多Agent结构的混沌PSO在无功优化中的应用

针对电力系统中,优化问题具有高维、多约束、非线性特点,提出一种基于多Agent体系结构的混沌粒子群优化算法。在分析粒子群算法的基础上,融合多Agent技术与混沌局部搜索算法,将粒子群算法的群搜索特征和Agent的智能搜索特征相结合。算法利用环境信息与周围Agent进行竞争合作,提升全局探索能力,增强信息多样性;同时依靠混沌局部搜索的无重复遍历性摆脱局部极值,提高算法在解空间中的收敛精确度。为验证算法有效性,对典型多约束、非连续的电力系统无功优化问题进行建模仿真。IEEE 30节点和118节点系统仿真计算的结果表明,与其他优化算法在收敛特性,最优解,鲁棒性等方面相比,该算法对解决电力系统无功优化问题是可行和有效的。     

基于MAQPSO 的电力系统无功优化研究

文中提出一种多智能体量子粒子群优化算法(Multi Agent Quantum Particle Swam Optimization,MAQPSO)求解电力系统无功优化问题,改善了传统量子粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点。该算法结合了量子粒子群算法和多智能体进化思想,每一个Agent相当于量子粒子群优化算法中的一个粒子,通过Agent的邻域竞争、自学习等操作,使得算法能够更迅速、更精确地收敛到全局最优解。通过对IEEE14、30、57和118节点系统的优化仿真,结果表明该算法有收敛精度高、寻优速度快等优点。     

电力系统无功优化的多智能体粒子群优化算法

无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础,提出了一种全新的优化算法一多智能体粒子群优化算法来求解此类优化问题。该算法结合multi-agent系统和粒子群优化技术,构造了一个格子环境,所有Agent都固定在格子环境中。每一个Agent相当于粒子群优化算法中的一个粒子,它们通过与其邻居的竞争、合作和自学习操作,并且吸收了粒子群优化算法的进化机理,能够更快地、更精确地收敛到全局最优解。在IEEE30节点系统上进行校验,并与其它方法比较,结果表明,提出的算法具有质量高的解、收敛特性好、运行速度快的突出优点。     

采用多Agent混沌粒子群算法的配电网重构

针对配电网的辐射状约束条件研究了配电网重构的优化问题,引入破圈法筛选可行解,利用基于多Agent的混沌粒子群算法对筛选后的可行解进行搜索;然后该算法将粒子的群搜索特征与多Agent的智能搜索特征相结合提升算法的搜索效率,并融合混沌局部搜索算法以跳出局部解。以网损为优化目标,分别对33节点和69节点配电网系统进行计算分析,结果表明该算法具有很快的收敛速度,并且对于复杂配电网系统有较好的稳定性与鲁棒性。     

基于多Agent粒子群优化算法的电力系统经济负荷分配

为更好地解决电力系统中经济负荷分配非连续、非凸、非线性的优化问题,提出一种新的基于多Agent系统竞争与合作机制的多Agent粒子群优化算法。该算法以粒子群算法和智能体技术为基础,将粒子群算法的群搜索特征和智能体的智能搜索特征相结合,使粒子在搜索过程中利用群体信息,环境信息共同决定搜索策略。每一个Agent相当于粒子群优化算法中的一个粒子,通过与其随机选取的邻居的竞争、合作操作,能够充分获得问题信息并自适应地权衡粒子的全局探索能力和局部开发能力,可更快、更精确地收敛到全局最优解。对IEEE3节点,IEEE13节点和IEEE40节点系统的仿真结果表明,该算法在求取电力系统ELD问题时具有较高质量的解和运行速度。     

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。     

基于自适应混沌粒子群优化算法的多目标无功优化

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。     

电力系统无功优化的多智能体粒子群算法研究

为了更好地实现无功功率最优控制和提高电压质量,在现有基础上,提出了引用多智能体粒子群优化算法（MAPSO）.该算法结合了JADE系统和粒子群优化技术,粒子间构建了三维球形环境.PSO种群中,每一个Agent相当于算法中的一个粒子,他们通过Agent间进行竞争与合作操作和自学习操作,吸收了PSO算法的进化机理,能够更快地,更精确地收敛到全局最优解.经IEEE 14节点系统校验,并且与基于Matlab的PSO算法进行比较,结果表明,该算法具有收敛速度快,计算精度高的优点。     

基于自适应混沌粒子群优化算法的多目标无功优化

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.     

电力系统经济负荷分配的混沌粒子群优化算法

提出一种新的混沌粒子群优化(CPSO)算法,将其用于求解复杂的电力系统经济负荷分配(ELD)问题。该算法保持了粒子群优化(PSO)的简单结构,先利用PSO算法的全局收敛能力进行搜索,以获得近似解(即粒子经过的最佳位置),然后利用混沌优化的混沌运动特性在近似解的邻域内进行局部搜索,从而获得精确的全局最优解。多个算例的仿真结果表明,该算法能快速有效求取电力系统ELD问题更精确的最优解。