基于改进粒子群算法的电力系统无功优化研究

粒子群( PSO)优化算法具有并行处理的优点,但易于陷入早熟收敛,针对这一问题,本文提出了一种改进粒子群无功优化算法,该算法使用了自适应动态惯性权重,充分利用了遗传算法中交叉变异和种群移动均匀的特性,从而有效克服了PSO算法易于陷入局部最优和早熟收敛的缺陷,具有良好的寻优速度和计算精度,实例计算取得了良好的结果,从而验...     

基于混合粒子群优化算法的电力系统无功优化

应用粒子群优化算法(PSO)求解电力系统无功优化问题,提出基于混沌搜索的混合粒子群优化算法,以克服PSO容易早熟而陷入局部最优解的缺点。该算法引入了基于群体适应度方差的早熟判断机制,当算法陷入早熟时,利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特性,先对当前粒子群体中的最优粒子进行混沌寻优,然后把混沌寻优的结果随机替换群体中的一个粒子,从而提高了PSO的寻优特性。通过对IEEE 14、IEEE 30、IEEE 118等标准测试系统进行无功优化,并与遗传算法、标准PSO进行比较,表明该算法具有更高的搜索效率和更好的全局优化能力。     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题。提出了一种改进粒子群算法用以解决这一复杂优化问题。在改进的算法中,首先结合混沌优化思想对粒子群进行初始化,减轻了粒子初始位置的选择对算法优化性能的影响;在进化过程中引入了自探索行为,使得粒子的搜索过程更加符合实际;引入了变异机制及3种判断陷入局部最优的标准,当发现粒子群陷入局部最优时,通过变异,帮助粒子跳出局部陷阱,增加发现最优解的机会。给出了问题的求解方法,并对IEEE 6、14节点系统进行了仿真计算,实验数值对比表明了算法的可行性和有效性。     

基于改进云粒子群算法的电力系统无功优化研究

针对云粒子群算法(CPSO)在电力系统无功优化中易陷入局部极值,也存在早熟收敛问题,将基于云数字特征(期望值、熵值、超熵值)编码的云粒子群算法进行了改进:依据解空间的变换将局部搜索和全局搜索相结合,用正态云算子实现粒子的进化学习和交叉变异操作。改进的算法在时间、存储量性能上有了明显的提高,将改进后的算法应用到IEEE30节点标准测试系统和电网中进行仿真运算,与其它算法进行比较。结果表明,该方法在配电网无功优化中能取得更好的全局最优解,加快了收敛速度,提高了收敛精度。     

基于粒子群算法的电力系统无功优化

将粒子群优化算法PSO应用到电力系统无功优化中,以网损最小为目标函数,建立了PSO无功优化的数学模型,并进行了仿真.仿真结果表明,PSO算法具有较好的全局寻优能力和较快的收敛速度,在无功优化领域有广阔的前景.     

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)...     

基于分布式协同粒子群优化算法的电力系统无功优化

该文提出一种新颖的用于求解无功优化问题的分布式协同粒子群优化算法.考虑到大规模电力系统集中优化难度较大,采用分层控制中的分解-协调思想将大系统分解成若干个独立的子系统,有效地降低求解问题的复杂度,并采用混合策略在各子系统问进行协同进化.此外,子系统的无功优化采用了一种改进的粒子群优化算法,考虑了更多粒子的信息,能有效地提高算法的收敛精度和计算效率.对4个不同大小规模的系统进行的仿真计算结果表明该文提出的方法能够获得高质量的解,并且计算时间短,效率高,适合求解大规模电力系统的无功优化问题.     

基于改进离散粒子群算法的多目标无功优化

针对离散粒子群算法直接应用于无功优化后存在优化迭代过程易陷入局部最优解且后期收敛速度慢等问题,结合混沌算法,提出更加有效的改进离散粒子群算法求解多目标无功优化问题。同时,对每次迭代后产生的控制变量进行混沌优化,从而避免无功优化控制变量陷入局部极值区域。通过算例分析表明,采用改进离散粒子群算法进行无功优化,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快。     

基于协同粒子群优化算法的电力系统无功优化

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.     

基于粒子群算法的电力系统无功规划

对基于粒子群算法的无功规划进行了研究,建立了以无功设备投资和系统有功网损的综合费用最省作为目标的目标函数,同时将节点电压越限和发电机无功出力越限以罚函数的方式进行处理.将该算法应用到IEEE30节点系统,计算结果证明了该算法正确有效并具有较好的实用价值.     

基于改进梯度粒子群算法的无功优化

针对梯度粒子群优化算法(GPSO)收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,提出改进的GPSO算法并将其应用于无功优化.改进GPSO算法不仅结合动态惯性权值方法调整惯性权重,有效地提高了算法的收敛速度,而且采用负梯度方向变异和维变异方法共同作用,更有效保证算法跳出局部最优,提高了算法的收敛精度.以网损为最小,对标准IEEE-30节点和IEEE-57节点系统进行仿真计算,结果表明改进后的算法能够获得更好的全局最优解.     

基于微粒群优化算法的电力系统动态无功优化

根据系统负荷曲线变化趋势按单调性将一天的预测负荷曲线划分为若干(小于24)个时段，并将动作次数约束还原为经济成本，将它与网损费用等之和作为目标函数，并考虑了各种运行约束条件，采用微粒群优化算法进行计算，该算法收敛速度较快。与静态无功优化模型相比表明，该无功优化模型更适合给定的地区电网，优化后全天的网损略有增大，但变压器抽头调节次数以及电容器组投切次数明显减少。     

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.     

基于粒子群及其改进算法的电力系统无功优化

介绍了电力系统无功优化的数学模型,论述了现代智能算法在解决无功优化的非线性规划问题中的应用,实现了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法在电力系统无功优化问题中的应用。引入离散粒子群(discrete particle swarm optimization,DPSO)算法,采用两种方法对离散变量进行处理。IEEE-30节点系统的算例分析验证了PSO和DPSO的可行性。这两种算法具有相近的优化效果,但PSO的收敛性优于DPSO,而DPSO对离散变量的处理比PSO更准确,也更切合实际。     

基于自适应变异特性粒子群算法的无功优化

针对电力系统无功优化问题,提出了1种自适应变异特性粒子群算法来克服粒子群优化方法容易早熟而陷入局部最优解的缺点。该方法以种群适应度方差为量化指标,动态衡量和监视粒子群体的聚集情况,并对聚集的粒子赋予变异操作,用以提高整个群体的全局寻优能力。通过对IEEE-6和IEEE-30测试系统的无功优化问题计算及结果分析表明该方法快速、高效、准确。     

基于免疫粒子群算法的电力系统无功优化

为提高粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的收敛性能,将免疫算法(immunity algorithms,IA)的免疫信息处理机制引入到标准粒子群算法,形成一种新的优化算法,即免疫粒子群算法。该算法将免疫算法的免疫记忆和自我调节机制引入PSO,并采用基于粒子浓度机制的多样性保持策略;同时,用免疫算法的"接种疫苗"和"免疫选择"来指导搜索过程。改进后的算法可以很好的保持优化过程中粒子群的多样性,抑制优化过程中出现的退化现象,保证算法的收敛精度和收敛速度。IEEE 30节点系统算例仿真表明,IA-PSO算法与标准PSO算法相比,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快、精度高。     

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。     

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。