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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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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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为了提高矿区电网电能质量,降低电网线路有功网损,在无功优化基本数学模型的基础上,综合系统电压的静态稳定性,建立了多目标无功优化数学模型。针对粒子群优化算法在进化中易出现早熟收敛等问题,引入混沌粒子群优化算法。以IEEE30节点系统为算例,验证了多目标混沌粒子群算法的可行性。将该算法应用于矿区电网无功优化中,仿真结果进一步验证了该算法的有效性。 相似文献
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针对粒子群无功优化中由于随机生成代表控制变量值的粒子,使得在优化迭代过程中易陷入局部最优解,而且后期收敛速度慢等问题,将混沌优化算法融合到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法求解多目标无功优化问题。该算法在初始化粒子即无功优化控制变量值时,采用混沌思想,增加控制变量取值的多样性;通过粒子群无功优化算法计算各个粒子对应的适应值即无功优化目标函数值,并按照其大小择优选取控制变量值进行混沌优化以帮助无功优化控制变量跳出局部极值区域;并根据无功优化目标函数值自适应地调整其惯性权重系数以提高全局与局部搜索能力。通过算例分析表明,采用自适应混沌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。 相似文献
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针对粒子群(PSO)算法的局限性,提出了全局粒子群(GPSO)算法,并将其应用于电力系统无功优化.建立基于全局粒子群算法的无功优化数学模型,给出全局粒子群算法的具体步骤.通过对IEEE30节点算例的测试,得到全局粒子群算法在无功优化问题上的收敛速度和优化效果. 相似文献
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针对粒子群无功优化中由于随机生成代表控制变量值的粒子,使得在优化迭代过程中易陷入局部最优解,而且后期收 敛速度慢等问题,将混沌优化算法融合到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法求解多目标无功优化问题.该算法在初始化粒子即无功优化控制变量值时,采用混沌思想,增加控制变量取值的多样性;通过粒子群无功优化算法计算各个粒子对应的适应值即无功优化目标函数值,并按照其大小择优选取控制变量值进行混沌优化以帮助无功优化控制变量跳出局部极值区域;并根据无功优化目标函数值自适应地调整其惯性权重系数以提高全局与局部搜索能力.通过算例分析表明,采用自适应混沌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. 相似文献
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针对传统粒子群算法易出现早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度低等问题,从惯性权重和加速常数两方面对其进行改进.将改进后的粒子群算法应用到电网无功优化中,加快了收敛速度和提高了搜索精度.仿真结果证明了改进的粒子群算法的正确性及有效性. 相似文献
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自适应粒子群优化算法及其在无功优化中的应用 总被引:25,自引:15,他引:10
针对传统的粒子群优化(PSO)算法中的某些参数需通过试验确定因而影响了其实用性的问题,提出了一种自适应粒子群优化(APSO)算法,并将其应用于电力系统无功优化问题的求解。该算法能在优化过程中自动调整各参数,从而取得问题的全局优化解。某具有151个节点、71个控制变量的实际电网无功优化结果表明,该算法较传统的PSO算法具有更强的全局寻优能力。 相似文献
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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。 相似文献
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为了克服粒子群算法在高维复杂问题寻优时容易陷入局部搜索的现象,提出了一种自适应免疫粒子群算法。该算法利用引入免疫系统的免疫信息处理机制和自动调整动量系数的自适应因子,从整体上达到系统的最佳控制方案。并将基于目标向量的个体评价方法与自适应免疫粒子群算法相结合,提出了基于向量评价的自适应免疫粒子群算法(vector evaluated adaptive immune particle swarm optimization,VEAIPSO)来解决多目标无功优化问题。通过引入静态电压稳定指标,建立了以系统有功损耗最小、节点电压偏移量最小及静态电压稳定裕度最大为目标的多目标无功优化模型。IEEE30和IEEE118节点系统算例仿真结果表明,该算法能有效地解决多目标无功优化问题,并具有良好的收敛稳定性和较高的寻优精度。 相似文献
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基于自适应聚焦粒子群优化算法的电力系统多目标无功优化 总被引:3,自引:3,他引:0
自适应聚焦粒子群算法(adaptive focusing particle swarm optimization,AFPSO)是根据粒子群算法的全局搜索与局部搜索平衡特性,并予以改进得到的一种具有较好全局搜索能力和寻优速度的自适应群体智能优化算法。作者将此算法用于电力系统无功优化。该方法以最优控制原理为基础,引入了静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型。IEEE 30节点系统仿真结果表明,AFPSO算法在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定性,证明了AFPSO算法的有效性和优越性。 相似文献
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改进粒子群算法的无功优化 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对传统梯度算法和粒子群算法的研究,提出了将梯度算法和粒子群算法(GPSO)相结合的梯度粒子算法.建立了无功优化的数学模型,将梯度粒子算法运用到无功优化中,通过算例验证,梯度粒子算法能够获得更好的全局最优解,此表明该算法运用到实际中将有利于在线电力系统无功优化. 相似文献