化问题.     

含分布式发电的改进BFO算法配电网无功优化

在含分布式电源的电网无功优化研究中,为了更有效地提高配电网性能,提出了一种改进细菌觅食算法(CP-BFO).以电网网损最小、负荷节点电压和发电机的无功出力约束作为综合目标函数,采用细菌觅食算法,在聚焦操作中引入粒子群变异算子,使算法具有良好的全局搜索能力,提高了算法的寻优效率.同时利用混沌原理对改进的细菌觅食算法的参数进行自适应调节,改善了算法的收敛性能.通过节点系统的仿真表明,CP-BFO算法在提高含分布式电源的智能电网电压质量与减少功率损耗的优化过程中具有可行性和有效性.     

基于改进混合粒子群算法的电力系统无功优化

引入局部搜索能力强的共轭梯度法对粒子群算法进行改进,在粒子群算法陷入停滞时,把当前最优解作为共轭梯度法的初始点,再用共轭梯度法做运算,使算法跳出局部最优,大大改善了粒子群算法的性能.将该混合算法用于求解 IEEE30节点系统无功优化问题,算例结果验证了该算法的有效性.     

电力系统无功优化的柯西粒子群算法

针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出了柯西粒子群算法,并首次将其应用于电力系统无功优化问题.柯西粒子群算法是基于柯西分布的期望和方差均不存在的原理,对每一代粒子的全局极值进行柯西变异,以此来增加种群的多样性,扩大全局最优粒子的搜索区域,以尽快获得适应度更优的个体,从而可以避免算法陷入局部最优解,同...     

基于粒子群算法的电力系统无功优化

针对电网电力传输的无功功率优化,可以改善全网的无功分布。合理的无功分布既可以保证网络电压质量又可以有效降低网络有功损耗,直接影响着电力系统的安全与稳定,并与经济效益直接挂钩。文中采用基于惯性权重的粒子群算法研究电力系统无功优化,建立以最小网损为目标函数、通过罚函数的形式引入负荷节点电压和发电机无功功率越限处理的数学模型;并建立电力系统无功优化仿真程序,以IEEE-30节点系统进行仿真计算。结果表明,该算法能获得全局最优解,优化后网损率下降16.11%。     

基于随机自适应粒子群算法的电力系统无功优化

无功优化是保证电力系统安全经济运行的有效手段,是提高电力系统电压质量的重要措施之一。本文首先介绍无功优化的一般数学模型,然后重点分析粒子群优化算法的组成结构与工作原理,进而提出一种改进的粒子群优化算法。该算法采用随机自适应策略,能够对当前所产生的局部最优值进行变异,再重回粒子群算法中搜寻全局最优值,从而可以有效改善传统粒子群算法求解电力系统无功优化问题时存在的收敛精度不高、容易陷入局部最优等不足,一定程度上提高了粒子群算法的寻优能力。最后,通过在IEEE 30节点上进行仿真实验比较,结果表明该算法是可行和有效的,达到了提高供电质量、降低线损的目的。     

基于改进粒子群算法的配电网故障定位技术研究

针对一般粒子群算法容易陷入局部最优的问题,采用一种改进的粒子群算法来对配电网进行故障定位,并对该算法的有效性和正确性进行验证。仿真结果表明,该方法能对配电网故障进行准确定位,并对信号畸变有着比一般PSO算法更强的容错能力。     

基于改进粒子群算法的网络计划工期--费用优化

本文提出了一种改进粒子群优化算法。在进化中增加了个体间的协作机制,这种改进后的学习行为更符合自然界生物的学习规律,更有利于粒子发现问题的全局最优解。最后将该方法用于PERT网络工期一费用模型求解,数字仿真表明了算法的有效性。     

基于双层粒子群算法的主动配电网分布式电源规划

随着电力市场化程度的提高,主动配电网中需求侧资源与分布式电源的协调综合优化利用能减缓高峰时段电网阻塞,提高电力资产利用率.分布式电源规划与科学合理的接入对主动配电网中需求侧资源的优化利用至关重要.论文选取风力发电机、光伏发电机和微型燃气轮机为待规划分布式电源,以年综合费用最小为目标函数,以分布式电源渗透率、年最大负荷中断量、待规划节点处分布式电源装机容量等多种电气量为约束条件,建立考虑需求侧响应的分布式电源规划模型.基于分解协调思想,将模型分解为规划层和运行层,并采用双层粒子群算法求解.以IEEE33节点配电系统为算例,验证了规划方法的有效性.     

基于迭代粒子群算法的间歇过程优化

针对无状态和终端约束的间歇过程动态优化问题,将迭代思想与粒子群优化算法相结合,提出了迭代粒子群算法.算法首先将控制变量离散化,用标准粒子群算法搜索离散控制变量的最优解,并在随后的迭代过程中不断收缩控制变量的搜索域,使优化性能指标和控制轨线不断趋于最优解.为使优化轨线光滑平稳,算法采用三点线性平滑算子对每次迭代结果进行平滑滤波.算法简洁,可行,高效,特别是在系统梯度信息不可得的情况下更具实用性.对一个间歇过程的仿真结果证明了迭代粒子群算法可以有效地解决不含状态和终端约束的间歇过程动态优化问题.     

含分布式电源的改进PSO算法配电网无功优化

在电网无功供电性能优化问题的研究中,针对包含分布式电源的配电网无功优化的特点,利用一种改进粒子群算法,对含分布式发电的配电网系统进行了无功优化的计算.考虑了电网损最小、节点电压和发电机无功出力的约束作为优化目标函数,采用粒子群算法,在其速度进化方程中引入了自适应惯性权重和收缩因子以提高,并运用遗传算法中的交叉技术,对PSO算法产生的粒子进行遗传交叉运算来改善全局搜索能力,并在迭代后期将其取消来提高计算速度,仿真结果对比表明,提出的优化算法能够有效地提高电网电压质量和减少功率损耗.     

基于改进粒子群算法的水轮机调速器参数优化

提出一种改进的粒子群算法,即将微分进化算法与粒子群算法相结合,在更新粒子位置之前,加入微分进化算法,微分进化算法在变异时,考虑了粒子群算法中当前所寻找到的个体粒子所经过的最优位置及其整个粒子群所经历过最优位置,使粒子的进化具有了一定的方向性.利用典型函数证明了该方法具有较好的全局收敛性和收敛精度.将其应用在水轮机的调速系统参数寻优中,通过二次优化,有效地改善水轮机控制系统过渡过程的动态性能,很好地缓解了该工况下稳定性与抗负荷扰动能力的矛盾.     

基于粒子群优化算法的电力系统无功优化

针对粒子群优化算法在进化中随种群多样性降低易出现早熟收敛等问题,结合全局-局部最优模型,提出一种改进的全局-局部参数最优粒子群优化算法。利用全局-局部最优惯性权重及全局-局部最优加速度常数,简化速度更新方程,使算法性能得到改善。将该算法应用于电力系统无功优化中,仿真结果表明,网损平均值更低,寻优性能更好,优化的网损值集中在较小的区间。     

保持粒子活性的改进粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法（particle swarm optimization, 简称PSO）存在的早熟收敛问题,提出了一种保持粒子活性的改进粒子群优化（IPSO）算法。当粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,使粒子能够有效地进行全局和局部搜索。通过对4种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度,而且能够更有效地进行全局搜索。     

基于改进粒子群优化算法的锌电解过程模型研究

针对锌电解过程各参数之间耦合严重、能耗高、建模困难,研究了锌电解电流效率与各工艺过程参数之间关系的数学模型,提出了一种改进的粒子群优化算法(IPSO)进行模型参数估计,该算法在粒子失活时,对粒子进行变异或扰动操作,重新激活粒子,避免了算法陷于局部最优解,改善了优化算法性能;以锌电解过程实验数据为样本,采用改进的粒子群优化算法对模型进行参数估计和检验,并与基本粒子群算法和BP神经网络模型进行比较,仿真结果证明了模型的有效性。     

基于遗传粒子群法的配电网故障定位研究

针对分布式电源接入后配电网故障定位困难的现状,构造了适应多分布式电源接入的故障电流编码方式、开关函数和评价函数。提出了基于改进遗传粒子群法的配电网故障定位方法,该方法有效融合了遗传算法在全局搜索方面和粒子群法在局部搜索方面的优势。建立配电网故障定位仿真实例,通过配电网系统单重故障和多重故障及FTU上传故障信息出现畸变情况的仿真对比分析,结果表明本方法具有更高的定位准确率和较快的收敛速度,且本方法抗干扰性更强。本研究成果可为配电网故障定位提供有效的参考和技术指导。     

基于改进微分进化算法的电力系统无功优化

针对配电网网架规划问题,在基本微分进化算法基础上,引入改进机制,提出一种基于改进微分进化算法的电力系统无功优化算法。新算法通过参考粒子群算法惯性权重思想,引入惯性加权系数,在计算初期能够维持个体的多样性,后期能够加快算法的收敛速度,提高了微分进化算法的性能。将该算法应用于电力系统无功优化中,仿真结果表明:使用该算法优化的网损平均值更低,寻优性能更好,优化的网损值集中在较小的区间。